架構(gòu)師日記-從數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計探析

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)存儲在文件中，數(shù)據(jù)管理和維護都由程序員完成。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，但都存在著難以擴展和維護的問題。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)時代的來臨，數(shù)據(jù)庫按照各種應(yīng)用場景進行了更細粒度的拆分和演進，數(shù)據(jù)庫細分領(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，實體以及實體間的聯(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)庫遠遠不能勝任的。NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的模型，是以犧牲事務(wù)機制和強一致性機制，來獲取更好的分布式部署和橫向擴展能力，使其在不同的應(yīng)用場景下，對特定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)具有更強的處理性能。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)庫對海量數(shù)據(jù)的存儲管理能力，同時還保留了傳統(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，其基本特征是前臺接收的用戶數(shù)據(jù)可以立即傳送到計算中心進行處理，并在很短的時間內(nèi)給出處理結(jié)果，是對用戶操作快速響應(yīng)的方式之一。

OLAP

聯(lián)機分析處理（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、交互地從各個方面觀察信息，以達到深入理解數(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，借用一張表格對比如下：

HTAP

HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) 混合型數(shù)據(jù)庫基于新的計算存儲框架，能夠同時支撐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，而每個列中的數(shù)據(jù)類型相同。這種存儲方式使列式數(shù)據(jù)庫能夠更高效地處理大量的數(shù)據(jù)，特別是需要進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和處理時（如金融、醫(yī)療、電信、能源、物流等行業(yè)）。

兩種存儲結(jié)構(gòu)的區(qū)別如下圖：

列式數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)點：

?更高的壓縮比率：由于每個列中的數(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)（壓縮比可達到5～20倍），從而減少存儲空間的使用。

?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。

?更好的擴展性：列式數(shù)據(jù)庫可以更容易地進行水平擴展，即增加更多的節(jié)點和服務(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、機器學(xué)習(xí)等。

列式數(shù)據(jù)庫的主要缺點：

?更慢的寫入速度：由于數(shù)據(jù)是按列存儲，每次寫入都需要寫入整個列，而不是單個行，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，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)療圖像和實驗數(shù)據(jù)等。列式數(shù)據(jù)庫可以更高效地存儲和處理這些數(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，列式存儲與行式存儲會不斷融合，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)呈現(xiàn)雙模式數(shù)據(jù)存放方式。

時序數(shù)據(jù)庫

時序數(shù)據(jù)庫全稱為時間序列數(shù)據(jù)庫 ( Time Series Database)，用于存儲和管理時間序列數(shù)據(jù)的專業(yè)化數(shù)據(jù)庫，是優(yōu)化用于攝取、處理和存儲時間戳數(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：時序數(shù)據(jù)庫是以時間為索引的規(guī)律性時間間隔記錄的數(shù)據(jù)庫。

時序數(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)控數(shù)據(jù)采集來舉例，如果數(shù)據(jù)監(jiān)控數(shù)據(jù)采集時間間隔是1s，那一個監(jiān)控項每天會產(chǎn)生86400個數(shù)據(jù)點，若有10000個監(jiān)控項，則一天就會產(chǎn)生864000000個數(shù)據(jù)點。在物聯(lián)網(wǎng)場景下，這個數(shù)字會更大，整個數(shù)據(jù)的規(guī)模，是TB甚至是PB級的。

時序數(shù)據(jù)庫發(fā)展史：

當(dāng)下最常見的Kubernetes容器管理系統(tǒng)中，通常會搭配普羅米修斯（Prometheus）進行監(jiān)控，Prometheus就是一套開源的監(jiān)控&報警&時間序列數(shù)據(jù)庫的組合。

圖數(shù)據(jù)庫

圖數(shù)據(jù)庫（Graph Database）是基于圖論實現(xiàn)的一種新型NoSQL數(shù)據(jù)庫。它的數(shù)據(jù)存儲結(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)點和邊，在圖數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)的就是節(jié)點和關(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)的是實體聯(lián)系本身，它表現(xiàn)了現(xiàn)實世界中事物聯(lián)系的本質(zhì)，它的聯(lián)系在節(jié)點創(chuàng)建時就已經(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：

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)點之間的關(guān)聯(lián)和路徑，因此查詢速度更快。

2.更好的擴展性：圖數(shù)據(jù)庫可以輕松地擴展到大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，因為它們可以分布式存儲和處理數(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，因為它們可以在節(jié)點和邊之間建立強制性的關(guān)系。

