文档章节

Java8并行流写WordCount,并不简单

温安适
 温安适
发布于 02/07 14:44
字数 2249
阅读 3566
收藏 34

节前略闲,看了java8并行流,写个了wordCount。本以为易如反掌,结果却折腾了一下午!

在本文中wordcount是指 以空格作为词的分割符号,统计一个语句中出现的词数

如何用java8并行流写WordCount,我开始的想法是先写个串行流的workcount,之后stream.parallel()将流并行化。

串行流的wordCout,也就是如下3步:

  1. 将String转换为Character流,
  2. 针对每一个char进行判断,如果上一个字符是空格并且当前字符不是空格,则词数加1
  3. 将对每一个流进行汇总, 将所有流中统计的数量进行累加。

有了想法后,就开始写串行流的wordcount了。

定义存储流中间结果的实体。counter用于记录当前流处理过的词数量,lastSpace表示上一个字符是否是空格。

/**
* 用于存储流的中间数据
*/
public class WordCounterTuple {
	private int counter; //用于记录当前词数量
	private boolean lastSpace;//标记上一个词是否是空格

	public WordCounterTuple( boolean lastSpace,int counter) {
		super();
		this.counter = counter;
		this.lastSpace = lastSpace;
	}
    // 省略getter,setter
}

将String转换为Character流,利用IntStream.range(易于拆分)结合String::charAt。而核心的wordcount逻辑使用stream的reduce方法。

stream.reduce的基本逻辑如下:

reduce方法类似:
//子流1:
    U result1 = identity;
     *     for (T element : this stream)
     *         result1 = accumulator.apply(result, element)
     *     return result1;
//子流2:
  U result2 = identity;
     *     for (T element : this stream)
     *         result2 = accumulator.apply(result, element)
     *     return result2;
//合并:
U finalResult=combiner.apply(result1 ,result2 )

具体到wordcount就是:

accumulator对每个字符进行判断,如果上一个字符是空格并且当前字符不是空格,则词数加1。

import java.util.function.BiFunction;
	/**
	 * 针对每个char,进行处理
	 * 只有,当前char不是空格,上一个char是空格,计数才加1;
	 * 之后以当前字符,作为上一个字符,
	 * 注这里仅仅标记是否是空格
	 */
public class WordCountAccumulator 
         implements BiFunction<WordCounterTuple,Character,WordCounterTuple>{
		@Override
		public WordCounterTuple apply( 
                   WordCounterTuple lastWordCounterTuple,
                   Character currentChar) {
			if(Character.isWhitespace(currentChar)){
				return new WordCounterTuple(true,lastWordCounterTuple.getCounter());
			}else{
				return lastWordCounterTuple.isLastSpace()
						?new WordCounterTuple(false,lastWordCounterTuple.getCounter()+1)
						:new WordCounterTuple(false,lastWordCounterTuple.getCounter());
			}
		}
}

combiner对每个子流的结果进行累加,也就是finalResult=result1.getCounter()+result2.getCounter();

import java.util.function.BinaryOperator;
/**
*合并器,将多个流的的结果进行累加
*/
public class WordCountCombiner implements BinaryOperator<WordCounterTuple>{
	@Override
	public WordCounterTuple apply(WordCounterTuple t, WordCounterTuple u) {		
		return new WordCounterTuple(t.isLastSpace(),t.getCounter()+u.getCounter());
	}
}

整合后coutWords方法如下:

/**
* 使用流的reduce方法执行
*/
public  static int countWords(Stream<Character> stream) {
		WordCounterTuple  wordCounter = stream.reduce(
				new WordCounterTuple( true,0),
				new WordCountAccumulator(),
				new WordCountCombiner());
			System.out.println(wordCounter.getCounter());
			return wordCounter.getCounter();
}

之后测试下,这里我们使用的测试语句是Taylor Swift《...Ready For It?》的小部分歌词

public class WordCount {
	//Taylor Swift《...Ready For It?》
	static final String SENTENCE_36 = "Knew he was a killer first time that I saw him "+//11
" Wonder how many girls he had loved and left haunted "+//10
" But if he's a ghost then I can be a phantom "+//11
" Holdin' him for ransom ";//4

	public static void main(String[] args) {
//		//串行流
//		//将String,映射为Character流
		Stream<Character> charStream=IntStream.range(0,SENTENCE_36.length())
.mapToObj(SENTENCE_36::charAt);
		WordCount.countWords(charStream);
	}
}

运行结果为:

运行结果与预期的一致。

理论上,只要将countWords中的stream.reduce变为 stream.parallel().reduce(...),并行流就写好了。而实际上并没有!

