一 數(shù)據(jù)庫發(fā)展史

起初，數(shù)據(jù)的管理方式是文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件中，數(shù)據(jù)管理和維護(hù)都由程序員完成。后來發(fā)展出樹形結(jié)構(gòu)和網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，但都存在著難以擴(kuò)展和維護(hù)的問題。直到七十年代，關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論的提出，以表格形式組織數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有了良好的結(jié)構(gòu)化和規(guī)范化特性，成為主流數(shù)據(jù)庫類型。

先來看一張數(shù)據(jù)庫發(fā)展史圖鑒：

隨之高并發(fā)大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)庫按照各種應(yīng)用場景進(jìn)行了更細(xì)粒度的拆分和演進(jìn)，數(shù)據(jù)庫細(xì)分領(lǐng)域的典型代表：

二 數(shù)據(jù)庫名詞概念

RDBS

1970年的6月，IBM 公司的研究員埃德加·考特 （Edgar Frank Codd） 發(fā)表了那篇著名的《大型共享數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的關(guān)系模型》（A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks）的論文，拉開了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（Relational DataBase Server）軟件革命的序幕（之前是層次模型和網(wǎng)狀模型數(shù)據(jù)庫為主）。直到現(xiàn)在，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在基礎(chǔ)軟件應(yīng)用領(lǐng)域仍是最主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式之一。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建立在關(guān)系型數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，是借助于集合代數(shù)等數(shù)學(xué)概念和方法來處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，實(shí)體以及實(shí)體間的聯(lián)系均由單一的結(jié)構(gòu)類型來表示，這種邏輯結(jié)構(gòu)是一張二維表。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，這一系列的行和列被稱為表，一組表組成了數(shù)據(jù)庫。

NoSQL

NoSQL（Not Only SQL） 數(shù)據(jù)庫也即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它是在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下產(chǎn)生的，它可以處理分布式、規(guī)模龐大、類型不確定、完整性沒有保證的“雜亂”數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能勝任的。NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個(gè)統(tǒng)一的模型，是以犧牲事務(wù)機(jī)制和強(qiáng)一致性機(jī)制，來獲取更好的分布式部署和橫向擴(kuò)展能力，使其在不同的應(yīng)用場景下，對(duì)特定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)具有更強(qiáng)的處理性能。常用數(shù)據(jù)模型示例如下：

NewSQL

NewSQL 是一類新的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫， 是各種新的可擴(kuò)展和高性能的數(shù)據(jù)庫的簡稱。它不僅具有 NoSQL 數(shù)據(jù)庫對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理能力，同時(shí)還保留了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫支持的 ACID 和 SQL 特性，典型代表有TiDB和OceanBase。

OLTP

聯(lián)機(jī)事務(wù)處理過程(On-Line Transaction Processing)：也稱為面向交易的處理過程，其基本特征是前臺(tái)接收的用戶數(shù)據(jù)可以立即傳送到計(jì)算中心進(jìn)行處理，并在很短的時(shí)間內(nèi)給出處理結(jié)果，是對(duì)用戶操作快速響應(yīng)的方式之一。

OLAP

聯(lián)機(jī)分析處理（On-Line Analytical Processing）是一種面向數(shù)據(jù)分析的處理過程，它使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個(gè)方面觀察信息，以達(dá)到深入理解數(shù)據(jù)的目的。它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多維信息的快速分析的特征。

關(guān)于OLTP和OLAP的區(qū)別，借用一張表格對(duì)比如下：

HTAP

HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) 混合型數(shù)據(jù)庫基于新的計(jì)算存儲(chǔ)框架，能夠同時(shí)支撐OLTP和OLAP場景，避免傳統(tǒng)架構(gòu)中大量數(shù)據(jù)交互造成的資源浪費(fèi)和沖突。

三 領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫

列式數(shù)據(jù)庫

傳統(tǒng)的以行形式保存的數(shù)據(jù)主要滿足OLTP應(yīng)用，列形式保存的數(shù)據(jù)主要滿足以查詢?yōu)橹鞯腛LAP應(yīng)用。在列式數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)按列存儲(chǔ)，而每個(gè)列中的數(shù)據(jù)類型相同。這種存儲(chǔ)方式使列式數(shù)據(jù)庫能夠更高效地處理大量的數(shù)據(jù)，特別是需要進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和處理時(shí)（如金融、醫(yī)療、電信、能源、物流等行業(yè)）。

