史上最强算法论战：请不要嘻哈，这是哈希 文章中算法的java实现
2024-03-24 17:14:38
最近在学习pomelo的时候，偶然在网上看到博文《史上最强算法论战：请不要嘻哈，这是哈希》
http://chuansong.me/n/1489885
被作者的文笔吸引，对其中的干货很有兴趣，随后用一周时间进行了膜拜。现将学习结果总结如下。
[list]
[*]1.所谓无锁设计，是不使用编程语言的多线程锁转而使用cpu的锁(总线锁，寄存器锁，缓存锁）
[*]2.CAS原语有好多种写法，目前的物理服务器都是多cpu多核心，所以需要按Test and test and set 的写法编程。
[*]3.当前的现代cpu，Cache Line 是64byte .机器的字长是64bit.cpu只对16,32,64 bit的数据提供原子操作。
[/list]
未解决的问题：这货到底是用在什么业务场景的，一直没想明白，所以也没办法写出来测试程序。请iteye上的大师指点。
package testPatternBox;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;import java.util.concurrent.locks.LockSupport;
class BackOffAtomicLong{
private final AtomicLong value = new AtomicLong ( 0L );
public long get ( ) { return value.get ( ); }
public long incrementAndGet ( ) { for ( ;; ) { long current = get ( ); long next = current + 1; if ( compareAndSet ( current , next ) ) return next; } }
public long subtractAndGet ( ) { for ( ;; ) { long current = get ( ); long next = current - 1; if ( compareAndSet ( current , next ) ) return next; } }
public boolean compareAndSet ( final long current , final long next ) { if ( value.compareAndSet ( current , next ) ) { return true; } else { LockSupport.parkNanos ( 1L ); return false; } }
public void set ( final long l ) { value.set ( l ); }
}
class DataItem{// 数据项 /** * 而compoundKey为(股东代码,股票代码，持仓类型,flag）的复合体，股东代码占用最63～27位（5位字符和四个字节无符号整数）， * 股票代码占26～11位（两个字节），持仓类型占用10～6位（五个字节），isTail占用第5位，表示是否为尾部， * 即后继元素中没有相同hash值的元素。 doWrite占用第4位，表示该key正在更改/写入， * readerCount占用3～0为表示该key正在读的线程数量。 */ /** * 每条持仓记录，由三个信息来定位（key）： 持仓类型（一位字符，A~F）， 股东代码（10位字符，第1位A~Z，后面9位是数字0~9）， * 股票代号（short类型） * * 被定位到的持仓记录是一个64bit的值（value） */ private BackOffAtomicLong compoundKey = new BackOffAtomicLong ( ); // 数据项的关键字 private BackOffAtomicLong value = new BackOffAtomicLong ( );;// 存储的值
public DataItem ( Long key , Long value ) { this.compoundKey.set ( key ); this.value.set ( value ); }
public Long getKey ( ) { return compoundKey.get ( ); }
public BackOffAtomicLong getBackOffAtomicLongKey ( ) { return compoundKey; }
public boolean setKey ( Long key ) { return this.compoundKey.compareAndSet ( this.compoundKey.get ( ) , key ); }
public Long getValue ( ) { return value.get ( ); }
public BackOffAtomicLong getBackOffAtomicLongValue ( ) { return value; }
public boolean setValue ( Long value ) { return this.value.compareAndSet ( this.value.get ( ) , value ); }
public boolean equals ( DataItem di ) { if ( this.getKey ( ) == di.getKey ( ) && this.getValue ( ) == di.getValue ( ) ) return true; else return false; }
}
class DataItemUtils{// 用来处理DataItem元素 ,由于看不懂文章里的维护策略，暂时没有使用。
/** * tail位为0时表示不是尾，为1时表示是尾 * * @return 是否是最后一个元素 */ public static boolean isTail ( DataItem i ) {
return ( ( i.getKey ( ) ) & ( 12L ) ) == 12L; }
public static boolean setIsTail ( DataItem i ) { return i.setKey ( i.getKey ( ) | 12L ); }
public static boolean setIsNotTail ( DataItem i ) { return i.setKey ( i.getKey ( ) & 9223372036854775791L ); }
/** * 0 未写入 1正在写入 * * @param i * @return */ public static boolean isWrite ( DataItem i ) { return ( ( i.getKey ( ) ) & ( 8L ) ) == 8L; }
public static boolean setIsWrite ( DataItem i ) { return i.setKey ( i.getKey ( ) | 8L ); }
public static boolean setIsNotWrite ( DataItem i ) { return i.setKey ( i.getKey ( ) & 9223372036854775799L ); }