按照预期写的并且wordcount方法。

/**
* 统计字符的并行方法。
*/
public  static int countWordsParallel(Stream<Character> stream) {
		WordCounterTuple  wordCounter = stream.parallel().reduce(
				new WordCounterTuple( true,0),
				new WordCountAccumulator(),
				new WordCountCombiner());
			System.out.println(wordCounter.getCounter());
			return wordCounter.getCounter();
}

运行下看看结果,没有报错,但是运行结果竟然不是36 而是41!

到底是哪里错了呢??? 我抓耳挠腮,也没有什么想法,仅能根据多年经验

当一个bug出现,而你有没有可行办法,不妨了解原理,进一步分析。

                                                                                                                   ---温安适20180207

为了了解原理,我查看了大量网上文章,并行流的底层,fork/join框架,这个框架简单说就是:

一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。

                                                                                                                    ---温安适20180207

了解了原理后我怀疑到是拆分出来问题,但需要进一步获取细节,查看IntStream.range的源码,发现一个RangeIntSpliterator类,从名称上分析是Int类型范围分割器。

//IntStream 的range方法,也是生成流的入口

 public static IntStream range(int startInclusive, int endExclusive) {
        if (startInclusive >= endExclusive) {
            return empty();
        } else {
            return StreamSupport.intStream(
                    new Streams.RangeIntSpliterator(startInclusive, endExclusive, false), false);
        }
    }

一路追溯 RangeIntSpliterator的父接口到java.util. Spliterator<T> ,这个接口的注释有如下:

An object for traversing and partitioning elements of a source. The source of elements covered by a Spliterator could be, for example, an array, a{@link Collection}, an IO channel, or a generator function.

A Spliterator may also partition off some of its elements (using {@link #trySplit}) as another Spliterator, to be used in possibly-parallel operations

这段注释的大概意思是:

Spliterator将源中元素进行转换和分区,源可以是数组,集合,IO channel,生成器等。

一个Spliterator 可以使用trySplit方法生成一个新的Spliterator,用于支持的并行操作。

看来,RangeIntSpliterator.trySplit就是我要找的分割任务的实现了,参阅其源码如下:

@Override

public Spliterator.OfInt trySplit() {

     long size = estimateSize();

     return size <= 1? null

            // Left split always has a half-open range

            : new RangeIntSpliterator(from, from = from + splitPoint(size), 0);

}

private int splitPoint(long size) {

   int d = (size < BALANCED_SPLIT_THRESHOLD) ? 2 :

                                     RIGHT_BALANCED_SPLIT_RATIO;

        // Cast to int is safe since:

       // 2 <= size < 2^32

      // 2 <= d <= 8

   return (int) (size / d);

}

简单说:

RangeIntSpliterator对拆分的数进行判断,小于2^24,进行折半查分,否则按1/8进行查分。

我们的SENTENCE_36.length 远小于2^24,进行了折半拆分。

尝试模拟折半拆分的第一步,如下图,and拆分了成了2个词!即一个词被拆分为多个词了!

看来只能自己定义一个按空格拆分的Spliterator了。再写Spliterator之前,我对这个接口进行了进一步的了解。

Spliterator接口包含如下:4个核心方法

public interface Spliterator<T> { 
   //T 遍历的元素的类型
   boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action);
   //类似Iterator ,如果还有元素返回true
   Spliterator<T> trySplit();//因为它可以把一些元素划出去分给第二个 Spliterator 
   long estimateSize();//估计还剩下多少元素要遍历,约准确划分越均匀
   int characteristics();//对接口的特性描述,详见表格1
}

表1characteristics说明

特性 含义
ORDERED

元素有既定的顺序(例如 List ),

因此 Spliterator 在遍历和划分时也会遵循这一顺序

DISTINCT 遍历的元素是去重的
SORTED 遍历的元素按照一个预定义的顺序排序
SIZED

该 Spliterator 由一个已知大小的源建立(例如 Set ),

因此 estimatedSize() 返回的是准确值

NONNULL 遍历的元素不能为null
IMMUTABLE

Spliterator 的数据源不能修改。

即遍历时不能添加、删除或修改任何元素

CONCURRENT

该 Spliterator 的数据源可以被其他线程同时

修改而无需同步

SUBSIZED

该 Spliterator 和所有从它拆分出来的

Spliterator 都是 SIZED

也就是我需要,关注trySplit方法,我准备依据折半拆分,但是只有遇到空格才拆分,并且30个字符就不进行拆分了。trySplit方法中返回null,即代表不再拆分了。自定义的拆分器如下:

import java.util.Spliterator;
import java.util.function.Consumer;
/**
 *	对字符进行分割的方式
 */
public class WorkCountSpliterator implements Spliterator<Character>{

	private String needSpliterator;
	private int currentCharAt;

	public WorkCountSpliterator(String needSpliterator) {
		super();
		this.needSpliterator = needSpliterator;
	}