兩種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的區(qū)別如下圖：

列式數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)點(diǎn)：

?更高的壓縮比率：由于每個(gè)列中的數(shù)據(jù)類型相同，列式數(shù)據(jù)庫可以使用更高效的壓縮算法來壓縮數(shù)據(jù)（壓縮比可達(dá)到5～20倍），從而減少存儲(chǔ)空間的使用。

?更快的查詢速度：列式數(shù)據(jù)庫可以只讀取需要的列，而不需要讀取整行數(shù)據(jù)，從而加快查詢速度。

?更好的擴(kuò)展性：列式數(shù)據(jù)庫可以更容易地進(jìn)行水平擴(kuò)展，即增加更多的節(jié)點(diǎn)和服務(wù)器來處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

?更好的數(shù)據(jù)分析支持：由于列式數(shù)據(jù)庫可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，它可以支持更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和處理操作，例如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

列式數(shù)據(jù)庫的主要缺點(diǎn)：

?更慢的寫入速度：由于數(shù)據(jù)是按列存儲(chǔ)，每次寫入都需要寫入整個(gè)列，而不是單個(gè)行，因此寫入速度可能較慢。

?更復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型：由于數(shù)據(jù)是按列存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)模型可能比行式數(shù)據(jù)庫更復(fù)雜，需要更多的設(shè)計(jì)和開發(fā)工作。

列式數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景：

?金融：金融行業(yè)的交易數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)，例如股票價(jià)格、外匯匯率、利率等。列式數(shù)據(jù)庫可以更快速地處理這些數(shù)據(jù)，并且支持更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和處理操作，例如風(fēng)險(xiǎn)管理、投資分析等。

?醫(yī)療：醫(yī)療行業(yè)的病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)療圖像和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等。列式數(shù)據(jù)庫可以更高效地存儲(chǔ)和處理這些數(shù)據(jù)，并且支持更復(fù)雜的醫(yī)學(xué)研究和分析操作。

?電信：電信行業(yè)的用戶數(shù)據(jù)和通信數(shù)據(jù)，例如電話記錄、短信記錄、網(wǎng)絡(luò)流量等。列式數(shù)據(jù)庫可以更快速地處理這些數(shù)據(jù)，并且支持更復(fù)雜的用戶行為分析和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化操作。

?能源：能源行業(yè)的傳感器數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)等。列式數(shù)據(jù)庫可以更高效地存儲(chǔ)和處理這些數(shù)據(jù)，并且支持更復(fù)雜的能源管理和控制操作。

?物流：物流行業(yè)的運(yùn)輸數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)等。列式數(shù)據(jù)庫可以更快速地處理這些數(shù)據(jù)，并且支持更復(fù)雜的物流管理和優(yōu)化操作。

總之，列式數(shù)據(jù)庫是一種高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，但需要權(quán)衡寫入速度、數(shù)據(jù)模型復(fù)雜度和成本等因素。 隨著傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與新興的分布式數(shù)據(jù)庫不斷的發(fā)展，列式存儲(chǔ)與行式存儲(chǔ)會(huì)不斷融合，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)呈現(xiàn)雙模式數(shù)據(jù)存放方式。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫

時(shí)序數(shù)據(jù)庫全稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫 ( Time Series Database)，用于存儲(chǔ)和管理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的專業(yè)化數(shù)據(jù)庫，是優(yōu)化用于攝取、處理和存儲(chǔ)時(shí)間戳數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。其跟常規(guī)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫SQL相比，最大的區(qū)別在于：時(shí)序數(shù)據(jù)庫是以時(shí)間為索引的規(guī)律性時(shí)間間隔記錄的數(shù)據(jù)庫。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫在物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序監(jiān)控（APM）等場景應(yīng)用比較多，以監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集來舉例，如果數(shù)據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集時(shí)間間隔是1s，那一個(gè)監(jiān)控項(xiàng)每天會(huì)產(chǎn)生86400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，若有10000個(gè)監(jiān)控項(xiàng)，則一天就會(huì)產(chǎn)生864000000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。在物聯(lián)網(wǎng)場景下，這個(gè)數(shù)字會(huì)更大，整個(gè)數(shù)據(jù)的規(guī)模，是TB甚至是PB級(jí)的。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫發(fā)展史：

