摘要:如何设计一个计数的时间窗口时间窗口,通常对于一些实时信息展示中用得比较多,比如维持一个五分钟的交易明细时间窗口,就需要记录当前时间,到五分钟之前的所有交易明细,而五分钟之前的数据,则丢掉一个简单的实现就是用一个队列来做,新的数据在对头添加同
如何设计一个计数的时间窗口
时间窗口,通常对于一些实时信息展示中用得比较多,比如维持一个五分钟的交易明细时间窗口,就需要记录当前时间,到五分钟之前的所有交易明细,而五分钟之前的数据,则丢掉
一个简单的实现就是用一个队列来做,新的数据在对头添加;同时起一个线程,不断的询问队尾的数据是否过期,如果过期则丢掉
另外一中场景需要利用到这个时间窗口内的数据进行计算,如计算着五分钟交易中资金的流入流出总和,如果依然用上面的这种方式,会有什么问题?
如果时间窗口大,需要存储大量的明细数据
我们主要关心的只有资金流入流出;存这些明细数据得不偿失
每次新增or删除过期数据时,实时计算流入流出消耗性能
针对这种特殊的场景,是否有什么取巧的实现方式呢?
I. 方案设计 1. 基于队列的轮询删除方式将时间窗口分割成一个一个的时间片,每个时间片中记录资金的流入流出总数,然后总的流入流出就是所有时间片的流入流出的和
新增数据:
若未跨时间片,则更新队头的值
若跨时间片,新增一个队列头
删除数据:
轮询任务,判断队列尾是否过期
队尾过期,则删除队尾,此时若队头数据未加入计算,也需要加入计算
2. 基于队列的新增时删除方式相比较前面的轮询方式,这个的应用场景为另外一种,只有在新增数据时,确保数据的准确性即可,不需要轮询的任务去删除过期的数据
简单来说,某些场景下(比如能确保数据不会断续的进来,即每个时间片都至少有一个数据过来),此时希望我的时间窗口数据是由新增的数据来驱动并更新
新增数据:
未跨时间片,则更新队头值
跨时间片,新塞入一个,并删除旧的数据
II. 基于数组的时间窗口实现针对上面第二种,基于数组给出一个简单的实现,本篇主要是给出一个基础的时间窗口的设计与实现方式,当然也需要有进阶的case,比如上面的资金流入流出中,我需要分别计算5min,10min,30min,1h,3h,6h,12h,24h的时间窗口,该怎么来实现呢?能否用一个队列就满足所有的时间窗口的计算呢?关于这些留待下一篇给出
1. 时间轮计算器前面用队列的方式比较好理解,这里为什么用数组方式来实现?
固定长度,避免频繁的新增和删除对象
定位和更新数据方便
首先是需要实现一个时间轮计算器,根据传入的时间,获取需要删除的过期数据
@Data public class TimeWheelCalculate { private static final long START = 0; private int period; private int length; /** * 划分的时间片个数 */ private int cellNum; private void check() { if (length % period != 0) { throw new IllegalArgumentException( "length % period should be zero but not! now length: " + length + " period: " + period); } } public TimeWheelCalculate(int period, int length) { this.period = period; this.length = length; check(); this.cellNum = length / period; } public int calculateIndex(long time) { return (int) ((time - START) % length / period); } /** * 获取所有过期的时间片索引 * * @param lastInsertTime 上次更新时间轮的时间戳 * @param nowInsertTime 本次更新时间轮的时间戳 * @return */ public ListgetExpireIndexes(long lastInsertTime, long nowInsertTime) { if (nowInsertTime - lastInsertTime >= length) { // 已经过了一轮,过去的数据全部丢掉 return null; } List removeIndexList = new ArrayList<>(); int lastIndex = calculateIndex(lastInsertTime); int nowIndex = calculateIndex(nowInsertTime); if (lastIndex == nowIndex) { // 还没有跨过这个时间片,则不需要删除过期数据 return Collections.emptyList(); } else if (lastIndex < nowIndex) { for (int tmp = lastIndex; tmp < nowIndex; tmp++) { removeIndexList.add(tmp); } } else { for (int tmp = lastIndex; tmp < cellNum; tmp++) { removeIndexList.add(tmp); } for (int tmp = 0; tmp < nowIndex; tmp++) { removeIndexList.add(tmp); } } return removeIndexList; } }
这个计算器的实现比较简单,首先是指定时间窗口的长度(length),时间片(period),其主要提供两个方法
calculateIndex 根据当前时间,确定过期的数据在数组的索引
getExpireIndexes 根据上次插入的时间,和当前插入的时间,计算两次插入时间之间,所有的过期数据索引
2. 时间轮容器容器内保存的时间窗口下的数据,包括实时数据,和过去n个时间片的数组,其主要的核心就是在新增数据时,需要判断
若跨时间片,则删除过期数据,更新实时数据,更新总数
若未跨时间片,则直接更新实时数据即可
