Storm常见模式------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。

参考：http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/06/26/storm-common-patterns-of-timecachemap.html