當(dāng)下最常見的Kubernetes容器管理系統(tǒng)中，通常會(huì)搭配普羅米修斯（Prometheus）進(jìn)行監(jiān)控，Prometheus就是一套開源的監(jiān)控&報(bào)警&時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的組合。

圖數(shù)據(jù)庫

圖數(shù)據(jù)庫（Graph Database）是基于圖論實(shí)現(xiàn)的一種新型NoSQL數(shù)據(jù)庫。它的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)的查詢方式都是以圖論為基礎(chǔ)的。圖論中圖的基本元素為節(jié)點(diǎn)和邊，在圖數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的就是節(jié)點(diǎn)和關(guān)系。

圖數(shù)據(jù)庫在反欺詐多維關(guān)聯(lián)分析場景，社交網(wǎng)絡(luò)圖譜，企業(yè)關(guān)系圖譜等場景中可以做一些非常復(fù)雜的關(guān)系查詢。這是由于圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)的是實(shí)體聯(lián)系本身，它表現(xiàn)了現(xiàn)實(shí)世界中事物聯(lián)系的本質(zhì)，它的聯(lián)系在節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建時(shí)就已經(jīng)建立，所以在查詢中能以快捷的路徑返回關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，從而表現(xiàn)出非常高效的查詢性能。

目前市面上較為流行的圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品有以下幾種：

與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫相比，圖數(shù)據(jù)庫具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1.更快的查詢速度：圖數(shù)據(jù)庫可以快速遍歷圖數(shù)據(jù)，找到節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)和路徑，因此查詢速度更快。

2.更好的擴(kuò)展性：圖數(shù)據(jù)庫可以輕松地?cái)U(kuò)展到大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗鼈兛梢苑植际酱鎯?chǔ)和處理數(shù)據(jù)。

3.更好的數(shù)據(jù)可視化：圖數(shù)據(jù)庫可以將數(shù)據(jù)可視化為圖形，使用戶更容易理解和分析數(shù)據(jù)。

4.更好的數(shù)據(jù)一致性：圖數(shù)據(jù)庫可以確保數(shù)據(jù)的一致性，因?yàn)樗鼈兛梢栽诠?jié)點(diǎn)和邊之間建立強(qiáng)制性的關(guān)系。

四 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

前面簡單介紹了數(shù)據(jù)庫相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，下面再介紹幾種我們常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)的應(yīng)用實(shí)踐：拉鏈表，位運(yùn)算和環(huán)形隊(duì)列。

4.1 拉鏈表

拉鏈表是一種數(shù)據(jù)倉庫中常用的數(shù)據(jù)模型，用于記錄維度數(shù)據(jù)的變化歷史。我們以一個(gè)人員變動(dòng)的場景舉例，假設(shè)有一個(gè)員工信息表，其中包含了員工的姓名、工號(hào)、職位、部門、入職時(shí)間等信息。如果需要記錄員工的變動(dòng)情況，就可以使用拉鏈表來實(shí)現(xiàn)。

首先，在員工信息表的基礎(chǔ)上新增兩個(gè)字段：生效時(shí)間和失效時(shí)間。當(dāng)員工信息發(fā)生變動(dòng)時(shí)，不再新增一條記錄，而是修改原有記錄的失效時(shí)間，同時(shí)新增一條新的記錄。如下表所示：

這里的生效時(shí)間指的是該記錄生效的時(shí)間，失效時(shí)間指的是該記錄失效的時(shí)間。例如，張三最初是技術(shù)部經(jīng)理，生效時(shí)間為入職時(shí)間，失效時(shí)間為2012年底，之后晉升為技術(shù)部總監(jiān)，生效時(shí)間為2013年初，失效時(shí)間為2015年底，最后又晉升為技術(shù)部總經(jīng)理，生效時(shí)間為2016年初，失效時(shí)間為9999年底。

