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有一个百万级数据文件,格式如下:
手机号,name
用 JAVA 实现功能,通过手机号查找 name,要求:
1.并发要求至少每秒数千次,不能使用 redis,mysql,es 等
2.内存要求,不能超过 3M
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weijiawj 2020-06-28 18:28:08 +08:00
字典树行不
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sagaxu 2020-06-28 18:32:35 +08:00 via Android
3M 连 JVM 都启动不了
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wysnylc 2020-06-28 18:34:15 +08:00
ConcurrentSkipListMap,能存进去就可以
不过你这 3M 启动应该会挂,什么脑残面试题 |
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misaka19000 2020-06-28 18:38:09 +08:00
B 树
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misaka19000 2020-06-28 18:38:55 +08:00
数据完整的保存在磁盘上使用 B 树，内存中使用红黑树
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perryzou OP @misaka19000 文件已经固定了,内容格式已经定了,只让实现 java 类,
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aguesuka 2020-06-28 18:50:58 +08:00
1m 约等于 10^30 => log(2, 1m) 约等于 30 。文件在磁盘里排序对齐，一直打开文件不要关闭，相当于每秒位移 数千*30 次。如果没有写入文件，用 tree 不能减少搜索的复杂度，反而会增加常量时间
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smilenceX 2020-06-28 18:55:20 +08:00
假设手机号 11 位，不含国家代码，在内存中以 int32 （ 4 字节）存储，中文 name 按三个汉字 ，为了简单每个汉字按照占 3 字节（一共 9 字节）来算，
（ 4+9 ）*100w/1024/1024=12.39m 因此不可能把数据全部读到内存里再查找（超过了题目 3M 的要求）。 |
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fancy20 2020-06-28 18:57:55 +08:00
3MB 内存，文件全读到内存不够吧，所以看怎么个并发了，允许 async callback 查询结果的话，那就在内存里存要查询的手机号，另一个线程不停反复从头到尾扫文件，如果扫到就返回
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chendy 2020-06-28 19:17:56 +08:00
本来想说整个 map<手机号，文件偏移量>，然后发现光是 100 万个手机号就超过 3m 了
文件按手机号排个序，每行长度固定，然后二分查找？建议配合 ssd 食用… |
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icexin 2020-06-28 19:56:54 +08:00
按照 "手机号->记录偏移量" 作为 kv 结构排序成一个一个单独的索引文件，每个索引文件不要太大，可以在内存里面记录下每个索引文件的 range，也可以持久化成一个 manifest 文件，方便启动的时候读取。查询的时候先根据 manifest 获取索引文件，加载到内存，根据手机号找到记录偏移，再根据偏移找到 name，最后加一个手机号->name 的 lru cache 来做 cache 。
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guolaopi 2020-06-28 20:17:23 +08:00
我不是很理解“并发要求至少每秒数千次”是什么意思。。。
是要求响应时间在 XX 以内吗 |
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CrazyEight 2020-06-28 21:09:31 +08:00
建个索引（手机号，name ），不过内存小于 3M 有点难以把握。不知道你说的内存是只指程序处理请求时占用的内存吗，如果索引占用的内存也算进去，那很难也没必要
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ljzxloaf 2020-06-28 21:11:25 +08:00
这个文件就是一张表 t，有俩字段 tel 和 name，要求就是尽量提高 select name from t where tel = ？的性能，这就是要问关系型数据库的相关实现吧。
但是数据库一般这种情况要建个索引吧，否则性能应该达不到要求，注意这里不需要建 B 树索引，因为并不需要范围查询，可以分成 100 个小索引文件，每个小索引是一棵树，每次查找先取模找到索引文件，将之整个加载到内存，再查找 name 。 可以去搜搜关系数据库的哈希索引实现，这里肯定会有很多细节。 为了防止大量不存在的手机号导致性能问题，还可以搞个布隆过滤器什么的。 |
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huntcool001 2020-06-28 21:30:04 +08:00
"并发要求至少每秒数千次"
我开 10 个线程一直查一个 key,那也是并发几十万次... |
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zhgg0 2020-06-28 21:40:10 +08:00
前缀树 存手机号
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binbinyouliiii 2020-06-28 21:42:46 +08:00
name 做索引，索引也不是说非得在内存里，索引排序到文件里，比如 hash 做索引，索引的头 5 位放到内存里，记下每个索引文件的指针位置，不过机械硬盘性能够呛。
而且又没说查询最小间隔，只要求了吞吐量，剩下的就把一部分数据放到内存里，LRU 算法拿。 |
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perryzou OP @binbinyouliiii 实验索引的内存就超过了 3M,不然并发达不到要求
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gejun123456 2020-06-28 22:02:27 +08:00
用 sqlite
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ujued 2020-06-28 22:31:40 +08:00 via iPhone
@perryzou RandomAccess 访问文件数据很快的老弟！你只需要知道你要访问的数据大致在哪个地方就行。这点数据量，这点并发，一般硬件足矣。
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johnniang 2020-06-28 22:56:11 +08:00 via Android
