类HashMap，但内存减少到原1/6的实现

java中的Map在提供方便实用的同时，也存在内存浪费巨大的问题。当Map中的Entry数量达到1000万 条以上的时候，需要数G的内存空间 .这里提到的Map使用形式为HashMap<String,Byte>,平均每个key在20个字符左右，最多不超过200字符.

在实际情况下，有差不多5/6的内存浪费 在存放实际数据无关的地方.在一些一次写入多次读去的地方，完全没有必要浪费这么多的资源，下面就通过一个简单的实现说明。

算法说明:

按照key的长度信息将所有的entry放进不同的队列中，为了方便此时的entry队列已经排好序，当然也可以加进内存后再排序.

现在有很多的队列了，在查询的时候根据查询词长度选择一个队列，在队列中通过2分法查找.

算法适用性:

适用于key值集中在一定范围，value为简单类型(byte、int、long、float、double等)，数据量在百万条以上，内存匮乏的情况.

import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.DataInputStream;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;import java.util.HashMap;import java.util.Map;public class BSortMap{ private static Map<Integer,BSortMap> bulk = new HashMap<Integer, BSortMap>(); final private byte[] entrys; //entry数组 private int count = 0; final private int keyLength; //key的字节大小 final private int entryLength; //每一个Entry的字节数 public BSortMap(int capacity, int keyLen){ this.keyLength = keyLen; entryLength = keyLen + 1; entrys = new byte[capacity * entryLength]; } public int size(){ return count; } /** * 添加记录条目。条目都是已经排好序的。 * src格式为<key,value> * @param src */ final public void add(byte src[]){ System.arraycopy(src, 0, entrys, count * entryLength, entryLength); count++; } final private int compare(final int begin,final byte[] b){ int i = 0; for (; entrys[begin+i] == b[i] && i < b.length - 1; i++) ; return entrys[begin + i] - b[i]; } /** * 获取与key关联的value值 * @param key * @return 如果不存在key关联的value则返回-1 */ final public byte get(final byte[] key){ int i = 0; int j = count-1; int mid; while(i<=j){ mid = (i + j)>>1; final int ret =compare(mid*entryLength,key); if(ret==0){ return entrys[mid*entryLength + keyLength]; //返回结果 } else if (ret < 0){ i = mid+1; }else{ j = mid -1; } } return -1; } public static void main(String args[]) throws IOException{ File dir = new File("D:/workspace/partion_keyword/sort"); File[] files = dir.listFiles(); for(File f:files){ DataInputStream in = new DataInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream(f))); /* * f为根据key值已经排好序的文件 * 文件格式为： * entrysCount: 一个整形数字，值为总的记录条目 * keyLength: 一个整形数字，值为关键字的字节长度 * <key,value>列表 */ final int entrysCount = in.readInt(); final int keyLength = in.readInt(); byte[] buffer = new byte[keyLength + 1]; BSortMap bst = new BSortMap(entrysCount,keyLength); int i = 0; while(in.available() > 0){ int l = in.read(buffer); while(l != keyLength +1){ System.err.println("not equal."+l); } bst.add(buffer); i++; } bulk.put(keyLength,bst); if (entrysCount != i) System.err.println(f.getName()+":"+entrysCount+","+i); in.close(); } BufferedReader read = new BufferedReader(new FileReader("D:/eclipse/workspace/conf/wiki_kws.data")); String line ; int count = 0; long start = System.currentTimeMillis(); while((line = read.readLine())!=null){ byte key[] = line.trim().getBytes(); BSortMap bt = bulk.get(key.length); if(bt != null && bt.get(key) != -1){ count++; } } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(end - start); System.out.println("count:"+count); int totalcount = 0; for(BSortMap s: bulk.values()){ totalcount += s.size(); } System.out.println("total count:"+totalcount); read.close(); /*while(true){ Scanner in = new Scanner(System.in); String key = in.next().trim(); if(key.equalsIgnoreCase("exit")) break; int len = key.trim().getBytes().length; BSort bt = bulk.get(len); byte v = bt.get(key.getBytes()); System.err.println(key+"="+v); }*/ }}

 

测试结果:

测试数据为7138595条Entry，分布在250个队列中.

HashMap<String,Byte>的结果：

时间: 3780、3814

内存: 892M

此方法的结果：
时间:5792、5758

内存: 158M