通過這種方式，可以記錄員工變動(dòng)的歷史信息，并能夠方便地查詢某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的員工信息。例如，如果需要查詢張三在2014年的職位和部門信息，只需查詢生效時(shí)間小于2014年且失效時(shí)間大于2014年的記錄即可。

拉鏈表通常包括以下幾個(gè)字段：

1.主鍵：唯一標(biāo)識(shí)每個(gè)記錄的字段，通常是一個(gè)或多個(gè)列的組合。 2.生效時(shí)間：記錄的生效時(shí)間，即該記錄開始生效的時(shí)間。 3.失效時(shí)間：記錄的失效時(shí)間，即該記錄失效的時(shí)間。 4.版本號(hào)：記錄的版本號(hào)，用于標(biāo)識(shí)該記錄的版本。 5.其他維度屬性：記錄的其他維度屬性，如客戶名、產(chǎn)品名、員工名等。

當(dāng)一個(gè)記錄的維度屬性發(fā)生變化時(shí)，不再新增一條記錄，而是修改原有記錄的失效時(shí)間，同時(shí)新增一條新的記錄。新記錄的生效時(shí)間為變化的時(shí)間，失效時(shí)間為9999年底。這樣就能夠記錄每個(gè)維度屬性的歷史變化信息，同時(shí)保證查詢時(shí)能夠正確獲取某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的維度屬性信息。

拉鏈表與傳統(tǒng)的流水表相比，它們的主要區(qū)別在于：

1.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同：流水表是一張只有新增和更新操作的表，每次更新都會(huì)新增一條記錄，記錄中包含了所有的歷史信息。而拉鏈表則是一張有新增、更新和刪除操作的表，每個(gè)記錄都有一個(gè)生效時(shí)間段和失效時(shí)間段，記錄的歷史信息通過時(shí)間段的變化來體現(xiàn)。

2.查詢方式不同：流水表的查詢方式是基于時(shí)間點(diǎn)的查詢，即查詢某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的記錄信息。而拉鏈表的查詢方式是基于時(shí)間段的查詢，即查詢某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的記錄信息。

3.存儲(chǔ)空間不同：由于流水表需要記錄所有歷史信息，所以存儲(chǔ)空間相對(duì)較大。而拉鏈表只記錄生效時(shí)間段和失效時(shí)間段，所以存儲(chǔ)空間相對(duì)較小。

4.數(shù)據(jù)更新方式不同：流水表只有新增和更新操作，每次更新都會(huì)新增一條記錄，不會(huì)對(duì)原有記錄進(jìn)行修改。而拉鏈表有新增、更新和刪除操作，每次更新會(huì)修改原有記錄的失效時(shí)間，同時(shí)新增一條新的記錄。

4.2 巧用位運(yùn)算

借助于計(jì)算機(jī)位運(yùn)算的特性，可以巧妙的解決某些特定問題，使實(shí)現(xiàn)更加優(yōu)雅，節(jié)省存儲(chǔ)空間的同時(shí)，也可以提高運(yùn)行效率，典型應(yīng)用場景：壓縮存儲(chǔ)、位圖索引、數(shù)據(jù)加密、圖形處理和狀態(tài)判斷等，下面介紹幾個(gè)典型案例。

4.2.1 位運(yùn)算

?使用位運(yùn)算實(shí)現(xiàn)開關(guān)和多選項(xiàng)疊加（資源權(quán)限）等應(yīng)用場景。一個(gè)int類型有32個(gè)位，理論上可以表示32個(gè)開關(guān)狀態(tài)或業(yè)務(wù)選項(xiàng)；以用戶每個(gè)月的簽到場景舉例：用一個(gè)int字段來表示用戶一個(gè)月的簽到情況，0表示未簽到，1表示簽到。想知道某一天是否簽到，則只需要判斷對(duì)應(yīng)的比特位上是否為1。計(jì)算一個(gè)月累計(jì)簽到了多少次，只需要統(tǒng)計(jì)有多少個(gè)比特位為1就可以了。這種設(shè)計(jì)巧妙的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)在后面的位圖（BitMap）中，還會(huì)進(jìn)行更為詳細(xì)的介紹。