	@Override
	public boolean tryAdvance(Consumer<? super Character> action) {
		action.accept(needSpliterator.charAt(currentCharAt++));
		return currentCharAt<needSpliterator.length();
	}

	@Override
	public Spliterator<Character> trySplit() {
		int remainSize=needSpliterator.length()-currentCharAt;
		if(remainSize<30){//剩余字符串小于30,进行串行处理,不再生产子拆分器
			return null;
		}
		for(int splitpos=currentCharAt+remainSize/2
				;splitpos<needSpliterator.length()
				;splitpos++){//采用折半搜索
			if(Character.isWhitespace(needSpliterator.charAt(splitpos))){//如果是空格进行拆分
				Spliterator<Character> subCountSpliterator= 
                 new WorkCountSpliterator(needSpliterator.substring(currentCharAt,splitpos)); 
				currentCharAt=splitpos;//向前推进缩小范围
				System.out.println("拆分了:"+subCountSpliterator);
				return subCountSpliterator;
			}
		}
		return null;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "WorkCountSpliterator [needSpliterator="
              + needSpliterator + ", currentCharAt=" + currentCharAt + "]";
	}

	@Override
	public long estimateSize() {
		return needSpliterator.length()-currentCharAt;
	}

	@Override
	public int characteristics() {
		return ORDERED | SIZED | SUBSIZED | NONNULL | IMMUTABLE;
	}
}

按照上述代码,其拆分过程应该如下图

之后就是调用新写好的拆分器了,StreamSupport可以用自定义拆分器生成流,修改后的调用代码如下:

public static void main(String[] args) {
		//并行流
		WorkCountSpliterator spliter=new WorkCountSpliterator(SENTENCE_36);
		Stream<Character> stream = StreamSupport.stream(spliter, true);
		WordCount.countWordsParallel(stream);
	}

运行结果为36终于对了。不容易啊,又是看原理,又是看源码,还自己写了一个拆分器,终于搞定java8并行流的WordCount了,并不简单啊!

划重点:

  • 内部迭代让你可以并行处理一个流,而无需在代码中显式使用和协调不同的线程
  • 分支/合并框架让你得以用递归方式将可以并行的任务拆分成更小的任务,在不同的线程上执行,然后将各个子任务的结果合并起来生成整体结果。
  • Spliterator 定义了并行流如何拆分它要遍历的数据
public interface Spliterator<T> {

  //T 遍历的元素的类型

  boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action);

   //类似Iterator ,如果还有元素返回true

  Spliterator<T> trySplit();//因为它可以把一些元素划出去分给第二个 Spliterator

   long estimateSize();//估计还剩下多少元素要遍历,约准确划分越均匀

   int characteristics();//对接口的特性描述,详见表格1

}

参考文献:

《java 8 in action》

 

 

© 著作权归作者所有

共有 人打赏支持
温安适
粉丝 102
博文 22
码字总数 37443
作品 0
朝阳
后端工程师
加载中

评论(10)

温安适
温安适

引用来自“ForwardCTO”的评论

博主这个好像不是WordCount的本意?我记得Hadoop的WordCount是统计词频的。

仅仅为了写,不必在意wordcount本意
美超
美超
博主这个好像不是WordCount的本意?我记得Hadoop的WordCount是统计词频的。
温安适
温安适

引用来自“笑笑丑”的评论

引用来自“温安适”的评论

引用来自“笑笑丑”的评论

Pattern.compile("\\W+").splitAsStream(text)
.parallel() // 并行流
.map(String::toLowerCase)
.collect(groupingBy(Function.identity(), counting()));
你这样写,对于文字短的可以,如果文字多后销量降低,因为text需要全部读到内存中!

