TimeCacheMap

Storm中使用一种叫做TimeCacheMap的数据结构，用于在内存中保存近期活跃的对象，它的实现非常地高效，而且可以自动删除过期不再活跃的对象。

TimeCacheMap使用多个桶buckets来缩小锁的粒度，以此换取高并发读写性能。下面我们来看看TimeCacheMap内部是如何实现的。

1. 实现原理

桶链表：链表中每个元素是一个HashMap，用于保存key,value格式的数据。

    private LinkedList<HashMap<K, V>> _buckets;

锁对象：用于对TimeCacheMap进行get/put等操作时上锁保证原子性。

    private final Object _lock = new Object();

后台清理线程：负责超时后清理数据。

    private Thread _cleaner;

超时回调接口：用于超时后进行函数回调，做一些其他处理。

    public static interface ExpiredCallback<K, V> {
        public void expire(K key, V val);
    }
    private ExpiredCallback _callback;

有了以上数据结构，下面来看看构造函数的具体实现：

1、 首先，初始化指定个数的bucket，以链式链表形式存储，每个bucket中放入空的HashMap；

2、 然后，设置清理线程，处理流程为：

　　a)   休眠expirationMillis / (numBuckets-1)毫秒时间（即：expirationSecs / (numBuckets-1)秒）；

　　b)   对_lock对象上锁，然后从buckets链表中移除最后一个元素；

　　c)   向buckets链表头部新加入一个空的HashMap桶，解除_lock对象锁；

　　d)   如果设置了callback函数，则进行回调。

    public TimeCacheMap(int expirationSecs, int numBuckets, ExpiredCallback<K, V> callback) {
        if(numBuckets<2) {
            throw new IllegalArgumentException("numBuckets must be >= 2");
        }
        _buckets = new LinkedList<HashMap<K, V>>();
        for(int i=0; i<numBuckets; i++) {
            _buckets.add(new HashMap<K, V>());
        }


        _callback = callback;
        final long expirationMillis = expirationSecs * 1000L;
        final long sleepTime = expirationMillis / (numBuckets-1);
        _cleaner = new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                try {
                    while(true) {
                        Map<K, V> dead = null;
                        Time.sleep(sleepTime);
                        synchronized(_lock) {
                            dead = _buckets.removeLast();
                            _buckets.addFirst(new HashMap<K, V>());
                        }
                        if(_callback!=null) {
                            for(Entry<K, V> entry: dead.entrySet()) {
                                _callback.expire(entry.getKey(), entry.getValue());
                            }
                        }
                    }
                } catch (InterruptedException ex) {

                }
            }
        });
        _cleaner.setDaemon(true);
        _cleaner.start();
    }

构造函数需要传递三个参数：expirationSecs：超时的时间，单位为秒；numBuckets：桶的个数；callback：超时回调函数。

为了方便使用，还提供了以下三种形式的构造函数，使用时可以根据需要选择：

    //this default ensures things expire at most 50% past the expiration time
    private static final int DEFAULT_NUM_BUCKETS = 3;
    public TimeCacheMap(int expirationSecs, ExpiredCallback<K, V> callback) {
        this(expirationSecs, DEFAULT_NUM_BUCKETS, callback);
    }
    public TimeCacheMap(int expirationSecs, int numBuckets) {
        this(expirationSecs, numBuckets, null);
    }
    public TimeCacheMap(int expirationSecs) {
        this(expirationSecs, DEFAULT_NUM_BUCKETS);
    }

2. 性能分析

get操作：遍历各个bucket，如果存在指定的key则返回，时间复杂度为O(numBuckets)

    public V get(K key) {
        synchronized(_lock) {
            for(HashMap<K, V> bucket: _buckets) {
                if(bucket.containsKey(key)) {
                    return bucket.get(key);
                }
            }
            return null;
        }
    }

put操作：将key,value放到_buckets的第一个桶中，然后遍历其他numBuckets-1个桶，从HashMap中移除其中键为key的记录，时间复杂度为O(numBuckets)

    public void put(K key, V value) {
        synchronized(_lock) {
            Iterator<HashMap<K, V>> it = _buckets.iterator();
            HashMap<K, V> bucket = it.next();
            bucket.put(key, value);
            while(it.hasNext()) {
                bucket = it.next();
                bucket.remove(key);
            }
        }
    }

remove操作：遍历各个bucket，如果存在以key为键的记录，直接删除，时间复杂度为O(numBuckets)

    public Object remove(K key) {
        synchronized(_lock) {
            for(HashMap<K, V> bucket: _buckets) {
                if(bucket.containsKey(key)) {
                    return bucket.remove(key);
                }
            }
            return null;
        }
    }

containsKey操作：遍历各个bucket，如果存在指定的key则返回true，否则返回false，时间复杂度为O(numBuckets)

    public boolean containsKey(K key) {
        synchronized(_lock) {
            for(HashMap<K, V> bucket: _buckets) {
                if(bucket.containsKey(key)) {
                    return true;
                }
            }
            return false;
        }
    }

size操作：遍历各个bucket，累加各个bucket的HashMap的大小，时间复杂度为O (numBuckets)

    public int size() {
        synchronized(_lock) {
            int size = 0;
            for(HashMap<K, V> bucket: _buckets) {
                size+=bucket.size();
            }
            return size;
        }
    }

3. 超时时间

经过上面对put操作和_cleaner线程的分析，我们已经知道：

　　a) put操作将数据放到_buckets的第一个桶中，然后遍历其他numBuckets-1个桶，从HashMap中移除其中键为key的记录；

　　b) _cleaner线程每隔expirationSecs / (numBuckets-1)秒会把_buckets中最后一个桶中的数据从TimeCacheMap中移除掉。

因此，假设_cleaner线程刚刚清理数据，put函数调用发生将key放入桶中，那么一条数据的超时时间为：

expirationSecs / (numBuckets-1) * numBuckets = expirationSecs * (1 + 1 / (numBuckets-1))

然而，假设put函数调用刚刚执行结束，_cleaner线程就开始清理数据，那么一条数据的超时时间为：

expirationSecs / (numBuckets-1) * numBuckets - expirationSecs / (numBuckets-1) = expirationSecs

4. 总结

1、 TimeCacheMap的高效之处在于锁的粒度小，O(1)时间内完成锁操作，因此，大部分时间内都可以进行get和put操作。

2、 get，put，remove，containsKey和size操作都可以在O(numBuckets)时间内完成，其中numBuckets是桶的个数，默认为3。

3、 未更新数据的超时时间在expirationSecs和expirationSecs * (1 + 1 / (numBuckets-1))之间。

 

当前标签: Storm

 

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