/** * 是否有线程在读 */ public static boolean isReading ( DataItem i ) { return ( ( i.getKey ( ) ) & ( 7L ) ) != 0L; }
public boolean incrementReading ( DataItem i ) { if ( ( ( i.getKey ( ) ) & ( 7L ) ) == 7L ) return true;
i.getBackOffAtomicLongKey ( ).incrementAndGet ( ); return true; }
public boolean subtractReading ( DataItem i ) { if ( ( ( i.getKey ( ) ) & ( 7L ) ) == 0L ) return true;
i.getBackOffAtomicLongKey ( ).subtractAndGet ( ); return true; }}
public class MemoryHashTable{// 数组实现的哈希表，开放地址法之再哈希法 private DataItem[] hashArray; // 存数据的数组 private int arraySize; private DataItem nonItem; // 已删除标志 private int contstant; // 二次hash函数因子。
MemoryHashTable ( int size ) {// 哈希表构造函数 arraySize = findPrimeNumber ( size ); hashArray = new DataItem[arraySize]; nonItem = new DataItem ( -1L , -1L ); contstant = findPrimeNumber ( arraySize / 10 ); }
public void displayTable ( )// 输出哈希表 { System.out.print ( "Table: " ); for ( int j = 0 ; j < arraySize ; j++ ) { if ( hashArray[j] != null ) System.out.print ( hashArray[j].getKey ( ) + " " ); else System.out.print ( "** " ); } System.out.println ( "" ); }
// 哈希函数1 private int hashFunc1 ( long key ) { return Integer.parseInt ( Long.toString ( key % arraySize ) ); }
// 哈希函数2,不同于哈希函数1，用于再哈希。 private int hashFunc2 ( long key ) { // array size must be relatively prime to 5, 4, 3, and 2 return Integer.parseInt ( Long.toString ( contstant - key % contstant ) ); }
// 哈希表中插入数据 这里的CAS是 Test and Test and Test and set public void insert ( long key ,long value) {
int hashVal = hashFunc1 ( key); // 求关键字的哈希值 int stepSize = hashFunc2 ( key ); // 再探测步长的大小
while ( hashArray[hashVal] != null && hashArray[hashVal].getKey ( ) != -1 ) { if ( hashArray[hashVal].getKey ( ) == key) { //判断当前对象是我们要操作的对象 hashArray[hashVal].setValue ( value ); return ; } else { hashVal += stepSize; // 单元被占用，再探测 hashVal %= arraySize; } } //此处存在线程不安全问题，如果两个线程中的hashkey完全相同，同时写这个hashVal位置会怎么样？？？ hashArray[hashVal] = new DataItem ( key , value ); }
// 在哈希表中删除 public DataItem delete ( long key ) { int hashVal = hashFunc1 ( key ); int stepSize = hashFunc2 ( key );
while ( hashArray[hashVal] != null ) {// 直到一个空单元出现 if ( hashArray[hashVal].getKey ( ) == key ) { DataItem temp = hashArray[hashVal]; hashArray[hashVal] = nonItem; // 作删除标记 return temp; } hashVal += stepSize; // 再探测 hashVal %= arraySize; } return null; }
// 在哈希表中搜索 public long find ( long key ) { int hashVal = hashFunc1 ( key ); int stepSize = hashFunc2 ( key );
while ( hashArray[hashVal] != null ) { if ( hashArray[hashVal].getKey ( ) == key ) return hashArray[hashVal].getValue ( ); hashVal += stepSize; hashVal %= arraySize; } return 0L; }
/** * 找出大于capacity 的最小质数，并且该质数容量是minseed的7分之10 hashtable的装载率不能大于70% * 用开放地址探测的散列，要保证在一定步数内找到一个空位， 你必须让数组长度为一个质数。在装载率为70%的情况下， * 一个质数长度的数组，基本就是几步之内你就一定能找到一个空位。 * * @param capacity * hashtable的容量。 * * @return */ private Integer findPrimeNumber ( int capacity ) { capacity = capacity * 10 / 7; // 预计装载量是hashtable容量的70% if ( capacity % 2 == 0 ) { // 质数肯定是奇数 capacity++ ; } if ( capacity <= 1 ) { return 2; } if ( capacity == 2 || capacity == 3 ) { return 5; } while ( true ) { int sqrt = (int) Math.sqrt ( capacity );
for ( int i = 3 ; i <= sqrt ; i += 2 ) { if ( capacity % i == 0 ) { capacity += 2; break; }
} return capacity; } }
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