?使用位運(yùn)算實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)計(jì)算：

public abstract class PriorityManager { // 定義業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)常量 public static final int PRIORITY_LOW = 1; // 二進(jìn)制：001 public static final int PRIORITY_NORMAL = 2; // 二進(jìn)制：010 public static final int PRIORITY_HIGH = 4; // 二進(jìn)制：100 // 定義用戶權(quán)限常量 public static final int PERMISSION_READ = 1; // 二進(jìn)制：001 public static final int PERMISSION_WRITE = 2; // 二進(jìn)制：010 public static final int PERMISSION_DELETE = 4;// 二進(jìn)制：100 // 定義用戶權(quán)限和業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的組合值 public static final int PERMISSION_LOW_PRIORITY = PRIORITY_LOW | PERMISSION_READ; // 二進(jìn)制：001 | 001 = 001 public static final int PERMISSION_NORMAL_PRIORITY = PRIORITY_NORMAL | PERMISSION_READ | PERMISSION_WRITE; // 二進(jìn)制：010 | 001 | 010 = 011 public static final int PERMISSION_HIGH_PRIORITY = PRIORITY_HIGH | PERMISSION_READ | PERMISSION_WRITE | PERMISSION_DELETE; // 二進(jìn)制：100 | 001 | 010 | 100 = 111 // 判斷用戶權(quán)限是否滿足業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)要求 public static boolean checkPermission(int permission, int priority) { return (permission & priority) == priority; } }

?其它使用位運(yùn)算的典型場景：HashMap中的隊(duì)列長度的設(shè)計(jì)和線程池ThreadPoolExcutor中使用AtomicInteger字段ctl，存儲(chǔ)當(dāng)前線程池狀態(tài)和線程數(shù)量（高3位表示當(dāng)前線程的狀態(tài)，低29位表示線程的數(shù)量）。

4.2.2 BitMap

位圖（BitMap）是一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在索引，數(shù)據(jù)壓縮等方面有廣泛應(yīng)用?；舅枷刖褪怯靡粋€(gè)bit位來標(biāo)記某個(gè)元素對(duì)應(yīng)的Value，而Key即是該元素。由于采用了Bit為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，因此可以大大節(jié)省存儲(chǔ)空間，是少有的既能保證存儲(chǔ)空間又能保證查找速度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（而不必空間換時(shí)間）。

舉個(gè)例子，假設(shè)有這樣一個(gè)需求：在20億個(gè)隨機(jī)整數(shù)中找出某個(gè)數(shù)m是否存在其中，并假設(shè)32位操作系統(tǒng)，4G內(nèi)存，在Java中，int占4字節(jié)，1字節(jié)=8位（1 byte = 8 bit）。

?如果每個(gè)數(shù)字用int存儲(chǔ)，那就是20億個(gè)int，因而占用的空間約為 (2000000000*4/1024/1024/1024)≈7.45G

?如果按位存儲(chǔ)就不一樣了，20億個(gè)數(shù)就是20億位，占用空間約為 (2000000000/8/1024/1024/1024)≈0.233G

存儲(chǔ)空間可以壓縮節(jié)省31倍！那么它是如何通過二進(jìn)制位實(shí)現(xiàn)數(shù)字標(biāo)記的呢？ 其原理是用每個(gè)二進(jìn)制位（下標(biāo)）表示一個(gè)真實(shí)數(shù)字，0表示不存在，1表示存在，這樣我們可以很容易表示{1,2,4,6}這幾個(gè)數(shù)：

計(jì)算機(jī)內(nèi)存分配的最小單位是字節(jié)，也就是8位，那如果要表示{12,13,15}怎么辦呢？可以另申請(qǐng)一個(gè)字節(jié)b[1]：

