设想你有一个20GB的文件，每行一个字符串，说明如何对这个文件进行排序。
内存肯定没有20GB大，所以不可能采用传统排序法。但是可以将文件分成许多块，每块xMB,针对每个快各自进行排序，存回文件系统。
然后将这些块逐一合并，最终得到全部排好序的文件。
外排序的一个例子是外归并排序（External merge sort），它读入一些能放在内存内的数据量，在内存中排序后输出为一个顺串（即是内部数据有序的临时文件），处理完所有的数据后再进行归并。[1][2]比如，要对900MB的数据进行排序，但机器上只有100 MB的可用内存时，外归并排序按如下方法操作：
- 读入100 MB的数据至内存中，用某种常规方式（如快速排序、堆排序、归并排序等方法）在内存中完成排序。
- 将排序完成的数据写入磁盘。
- 重复步骤1和2直到所有的数据都存入了不同的100 MB的块（临时文件）中。在这个例子中，有900 MB数据，单个临时文件大小为100 MB，所以会产生9个临时文件。
- 读入每个临时文件（顺串）的前10 MB（ = 100 MB / (9块 + 1)）的数据放入内存中的输入缓冲区，最后的10 MB作为输出缓冲区。（实践中，将输入缓冲适当调小，而适当增大输出缓冲区能获得更好的效果。）
- 执行九路归并算法，将结果输出到输出缓冲区。一旦输出缓冲区满，将缓冲区中的数据写出至目标文件，清空缓冲区。一旦9个输入缓冲区中的一个变空，就从这个缓冲区关联的文件，读入下一个10M数据，除非这个文件已读完。这是“外归并排序”能在主存外完成排序的关键步骤 -- 因为“归并算法”(merge algorithm)对每一个大块只是顺序地做一轮访问(进行归并)，每个大块不用完全载入主存。
问题
给你1个文件bigdata，大小4663M，5亿个数，文件中的数据随机,如下一行一个整数：
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现在要对这个文件进行排序，怎么搞？
内部排序
先尝试内排，选2种排序方式：
3路快排：
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private final int cutoff = 8;public <T> void perform(Comparable<T>[] a) { perform(a,0,a.length - 1); } private <T> int median3(Comparable<T>[] a,int x,int y,int z) { if(lessThan(a[x],a[y])) { if(lessThan(a[y],a[z])) { return y; } else if(lessThan(a[x],a[z])) { return z; }else { return x; } }else { if(lessThan(a[z],a[y])){ return y; }else if(lessThan(a[z],a[x])) { return z; }else { return x; } } } private <T> void perform(Comparable<T>[] a,int low,int high) { int n = high - low + 1; //当序列非常小，用插入排序 if(n <= cutoff) { InsertionSort insertionSort = SortFactory.createInsertionSort(); insertionSort.perform(a,low,high); //当序列中小时，使用median3 }else if(n <= 100) { int m = median3(a,low,low + (n >>> 1),high); exchange(a,m,low); //当序列比较大时，使用ninther }else { int gap = n >>> 3; int m = low + (n >>> 1); int m1 = median3(a,low,low + gap,low + (gap << 1)); int m2 = median3(a,m - gap,m,m + gap); int m3 = median3(a,high - (gap << 1),high - gap,high); int ninther = median3(a,m1,m2,m3); exchange(a,ninther,low); } if(high <= low) return; //lessThan int lt = low; //greaterThan int gt = high; //中心点 Comparable<T> pivot = a[low]; int i = low + 1; /* * 不变式： * a[low..lt-1] 小于pivot -> 前部(first) * a[lt..i-1] 等于 pivot -> 中部(middle) * a[gt+1..n-1] 大于 pivot -> 后部(final) * * a[i..gt] 待考察区域 */ while (i <= gt) { if(lessThan(a[i],pivot)) { //i-> ,lt -> exchange(a,lt++,i++); }else if(lessThan(pivot,a[i])) { exchange(a,i,gt--); }else{ i++; } } // a[low..lt-1] < v = a[lt..gt] < a[gt+1..high]. perform(a,low,lt - 1); perform(a,gt + 1,high); } |
归并排序：
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/** * 小于等于这个值的时候，交给插入排序 */private final int cutoff = 8;/** * 对给定的元素序列进行排序 * * @param a 给定元素序列 */@Overridepublic <T> void perform(Comparable<T>[] a) { Comparable<T>[] b = a.clone(); perform(b, a, 0, a.length - 1);}private <T> void perform(Comparable<T>[] src,Comparable<T>[] dest,int low,int high) { if(low >= high) return; //小于等于cutoff的时候,交给插入排序 if(high - low <= cutoff) { SortFactory.createInsertionSort().perform(dest,low,high); return; } int mid = low + ((high - low) >>> 1); perform(dest,src,low,mid); perform(dest,src,mid + 1,high); //考虑局部有序 src[mid] <= src[mid+1] if(lessThanOrEqual(src[mid],src[mid+1])) { System.arraycopy(src,low,dest,low,high - low + 1); } //src[low .. mid] + src[mid+1 .. high] -> dest[low .. high] merge(src,dest,low,mid,high);}private <T> void merge(Comparable<T>[] src,Comparable<T>[] dest,int low,int mid,int high) { for(int i = low,v = low,w = mid + 1; i <= high; i++) { if(w > high || v <= mid && lessThanOrEqual(src[v],src[w])) { dest[i] = src[v++]; }else { dest[i] = src[w++]; } }} |
数据太多，递归太深 ->栈溢出？加大Xss？
数据太多，数组太长 -> OOM？加大Xmx?