四 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計

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

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。我們以一個人員變動的場景舉例，假設(shè)有一個員工信息表，其中包含了員工的姓名、工號、職位、部門、入職時間等信息。如果需要記錄員工的變動情況，就可以使用拉鏈表來實現(xiàn)。

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

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

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

拉鏈表通常包括以下幾個字段：

1.主鍵：唯一標(biāo)識每個記錄的字段，通常是一個或多個列的組合。 2.生效時間：記錄的生效時間，即該記錄開始生效的時間。 3.失效時間：記錄的失效時間，即該記錄失效的時間。 4.版本號：記錄的版本號，用于標(biāo)識該記錄的版本。 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)一個記錄的維度屬性發(fā)生變化時，不再新增一條記錄，而是修改原有記錄的失效時間，同時新增一條新的記錄。新記錄的生效時間為變化的時間，失效時間為9999年底。這樣就能夠記錄每個維度屬性的歷史變化信息，同時保證查詢時能夠正確獲取某個時間點的維度屬性信息。

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，每個記錄都有一個生效時間段和失效時間段，記錄的歷史信息通過時間段的變化來體現(xiàn)。

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

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

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

4.2 巧用位運算

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

4.2.1 位運算

?使用位運算實現(xiàn)開關(guān)和多選項疊加（資源權(quán)限）等應(yīng)用場景。一個int類型有32個位，理論上可以表示32個開關(guān)狀態(tài)或業(yè)務(wù)選項；以用戶每個月的簽到場景舉例：用一個int字段來表示用戶一個月的簽到情況，0表示未簽到，1表示簽到。想知道某一天是否簽到，則只需要判斷對應(yīng)的比特位上是否為1。計算一個月累計簽到了多少次，只需要統(tǒng)計有多少個比特位為1就可以了。這種設(shè)計巧妙的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)在后面的位圖（BitMap）中，還會進行更為詳細的介紹。

?使用位運算實現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)先級計算：

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

?其它使用位運算的典型場景：HashMap中的隊列長度的設(shè)計和線程池ThreadPoolExcutor中使用AtomicInteger字段ctl，存儲當(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€bit位來標(biāo)記某個元素對應(yīng)的Value，而Key即是該元素。由于采用了Bit為單位來存儲數(shù)據(jù)，因此可以大大節(jié)省存儲空間，是少有的既能保證存儲空間又能保證查找速度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（而不必空間換時間）。

舉個例子，假設(shè)有這樣一個需求：在20億個隨機整數(shù)中找出某個數(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）。

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

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

存儲空間可以壓縮節(jié)省31倍！那么它是如何通過二進制位實現(xiàn)數(shù)字標(biāo)記的呢？ 其原理是用每個二進制位（下標(biāo)）表示一個真實數(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}這幾個數(shù)：

計算機內(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？可以另申請一個字節(jié)b[1]：

通過一個二維數(shù)組來實現(xiàn)位數(shù)疊加，1個int占32位，那么我們只需要申請一個int數(shù)組長度為 int index[1+N/32] 即可存儲，其中N表示要存儲的這些數(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)的哪個位置。

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

1.壓縮存儲大量布爾值：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.快速判斷一個元素是否存在：BitMap可以快速地判斷一個元素是否存在，只需要查找對應(yīng)的位即可；

3.去重：BitMap可以用于去重操作，將元素作為索引，將對應(yīng)的位設(shè)置為1，重復(fù)元素只會對應(yīng)同一個位，從而實現(xiàn)去重；

4.排序：BitMap可以用于排序，將元素作為索引，將對應(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)計搜索剪枝時，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)，簡單算一下存儲空間就知道，海量硬件資源要求，已經(jīng)不太現(xiàn)實了：

所以另一個著名的工業(yè)實現(xiàn) -布隆過濾器（Bloom Filter）出現(xiàn)了。如果說BitMap對于每一個可能的整型值，通過直接尋址的方式進行映射，相當(dāng)于使用了一個哈希函數(shù)，那布隆過濾器就是引入了k ( k > 1 )個相互獨立的哈希函數(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，有一定概率出現(xiàn)假陽性（False Positive），但一定不會出現(xiàn)假陰性（False Negative）。也就是說，當(dāng) 布隆過濾器認為一條數(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誤率，使得海量數(shù)據(jù)判重在可以接受的內(nèi)存代價中得以實現(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個位置置為1，當(dāng)w出現(xiàn)時，僅當(dāng)3個標(biāo)志位都為1時，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。