通過一個(gè)二維數(shù)組來實(shí)現(xiàn)位數(shù)疊加，1個(gè)int占32位，那么我們只需要申請(qǐng)一個(gè)int數(shù)組長度為 int index[1+N/32] 即可存儲(chǔ)，其中N表示要存儲(chǔ)的這些數(shù)中的最大值：

index[0]：可以表示0~31

index[1]：可以表示32~63

index[2]：可以表示64~95

以此類推...如此一來，給定任意整數(shù)M，那么M/32就得到下標(biāo)，M%32就知道它在此下標(biāo)的哪個(gè)位置。

BitMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常用于以下場景：

1.壓縮存儲(chǔ)大量布爾值：BitMap可以有效地壓縮大量的布爾值，從而減少內(nèi)存的使用；

2.快速判斷一個(gè)元素是否存在：BitMap可以快速地判斷一個(gè)元素是否存在，只需要查找對(duì)應(yīng)的位即可；

3.去重：BitMap可以用于去重操作，將元素作為索引，將對(duì)應(yīng)的位設(shè)置為1，重復(fù)元素只會(huì)對(duì)應(yīng)同一個(gè)位，從而實(shí)現(xiàn)去重；

4.排序：BitMap可以用于排序，將元素作為索引，將對(duì)應(yīng)的位設(shè)置為1，然后按照索引順序遍歷位數(shù)組，即可得到有序的元素序列；

5.ElasticSearch和Solr等搜索引擎中，在設(shè)計(jì)搜索剪枝時(shí)，需要保存已經(jīng)搜索過的歷史信息，可以使用位圖減小歷史信息數(shù)據(jù)所占空間；

4.2.3 布隆過濾器

位圖（Bitmap）這種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，如果數(shù)據(jù)量大到一定程度，比如64bit類型的數(shù)據(jù)，簡單算一下存儲(chǔ)空間就知道，海量硬件資源要求，已經(jīng)不太現(xiàn)實(shí)了：

所以另一個(gè)著名的工業(yè)實(shí)現(xiàn) -布隆過濾器（Bloom Filter）出現(xiàn)了。如果說BitMap對(duì)于每一個(gè)可能的整型值，通過直接尋址的方式進(jìn)行映射，相當(dāng)于使用了一個(gè)哈希函數(shù)，那布隆過濾器就是引入了k ( k > 1 )個(gè)相互獨(dú)立的哈希函數(shù)，保證在給定的空間和誤判率情況下，完成元素判重的過程。下圖中是k = 3 時(shí)的布隆過濾器：

布隆過濾器的內(nèi)部依賴于哈希算法，當(dāng)檢測某一條數(shù)據(jù)是否見過時(shí)，有一定概率出現(xiàn)假陽性（False Positive），但一定不會(huì)出現(xiàn)假陰性（False Negative）。也就是說，當(dāng) 布隆過濾器認(rèn)為一條數(shù)據(jù)出現(xiàn)過，那么該條數(shù)據(jù)很可能出現(xiàn)過；但如果布隆過濾器認(rèn)為一條數(shù)據(jù)沒出現(xiàn)過，那么該條數(shù)據(jù)一定沒出現(xiàn)過。布隆過濾器通過引入一定錯(cuò)誤率，使得海量數(shù)據(jù)判重在可以接受的內(nèi)存代價(jià)中得以實(shí)現(xiàn)。

上圖中，x,y,z經(jīng)由哈希函數(shù)映射將各自在Bitmap中的3個(gè)位置置為1，當(dāng)w出現(xiàn)時(shí)，僅當(dāng)3個(gè)標(biāo)志位都為1時(shí)，才表示w在集合中。圖中所示的情況，布隆過濾器將判定w不在集合中。

常見實(shí)現(xiàn)

?Java中Guava工具包中實(shí)現(xiàn)；

?Redis 4.0開始以插件形式提供布隆過濾器功能；

適用場景

?網(wǎng)頁爬蟲對(duì)URL的去重，避免爬去相同的URL地址，比如Chrome瀏覽器就是使用了一個(gè)布隆過濾器識(shí)別惡意鏈接；

?垃圾郵件過濾，從數(shù)十億個(gè)垃圾郵件列表中判斷某郵箱是否是殺垃圾郵箱；

?解決數(shù)據(jù)庫緩存擊穿，黑客攻擊服務(wù)器時(shí)，會(huì)構(gòu)建大量不存在于緩存中的key向服務(wù)器發(fā)起請(qǐng)求，在數(shù)據(jù)量足夠大的時(shí)候，頻繁的數(shù)據(jù)庫查詢會(huì)導(dǎo)致掛機(jī)；