耐心不足，没跑出来.而且要将这么大的文件读入内存，在堆中维护这么大个数据量，还有内排中不断的拷贝，对栈和堆都是很大的压力，不具备通用性。
sort命令来跑
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sort
-n bigdata -o bigdata.sorted |
跑了多久呢？24分钟.
为什么这么慢？
粗略的看下我们的资源：
- 内存
jvm-heap/stack，native-heap/stack,page-cache，block-buffer- 外存
swap + 磁盘数据量很大，函数调用很多，系统调用很多，内核/用户缓冲区拷贝很多，脏页回写很多，io-wait很高，io很繁忙，堆栈数据不断交换至swap，线程切换很多，每个环节的锁也很多.
总之，内存吃紧，问磁盘要空间，脏数据持久化过多导致cache频繁失效，引发大量回写，回写线程高，导致cpu大量时间用于上下文切换，一切，都很糟糕，所以24分钟不细看了，无法忍受.
位图法
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private
BitSet bits;public
void perform( String largeFileName, int
total, String destLargeFileName, Castor<Integer> castor, int
readerBufferSize, int
writerBufferSize, boolean
asc) throws
IOException { System.out.println("BitmapSort Started."); long
start = System.currentTimeMillis(); bits = new
BitSet(total); InputPart<Integer> largeIn = PartFactory.createCharBufferedInputPart(largeFileName, readerBufferSize); OutputPart<Integer> largeOut = PartFactory.createCharBufferedOutputPart(destLargeFileName, writerBufferSize); largeOut.delete(); Integer data; int
off = 0; try
{ while
(true) { data = largeIn.read(); if
(data == null) break; int
v = data; set(v); off++; } largeIn.close(); int
size = bits.size(); System.out.println(String.format("lines : %d ,bits : %d", off, size)); if(asc) { for
(int
i = 0; i < size; i++) { if
(get(i)) { largeOut.write(i); } } }else
{ for
(int
i = size - 1; i >= 0; i--) { if
(get(i)) { largeOut.write(i); } } } largeOut.close(); long
stop = System.currentTimeMillis(); long
elapsed = stop - start; System.out.println(String.format("BitmapSort Completed.elapsed : %dms",elapsed)); }finally
{ largeIn.close(); largeOut.close(); }}private
void set(int
i) { bits.set(i);}private
boolean get(int
v) { return
bits.get(v);} |
nice!跑了190秒，3分来钟.
以核心内存4663M/32大小的空间跑出这么个结果，而且大量时间在用于I/O，不错.
问题是，如果这个时候突然内存条坏了1、2根，或者只有极少的内存空间怎么搞？
外部排序
该外部排序上场了.
外部排序干嘛的？
- 内存极少的情况下，利用分治策略，利用外存保存中间结果，再用多路归并来排序;
- map-reduce的嫡系.
1.分
内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件bigdata.xxx.part.sorted.
循环利用memBuffer直到大文件处理完毕，得到n个有序的磁盘文件：
2.合
现在有了n个有序的小文件，怎么合并成1个有序的大文件？
把所有小文件读入内存，然后内排？
(⊙o⊙)…
no!
利用如下原理进行归并排序：
我们举个简单的例子：
文件1：3,6,9
文件2：2,4,8
文件3：1,5,7第一回合：
文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行
文件2的最小值：2，排在文件2的第1行
文件3的最小值：1，排在文件3的第1行
那么，这3个文件中的最小值是：min(1,2,3) = 1
也就是说，最终大文件的当前最小值，是文件1、2、3的当前最小值的最小值，绕么？
上面拿出了最小值1，写入大文件.
第二回合：
文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行
文件2的最小值：2，排在文件2的第1行
文件3的最小值：5，排在文件3的第2行
那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2
将2写入大文件.也就是说，最小值属于哪个文件，那么就从哪个文件当中取下一行数据.（因为小文件内部有序，下一行数据代表了它当前的最小值）
最终的时间，跑了771秒，13分钟左右.
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less bigdata.sorted.text...9999966999996799999689999969999997099999719999972999997399999749999975999997699999779999978
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