常見實現(xiàn)

?Java中Guava工具包中實現(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布隆過濾器識別惡意鏈接；

?垃圾郵件過濾，從數(shù)十億個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，會構(gòu)建大量不存在于緩存中的key向服務(wù)器發(fā)起請求，在數(shù)據(jù)量足夠大的時候，頻繁的數(shù)據(jù)庫查詢會導(dǎo)致掛機；

?谷歌Bigtable、Apache HBase、Apache Cassandra和PostgreSQL使用布隆過濾器來減少對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)

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

?在BitMap中，占用空間大小還與實際應(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。與BitMap相比，也存在著無法刪除元素，誤判率無法達到0等不足；

4.3 環(huán)形隊列

環(huán)形隊列是一種用于表示一個固定尺寸、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)點數(shù)N發(fā)生變化的時候 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，就會導(dǎo)致比較嚴重的問題。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)點變化后，Key1可能就路由到了Node2節(jié)點，這就產(chǎn)生了緩存數(shù)據(jù)無法命中的問題。而無論是機器故障還是緩存擴容，都會導(dǎo)致節(jié)點數(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。

一致性哈希將整個哈希值空間組織成一個虛擬的圓環(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32位無符號整型），所有的輸入值都被映射到 0-2^32-1 之間，組成一個圓環(huán)。整個哈希空間環(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)順時針“行走”，遇到的第一個節(jié)點就是其應(yīng)該定位到的服務(wù)器。如果某個節(jié)點的服務(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)點與其上游節(jié)點的部分區(qū)域。

當(dāng)某個節(jié)點宕機后，原本屬于它的請求都會被重新hash映射到下游節(jié)點，會突然造成下游節(jié)點壓力過大有可能也會造成下游節(jié)點宕機，從而容易形成雪崩，為此引入了虛擬節(jié)點來解決這個問題。

根據(jù)Node節(jié)點生成很多的虛擬節(jié)點分布在圓環(huán)上，，一個真實節(jié)點映射對應(yīng)多個虛擬節(jié)點。這樣當(dāng)某個節(jié)點掛了后原本屬于它的請求，會被均衡的分布到其他節(jié)點上降低了產(chǎn)生雪崩的情況，也解決了物理節(jié)點數(shù)少，導(dǎo)致請求分布不均的問題。

帶有虛擬節(jié)點的Hash環(huán)：

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

4.3.2 時間輪分片

時間輪（TimeWheel）是一種實現(xiàn)延遲功能（定時器）的精妙的算法，可以實現(xiàn)高效的延時隊列。以Kafka中的時間輪實現(xiàn)方案為例，它是一個存儲定時任務(wù)的環(huán)形隊列，底層采用數(shù)組實現(xiàn)，數(shù)組中的每個元素可以存放一個定時任務(wù)列表（TimerTaskList）。TimerTaskList是一個環(huán)形的雙向鏈表，鏈表中的每一項表示的都是定時任務(wù)項（TimerTaskEntry），其中封裝了真正的定時任務(wù)TimerTask。

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

假設(shè)相鄰bucket到期時間的間隔為bucket=1s，從0s開始計時，1s后到期的定時任務(wù)掛在bucket=1下，2s后到期的定時任務(wù)掛在bucket=2下，當(dāng)檢查到時間過去了1s時，bucket=1下所有節(jié)點執(zhí)行超時動作，當(dāng)時間到了2s時，bucket=2下所有節(jié)點執(zhí)行超時動作。時間輪使用一個表盤指針（pointer），用來表示時間輪當(dāng)前指針跳動的次數(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所對應(yīng)的 TimeWheel中的所有任務(wù)。

時間輪的優(yōu)點

1.任務(wù)的添加與移除，都是O(1)級的復(fù)雜度；

2.只需要有一個線程去推進時間輪，不會占用大量的資源；

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

適用場景

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

五 總結(jié)

本文針對數(shù)據(jù)存儲相關(guān)名詞概念進行了解釋，重點介紹了數(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用性，又從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計層面進行了部分技術(shù)實戰(zhàn)能力的外延擴展，闡述了拉鏈表，位運算，環(huán)形隊列等相關(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：本文個別圖片來自互聯(lián)網(wǎng)

審核編輯 黃宇