?谷歌Bigtable、Apache HBase、Apache Cassandra和PostgreSQL使用布隆過濾器來減少對(duì)不存在的行或列的磁盤查找；

?秒殺系統(tǒng)，查看用戶是否重復(fù)購買；

4.2.4 小結(jié)

?位運(yùn)算有著執(zhí)行速度快，占用空間小，代碼實(shí)現(xiàn)簡潔等優(yōu)點(diǎn)，往往能起到四兩撥千斤的效果。同樣也有著代碼可讀性差，使用范圍和可維護(hù)性受限等不足；

?在BitMap中，占用空間大小還與實(shí)際應(yīng)用場景有關(guān)，這種結(jié)構(gòu)無法容忍誤判，只能判斷一個(gè)元素是否存在，如果數(shù)據(jù)離散度過高，空間利用率反而更低；

?布隆過濾器則有著空間利用率高，可以容忍一定的誤判率的優(yōu)點(diǎn)。與BitMap相比，也存在著無法刪除元素，誤判率無法達(dá)到0等不足；

4.3 環(huán)形隊(duì)列

環(huán)形隊(duì)列是一種用于表示一個(gè)固定尺寸、頭尾相連的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，很適合緩存數(shù)據(jù)流。在通信開發(fā)（Socket，TCP/IP，RPC開發(fā)），在內(nèi)核的進(jìn)程間通信（IPC），視頻音頻播放等各種場景中，都有其身影。日常開發(fā)過程中使用的Dubbo、Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper 、Kafka等各種中間件，也都有環(huán)形隊(duì)列的思想。下面介紹兩種常用的環(huán)形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Hash環(huán)和時(shí)間輪。

4.3.1 一致性Hash環(huán)

先來看一下，典型Hash算法結(jié)構(gòu)如下：

以上圖Hash策略為例，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)N發(fā)生變化的時(shí)候 之前所有的 hash映射幾乎全部失效，如果集群是無狀態(tài)的服務(wù)，倒是沒什么事情，但是如果是分布式緩存這種場景，就會(huì)導(dǎo)致比較嚴(yán)重的問題。比如 Key1原本是路由到Node1上，命中緩存的Value1數(shù)據(jù)。但是當(dāng)N節(jié)點(diǎn)變化后，Key1可能就路由到了Node2節(jié)點(diǎn)，這就產(chǎn)生了緩存數(shù)據(jù)無法命中的問題。而無論是機(jī)器故障還是緩存擴(kuò)容，都會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化。

如何解決上面場景的問題呢？就是接下來介紹的一致性Hash算法。

一致性哈希將整個(gè)哈希值空間組織成一個(gè)虛擬的圓環(huán)，假設(shè)某哈希函數(shù)H的值空間為0-2^32-1（即哈希值是一個(gè)32位無符號(hào)整型），所有的輸入值都被映射到 0-2^32-1 之間，組成一個(gè)圓環(huán)。整個(gè)哈?？臻g環(huán)如下：

路由數(shù)據(jù)的過程如下：將數(shù)據(jù)key使用相同的函數(shù)Hash計(jì)算出哈希值，并確定此數(shù)據(jù)在環(huán)上的位置，從此位置沿環(huán)順時(shí)針“行走”，遇到的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)就是其應(yīng)該定位到的服務(wù)器。如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器故障，其影響范圍也不再是所有集群，而是限定在故障節(jié)點(diǎn)與其上游節(jié)點(diǎn)的部分區(qū)域。

當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)后，原本屬于它的請(qǐng)求都會(huì)被重新hash映射到下游節(jié)點(diǎn)，會(huì)突然造成下游節(jié)點(diǎn)壓力過大有可能也會(huì)造成下游節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，從而容易形成雪崩，為此引入了虛擬節(jié)點(diǎn)來解決這個(gè)問題。

根據(jù)Node節(jié)點(diǎn)生成很多的虛擬節(jié)點(diǎn)分布在圓環(huán)上，，一個(gè)真實(shí)節(jié)點(diǎn)映射對(duì)應(yīng)多個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)。這樣當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)掛了后原本屬于它的請(qǐng)求，會(huì)被均衡的分布到其他節(jié)點(diǎn)上降低了產(chǎn)生雪崩的情況，也解決了物理節(jié)點(diǎn)數(shù)少，導(dǎo)致請(qǐng)求分布不均的問題。

