时间窗口,一般对于一些实时信息展现中用得比较多,好比维持一个五分钟的交易明细时间窗口,就须要记录当前时间,到五分钟以前的全部交易明细,而五分钟以前的数据,则丢掉java
一个简单的实现就是用一个队列来作,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时,若是过时则丢掉git
另一中场景须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,若是依然用上面的这种方式,会有什么问题?github
针对这种特殊的场景,是否有什么取巧的实现方式呢?数组
将时间窗口分割成一个一个的时间片,每一个时间片中记录资金的流入流出总数,而后总的流入流出就是全部时间片的流入流出的和性能
新增数据:学习
删除数据:测试
相比较前面的轮询方式,这个的应用场景为另一种,只有在新增数据时,确保数据的准确性便可,不须要轮询的任务去删除过时的数据this
简单来讲,某些场景下(好比能确保数据不会断续的进来,即每一个时间片都至少有一个数据过来),此时但愿个人时间窗口数据是由新增的数据来驱动并更新spa
新增数据:线程
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,固然也须要有进阶的case,好比上面的资金流入流出中,我须要分别计算5min,10min,30min,1h,3h,6h,12h,24h的时间窗口,该怎么来实现呢?可否用一个队列就知足全部的时间窗口的计算呢?关于这些留待下一篇给出
前面用队列的方式比较好理解,这里为何用数组方式来实现?
首先是须要实现一个时间轮计算器,根据传入的时间,获取须要删除的过时数据
@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);
}
/** * 获取全部过时的时间片索引 * * @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 List<Integer> getExpireIndexes(long lastInsertTime, long nowInsertTime) {
if (nowInsertTime - lastInsertTime >= length) {
// 已通过了一轮,过去的数据所有丢掉
return null;
}
List<Integer> removeIndexList = new ArrayList<>();
int lastIndex = calculateIndex(lastInsertTime);
int nowIndex = calculateIndex(nowInsertTime);
if (lastIndex == nowIndex) {
// 尚未跨过这个时间片,则不须要删除过时数据
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;
}
}
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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,肯定过时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,全部的过时数据索引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,须要判断
@Data
public class TimeWheelContainer {
private TimeWheelCalculate calculate;
/** * 历史时间片计数,每一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;
}
List<Integer> removeIndex = calculate.getExpireIndexes(lastInsertTime, now);
if (removeIndex == null) {
// 二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()) {
// 没有跨过期间片,则只更新实时计数
realTimeCount += amount;
lastInsertTime = now;
return;
}
// 跨过了时间片,则须要在总数中删除过时的数据,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;
}
}
}
复制代码
主要就是验证上面的实现有没有明显的问题,为何是明显的问题?
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());
}
// 恰好一轮
timeWheelContainer.add(20, 3);
Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 20, "third");
timeWheelContainer.add(21, 3);
Assert.isTrue(timeWheelContainer.getTimeWheelCount() == 20, "third");
// 减去过时的那个数据
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");
}
}
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