先外部排序，然后二分法查找。毕竟手机号是有序的。
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liprais 2020-06-28 23:26:21 +08:00 via iPhone
手机号前七位都是有很多重复的,压缩压缩没准 3m 内存能都放下
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helloworld000 2020-06-28 23:54:58 +08:00
tire tree 啊，省不少内存。
每个数字作为节点 node，最后树的叶子节点记录个名字就行了 |
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exch4nge 2020-06-29 01:22:59 +08:00 via iPhone
提个不新建文件，用原文件格式的方法，核心就是哈希表
把 3M 分成每个桶大小为 3 字节的，1024*1024 个桶；每个桶里用 3 字节保存此电话号码开头在文件中的偏移位置，不过直接存偏移三个字节肯定不够，可以除一个系数存，三个字节够表示 100w+的位置 哈希碰撞问题，首先是选用好的哈希函数，不过 95.37%的密度碰撞出现可能性还是蛮高，具体策略可以再评估各种后再决定，可参考 folly F14 的解决方式，约 12/13=92%来着？ |
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xupefei 2020-06-29 02:42:59 +08:00 via iPhone
简单，用若干前缀树，每棵树尺寸限制到 3MB 。如果一个节点的后代是另一棵树，那么在此节点记录下一个编号 a 。包含跟节点的树定为编号 0 。
查询的时候，首先把 0 号树读进来，然后跟着去找下一个编号的树。直到最后找到对应人名。 存储方面：编号为 n 的树存储在 3MB*n 偏移处。 如果有 ssd 的话，上面这方案每秒千次查询根本不是问题。 另外还有一些可以聊的方向：树是横着切还是竖着切？在文件里怎么序列化？ LRU 缓存？这方案和数据库的 page 有什么区别？ |
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yousabuk 2020-06-29 07:24:18 +08:00 via iPhone
将文件转换为二进制文件存储，在创建索引文件（肯定小于 3M ），将索引文件全部加载到内存，根据 TDMS 格式规范使用 JAVA 进行解析。
现成的二进制文件结构：TDMS TDMS 是 NI 专门用于快速存储和读取大数据量波形文件的方案，速度绝对足够快，索引文件也绝对够小。 |
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yousabuk 2020-06-29 07:49:58 +08:00 via iPhone
对了，TDMS 会自动创建索引文件。
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ebony0319 2020-06-29 08:27:15 +08:00 via Android  1
如果真的是面试题，那解法大概是这样的：一行行读取文件，对每一行文件 hash(value)%1000，这样就把对应的文件分散到对应的小文件中。每次查询的时候先对手机号码 hash(手机号)%1000 求出区间，然后将小文件加载到内存查询。
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776491381 2020-06-29 08:54:51 +08:00 via iPhone
可以使用稀疏索引+顺序读，手机号作为索引文件，对应文件的相应位置指针
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mizzle 2020-06-29 09:39:33 +08:00
文件按手机号排序，取手机号前 7 位(万号段)第一次出现的偏移量，放入数组。
行数小于 1000w （ 2^20),一行字节数小于 4k(2^12)，4 字节可以存一个偏移量；手机号前两位固定为 13/17/18，所以前 7 位 30 万排列组合，使用 1.2M 内存。 查询时先取该万号段和下一万号段偏移量，然后在文件中二分查找。 还可以优化： 1 、将 name 用空格补齐到固定长度，可以直接用行数乘以每行长度得到偏移量，这样 3 字节就可以存一个行数，更省内存。(虽然不知道抠这点内存有啥意思) 2 、既然对响应时间没有要求，剩下内存可以对请求做一个队列，按请求的手机号做排序然后批处理查询，保证每次批处理时文件扫描从头到尾或从尾到头，增加随机访问效率。 |
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walnsrully 2020-06-29 10:22:43 +08:00 via Android
@ljzxloaf 不是说禁止使用数据库吗
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BlackwithBrown 2020-06-29 11:55:29 +08:00
用树的内存应该不够，如果叶存偏移量还不如直接就把原文件先进行分段存好了，代码判断一下还方便
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alittlehj 2020-06-29 12:23:35 +08:00
我等菜鸟会直接说不会 你解答给我看看 涨涨见识
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ljzxloaf 2020-06-29 13:13:00 +08:00 via Android
@walnsrully
不是使用数据库，是实现数据库 |
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zliea 2020-06-29 13:28:04 +08:00
让我想起了，ipip 的 ip 数据库。
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hugedata 2020-06-29 16:46:41 +08:00
@ztechstack 老哥跟我想一块儿去了。。。。
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lianglianglee 2020-06-29 16:57:37 +08:00 via Android
文件按照手机号的 hash 分割成 200 个文件，如果是 ssd 就文件就再多点(1000)，用 RandomAccess 访问小文件遍历，速度还是非常快的
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lhy0dyx 2020-06-29 19:09:12 +08:00
一棵 11 层的十叉树行吗
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Jooooooooo 2020-06-29 19:11:50 +08:00
题目本身不错, 不过有些东西没有描述清楚
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palmers 2020-06-30 11:31:58 +08:00
根据题目我更偏向于 通过类似 hash 的机制将大文件拆分为若干小文件， 小文件的大小限制需要根据 3M 来做处理 针对于第一条 这个并发不是问题
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