帶有虛擬節(jié)點(diǎn)的Hash環(huán)：

一致性Hash算法由于均衡性，持久性的映射特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于負(fù)載均衡領(lǐng)域，比如nginx、dubbo等內(nèi)部都有一致性hash的實(shí)現(xiàn)。

4.3.2 時(shí)間輪分片

時(shí)間輪（TimeWheel）是一種實(shí)現(xiàn)延遲功能（定時(shí)器）的精妙的算法，可以實(shí)現(xiàn)高效的延時(shí)隊(duì)列。以Kafka中的時(shí)間輪實(shí)現(xiàn)方案為例，它是一個(gè)存儲(chǔ)定時(shí)任務(wù)的環(huán)形隊(duì)列，底層采用數(shù)組實(shí)現(xiàn)，數(shù)組中的每個(gè)元素可以存放一個(gè)定時(shí)任務(wù)列表（TimerTaskList）。TimerTaskList是一個(gè)環(huán)形的雙向鏈表，鏈表中的每一項(xiàng)表示的都是定時(shí)任務(wù)項(xiàng)（TimerTaskEntry），其中封裝了真正的定時(shí)任務(wù)TimerTask。

通過上圖可以發(fā)現(xiàn)，時(shí)間輪算法不再任務(wù)隊(duì)列作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，輪詢線程不再負(fù)責(zé)遍歷所有任務(wù)，而是僅僅遍歷時(shí)間刻度。時(shí)間輪算法好比指針不斷在時(shí)鐘上旋轉(zhuǎn)、遍歷，如果一個(gè)發(fā)現(xiàn)某一時(shí)刻上有任務(wù)（任務(wù)隊(duì)列），那么就會(huì)將任務(wù)隊(duì)列上的所有任務(wù)都執(zhí)行一遍。

假設(shè)相鄰bucket到期時(shí)間的間隔為bucket=1s，從0s開始計(jì)時(shí)，1s后到期的定時(shí)任務(wù)掛在bucket=1下，2s后到期的定時(shí)任務(wù)掛在bucket=2下，當(dāng)檢查到時(shí)間過去了1s時(shí)，bucket=1下所有節(jié)點(diǎn)執(zhí)行超時(shí)動(dòng)作，當(dāng)時(shí)間到了2s時(shí)，bucket=2下所有節(jié)點(diǎn)執(zhí)行超時(shí)動(dòng)作。時(shí)間輪使用一個(gè)表盤指針（pointer），用來表示時(shí)間輪當(dāng)前指針跳動(dòng)的次數(shù)，可以用tickDuration * (pointer + 1)來表示下一次到期的任務(wù)，需要處理此bucket所對(duì)應(yīng)的 TimeWheel中的所有任務(wù)。

時(shí)間輪的優(yōu)點(diǎn)

1.任務(wù)的添加與移除，都是O(1)級(jí)的復(fù)雜度；

2.只需要有一個(gè)線程去推進(jìn)時(shí)間輪，不會(huì)占用大量的資源；

3.與其他任務(wù)調(diào)度模式相比，CPU的負(fù)載和資源浪費(fèi)減少；

適用場景

時(shí)間輪是為解決高效調(diào)度任務(wù)而產(chǎn)生的調(diào)度模型。在周期性定時(shí)任務(wù)，延時(shí)任務(wù)，通知任務(wù)等場景都可以發(fā)揮效用。

五 總結(jié)

本文針對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相關(guān)名詞概念進(jìn)行了解釋，重點(diǎn)介紹了數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展史。為了豐富文章的可讀性以及實(shí)用性，又從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)層面進(jìn)行了部分技術(shù)實(shí)戰(zhàn)能力的外延擴(kuò)展，闡述了拉鏈表，位運(yùn)算，環(huán)形隊(duì)列等相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，希望本文給你帶來收獲。

注：本文個(gè)別圖片來自互聯(lián)網(wǎng)

審核編輯 黃宇