lua怎么合并list

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岁月静好呀 2024-07-18 15:12:30

文章标签 lua怎么合并list 数组优先级队列写入文件 文章分类 游戏开发

一、段合并过程总论

IndexWriter中与段合并有关的成员变量有：

· HashSet<SegmentInfo> mergingSegments = new HashSet<SegmentInfo>(); //保存正在合并的段，以防止合并期间再次选中被合并。

· MergePolicy mergePolicy = new LogByteSizeMergePolicy(this);//合并策略，也即选取哪些段来进行合并。

· MergeScheduler mergeScheduler = new ConcurrentMergeScheduler();//段合并器，背后有一个线程负责合并。

· LinkedList<MergePolicy.OneMerge> pendingMerges = new LinkedList<MergePolicy.OneMerge>();//等待被合并的任务

· Set<MergePolicy.OneMerge> runningMerges = new HashSet<MergePolicy.OneMerge>();//正在被合并的任务

和段合并有关的一些参数有：

· mergeFactor：当大小几乎相当的段的数量达到此值的时候，开始合并。

· minMergeSize：所有大小小于此值的段，都被认为是大小几乎相当，一同参与合并。

· maxMergeSize：当一个段的大小大于此值的时候，就不再参与合并。

· maxMergeDocs：当一个段包含的文档数大于此值的时候，就不再参与合并。

段合并一般发生在添加完一篇文档的时候，当一篇文档添加完后，发现内存已经达到用户设定的ramBufferSize，则写入文件系统，形成一个新的段。新段的加入可能造成差不多大小的段的个数达到mergeFactor，从而开始了合并的过程。

合并过程最重要的是两部分：

· 一个是选择哪些段应该参与合并，这一步由MergePolicy来决定。

· 一个是将选择出的段合并成新段的过程，这一步由MergeScheduler来执行。段的合并也主要包括：

o 对正向信息的合并，如存储域，词向量，标准化因子等。

o 对反向信息的合并，如词典，倒排表。

在总论中，我们重点描述合并策略对段的选择以及反向信息的合并。

1.1、合并策略对段的选择

在LogMergePolicy中，选择可以合并的段的基本逻辑是这样的：

· 选择的可以合并的段都是在硬盘上的，不再存在内存中的段，也不是像早期的版本一样每添加一个Document就生成一个段，然后进行内存中的段合并，然后再合并到硬盘中。

· 由于从内存中flush到硬盘上是按照设置的内存大小来DocumentsWriter.ramBufferSize触发的，所以每个刚flush到硬盘上的段大小差不多，当然不排除中途改变内存设置，接下来的算法可以解决这个问题。

· 合并的过程是尽量按照合并几乎相同大小的段这一原则，只有大小相当的mergeFacetor个段出现的时候，才合并成一个新的段。

· 在硬盘上的段基本应该是大段在前，小段在后，因为大段总是由小段合并而成的，当小段凑够mergeFactor个的时候，就合并成一个大段，小段就被删除了，然后新来的一定是新的小段。

· 比如mergeFactor=3，开始来的段大小为10M，当凑够3个10M的时候，0.cfs, 1.cfs, 2.cfs则合并成一个新的段3.cfs，大小为30M，然后再来4.cfs, 5.cfs, 6.cfs，合并成7.cfs，大小为30M，然后再来8.cfs, 9.cfs, a.cfs合并成b.cfs, 大小为30M，这时候又凑够了3个30M的，合并成90M的c.cfs，然后又来d.cfs, e.cfs, f.cfs合并成10.cfs，大小为30M，然后11.cfs大小为10M，这时候硬盘上的段为：c.cfs(90M) 10.cfs(30M),11.cfs(10M)。

所以LogMergePolicy对合并段的选择过程如下：

将所有的段按照生成的顺序，将段的大小以mergeFactor为底取对数，放入数组中，作为选择的标准。

lua怎么合并list_优先级队列

· 从头开始，选择一个值最大的段，然后将此段的值减去0.75(LEVEL_LOG_SPAN) ，之间的段被认为是大小差不多的段，属于同一阶梯，此处称为第一阶梯。

· 然后从后向前寻找第一个属于第一阶梯的段，从start到此段之间的段都被认为是属于这一阶梯的。也包括之间生成较早但大小较小的段，因为考虑到以下几点：

flush或者人工调整ramBufferSize，因而很小，却破坏了基本从大到小的规则。

o 如果运行较长时间后，致使段的大小参差不齐，很难合并相同大小的段。

o 也防止一个段由于较小，而不断的都有大的段生成从而始终不能参与合并。

· 第一阶梯总共4个段，小于mergeFactor因而不合并，接着start=end从而选择下一阶梯。

lua怎么合并list_数组_02

· 从start开始，选择一个值最大的段，然后将此段的值减去0.75(LEVEL_LOG_SPAN) ，之间的段被认为属于同一阶梯，此处称为第二阶梯。

· 然后从后向前寻找第一个属于第二阶梯的段，从start到此段之间的段都被认为是属于这一阶梯的。

· 第二阶梯总共4个段，小于mergeFactor因而不合并，接着start=end从而选择下一阶梯。

lua怎么合并list_优先级队列_03

· 从start开始，选择一个值最大的段，然后将此段的值减去0.75(LEVEL_LOG_SPAN) ，之间的段被认为属于同一阶梯，此处称为第三阶梯。

· 由于最大的段减去0.75后为负的，因而从start到此段之间的段都被认为是属于这一阶梯的。

· 第三阶梯总共5个段，等于mergeFactor，因而进行合并。

lua怎么合并list_lua怎么合并list_04

· 第三阶梯的五个段合并成一个较大的段。

· 然后从头开始，依然先考察第一阶梯，仍然是4个段，不合并。

· 然后是第二阶梯，因为有了新生成的段，并且大小足够属于第二阶梯，从而第二阶梯有5个段，可以合并。

lua怎么合并list_写入文件_05

· 第二阶段的五个段合并成一个较大的段。

· 然后从头开始，考察第一阶梯，因为有了新生成的段，并且大小足够属于第一阶梯，从而第一阶梯有5个段，可以合并。

lua怎么合并list_写入文件_06

· 第一阶梯的五个段合并成一个大的段。

lua怎么合并list_写入文件_07

1.2、反向信息的合并

反向信息的合并包括两部分：

· 对字典的合并，词典中的Term是按照字典顺序排序的，需要对词典中的Term进行重新排序

· 对于相同的Term，对包含此Term的文档号列表进行合并，需要对文档号重新编号。

对词典的合并需要找出两个段中相同的词，Lucene是通过一个称为match的SegmentMergeInfo类型的数组以及称为queue的 SegmentMergeQueue实现的，SegmentMergeQueue是继承于 PriorityQueue<SegmentMergeInfo>，是一个优先级队列，是按照字典顺序排序的。 SegmentMergeInfo保存要合并的段的词典及倒排表信息，在SegmentMergeQueue中用来排序的key是它代表的段中的第一个 Term。

我们来举一个例子来说明合并词典的过程，以便后面解析代码的时候能够很好的理解：

· 假设要合并五个段，每个段包含的Term也是按照字典顺序排序的，如下图所示。

· 首先把五个段全部放入优先级队列中，段在其中也是按照第一个Term的字典顺序排序的，如下图。

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