@Data public class TimeWheelContainer { private TimeWheelCalculate calculate; /** * 历史时间片计数,每个时间片对应其中的一个元素 */ private int[] counts; /** * 实时的时间片计数 */ private int realTimeCount; /** * 整个时间轮计数 */ private int timeWheelCount; private Long lastInsertTime; public TimeWheelContainer(TimeWheelCalculate calculate) { this.counts = new int[calculate.getCellNum()]; this.calculate = calculate; this.realTimeCount = 0; this.timeWheelCount = 0; this.lastInsertTime = null; } public void add(long now, int amount) { if (lastInsertTime == null) { realTimeCount = amount; lastInsertTime = now; return; } List3. 测试removeIndex = calculate.getExpireIndexes(lastInsertTime, now); if (removeIndex == null) { // 两者时间间隔超过一轮,则清空计数 realTimeCount = amount; lastInsertTime = now; timeWheelCount = 0; clear(); return; } if (removeIndex.isEmpty()) { // 没有跨过时间片,则只更新实时计数 realTimeCount += amount; lastInsertTime = now; return; } // 跨过了时间片,则需要在总数中删除过期的数据,并追加新的数据 for (int index : removeIndex) { timeWheelCount -= counts[index]; counts[index] = 0; } timeWheelCount += realTimeCount; counts[calculate.calculateIndex(lastInsertTime)] = realTimeCount; lastInsertTime = now; realTimeCount = amount; } private void clear() { for (int i = 0; i < counts.length; i++) { counts[i] = 0; } } }
主要就是验证上面的实现有没有明显的问题,为什么是明显的问题?
深层次的bug在实际的使用中,更容易暴露
public class CountTimeWindow { public static void main(String[] args) { TimeWheelContainer timeWheelContainer = new TimeWheelContainer(new TimeWheelCalculate(2, 20)); timeWheelContainer.add(0, 1); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 0, "first"); timeWheelContainer.add(1, 1); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 0, "first"); timeWheelContainer.add(2, 1); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 2, "second"); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getCounts()[0] == 2, "second"); for (int i = 3; i < 20; i++) { timeWheelContainer.add(i, 1); System.out.println("add index: " + i + " count: " + timeWheelContainer.getTimeWheelCount()); } // 刚好一轮 timeWheelContainer.add(20, 3); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 20, "third"); timeWheelContainer.add(21, 3); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 20, "third"); // 减去过期的那个数据 timeWheelContainer.add(22, 3); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 26 - 2, "fourth"); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getCounts()[0] == 6, "fourth"); timeWheelContainer.add(26, 3); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 24 - 2 - 2 + 3, "fifth"); System.out.println(Arrays.toString(timeWheelContainer.getCounts())); timeWheelContainer.add(43, 3); System.out.println(Arrays.toString(timeWheelContainer.getCounts())); Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 6, "six"); } }III. 其他 1. 一灰灰Blog: https://liuyueyi.github.io/he...
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