RoaringBitmap数据结构及原理

首先

image.png

每个RoaringBitmap(GitHub链接)中都包含一个RoaringArray,名字叫highLowContainer。
highLowContainer存储了RoaringBitmap中的全部数据。

RoaringArray highLowContainer;

这个名字意味着,会将32位的整形(int)拆分成高16位和低16位两部分(两个short)来处理。

RoaringArray的数据结构很简单,核心为以下三个成员:

#short[] keys;
Container[] values;
int size;

每个32位的整形,高16位会被作为key存储到short[] keys中,低16位则被看做value,存储到Container[] values中的某个Container中。keys和values通过下标一一对应。size则标示了当前包含的key-value pair的数量,即keys和values中有效数据的数量。

keys数组永远保持有序,方便二分查找。

三种Container
下面介绍到的是RoaringBitmap的核心,三种Container。

通过上面的介绍我们知道,每个32位整形的高16位已经作为key存储在RoaringArray中了,那么Container只需要处理低16位的数据。


ArrayContainer
static final int DEFAULT_MAX_SIZE = 4096
short[] content;

结构很简单,只有一个short[] content,将16位value直接存储。

short[] content始终保持有序,方便使用二分查找,且不会存储重复数值。

因为这种Container存储数据没有任何压缩,因此只适合存储少量数据。

ArrayContainer占用的空间大小与存储的数据量为线性关系,每个short为2字节,因此存储了N个数据的ArrayContainer占用空间大致为2N字节。存储一个数据占用2字节,存储4096个数据占用8kb。

根据源码可以看出,常量DEFAULT_MAX_SIZE值为4096,当容量超过这个值的时候会将当前Container替换为BitmapContainer。

BitmapContainer
final long[] bitmap;

这种Container使用long[]存储位图数据。我们知道,每个Container处理16位整形的数据,也就是0~65535,因此根据位图的原理,需要65536个比特来存储数据,每个比特位用1来表示有,0来表示无。每个long有64位,因此需要1024个long来提供65536个比特。

因此,每个BitmapContainer在构建时就会初始化长度为1024的long[]。这就意味着,不管一个BitmapContainer中只存储了1个数据还是存储了65536个数据,占用的空间都是同样的8kb。

RunContainer
private short[] valueslength;
int nbrruns = 0;

RunContainer中的Run指的是行程长度压缩算法(Run Length Encoding),对连续数据有比较好的压缩效果。

它的原理是,对于连续出现的数字,只记录初始数字和后续数量。即:

对于数列11,它会压缩为11,0;
对于数列11,12,13,14,15,它会压缩为11,4;
对于数列11,12,13,14,15,21,22,它会压缩为11,4,21,1;
源码中的short[] valueslength中存储的就是压缩后的数据。

这种压缩算法的性能和数据的连续性(紧凑性)关系极为密切,对于连续的100个short,它能从200字节压缩为4字节,但对于完全不连续的100个short,编码完之后反而会从200字节变为400字节。

如果要分析RunContainer的容量,我们可以做下面两种极端的假设:

最好情况,即只存在一个数据或只存在一串连续数字,那么只会存储2个short,占用4字节
最坏情况,0~65535的范围内填充所有的奇数位(或所有偶数位),需要存储65536个short,128kb
Container性能总结
读取时间
只有BitmapContainer可根据下标直接寻址,复杂度为O(1),ArrayContainer和RunContainer都需要二分查找,复杂度O(log n)

内存占用

image.png

这是我画的一张图,大致描绘了各Container占用空间随数据量的趋势。

其中,

ArrayContainer一直线性增长,在达到4096后就完全比不上BitmapContainer了
BitmapContainer是一条横线,始终占用8kb
RunContainer比较奇葩,因为和数据的连续性关系太大,因此只能画出一个上下限范围。不管数据量多少,下限始终是4字节;上限在最极端的情况下可以达到128kb。
RoaringBitmap针对Container的优化策略
创建时:

创建包含单个值的Container时,选用ArrayContainer
创建包含一串连续值的Container时,比较ArrayContainer和RunContainer,选取空间占用较少的
转换:

针对ArrayContainer:

如果插入值后容量超过4096,则自动转换为BitmapContainer。因此正常使用的情况下不会出现容量超过4096的ArrayContainer。
调用runOptimize()方法时,会比较和RunContainer的空间占用大小,选择是否转换为RunContainer。
针对BitmapContainer:

如果删除某值后容量低至4096,则会自动转换为ArrayContainer。因此正常使用的情况下不会出现容量小于4096的BitmapContainer。
调用runOptimize()方法时,会比较和RunContainer的空间占用大小,选择是否转换为RunContainer。
针对RunContainer:

只有在调用runOptimize()方法才会发生转换,会分别和ArrayContainer、BitmapContainer比较空间占用大小,然后选择是否转换。
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原文链接:https://blog.csdn.net/yizishou/article/details/78342499

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