回复@温安适 : :grimacing:不追求效率的写法
恩,我这是为了多写点,饶了点路:smile::smile::smile:,感谢关注
笑笑丑
笑笑丑

引用来自“温安适”的评论

引用来自“笑笑丑”的评论

Pattern.compile("\\W+").splitAsStream(text)
.parallel() // 并行流
.map(String::toLowerCase)
.collect(groupingBy(Function.identity(), counting()));
你这样写,对于文字短的可以,如果文字多后销量降低,因为text需要全部读到内存中!

回复@温安适 : :grimacing:不追求效率的写法
温安适
温安适

引用来自“笑笑丑”的评论

Pattern.compile("\\W+").splitAsStream(text)
.parallel() // 并行流
.map(String::toLowerCase)
.collect(groupingBy(Function.identity(), counting()));
你这样写,对于文字短的可以,如果文字多后销量降低,因为text需要全部读到内存中!
笑笑丑
笑笑丑
Pattern.compile("\\W+").splitAsStream(text)
.parallel() // 并行流
.map(String::toLowerCase)
.collect(groupingBy(Function.identity(), counting()));
温安适
温安适

引用来自“OSC_grjIPv”的评论

Get 新知识 赞一个
:smiley:
OSC_grjIPv
OSC_grjIPv
Get 新知识 赞一个
温安适
温安适

引用来自“狸璐”的评论

mark,学习了
:smiley:
狸璐
狸璐
mark,学习了
Java8解决了什么?

在学习面向对象时,许多人都会用Java来举例子,但是其实Java并非纯正的面向对象语言,最明显的就是:int,double等基本类型不是对象。 自从java8出来过后,引入了流,函数式编程,就更不是在向...

MageekChiu
2017/08/02
0
0
【java8】java新特性(二)——lambda表达式

一,前言 在上一篇博客中,小编向大家抛转引玉,简单说明了[ Java8 ](http://blog.csdn.net/kisscatforever/article/details/79572194 ),其实Java 8在2014年3月18日,就发布了。可以说程序...

kisscatforever
03/20
0
0
跟上Java8 - Stream API快速入门

跟上Java8 - Stream API快速入门 王爵的技术博客2017-07-1821 阅读 streamfilterJava8 在前面我们简单介绍了 表达式,Java8旨在帮助程序员写出更好的代码, 其对核心类库的改进也是关键的一部...

王爵的技术博客
2017/07/18
0
0
Java8实战 — 引入流

流是什么 流是Java API的新成员,它允许你以声明的方式处理数据集合,简单来说,可以把它当作数据集的高级迭代器。此外,流还可以透明地并行处理,你无需写任何多线程代码了。 举个例子来说明...

杰克鹏仔
2016/12/27
8
0
JAVA8的新特性

很高兴能在此给大家分享Java8的新特性。这篇文章将一步一步带你了解Java8的所有新特性。我将通过简单的实例代码向大家展示接口中默认方法,lambda 表达式,方法引用,重复注解的使用. 看过这篇...

莫问viva
2015/12/22
373
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

八种排序算法的时间复杂度复杂度

1、稳定性 归并排序、冒泡排序、插入排序。基数排序是稳定的 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序是不稳定的 2、时间复杂度 最基础的四个算法:冒泡、选择、插入、快排中,快排的时间复杂度...

陈刚生
16分钟前
0
0
大数据学习系列 Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 图文详解

目录 引言 目录 一、环境选择 1,集群机器安装图 2,配置说明 3,下载地址 二、集群的相关配置 1,主机名更改以及主机和IP做相关映射 2,ssh免登录 3,防火墙关闭 4,时间配置 5,快捷键设置...

董黎明
29分钟前
1
1
六元一个的私有博客系统,了解一下?

神说要有光,于是便有了光 写代码的,偶尔都想装点逼,想要自己写点博客。刚开始还能在各大社区写,比如说CSDN,开源中国,博客园什么的。但是越写就会越觉得,那些博客平台都不是自己想要的...

耒耒耒耒耒
34分钟前
1
0
maven环境隔离

一.maven项目环境根据实际情况进行隔离: 开发环境 dev 测试环境 beta 线上环境 prod 二.pom 配置: build节点 <build> <resources> <resource> <directory>src/......

imbiao
35分钟前
0
0
webrtc收包流程源码分析

版本: webrtc M59 收包流程: AsyncUDPSocket::OnReadEvent AllocationSequence::OnReadPacket HandleIncomingPacket UDPPort::OnReadPacket Connection::OnReadPacket P2PTransportChannel......

bill_shen
37分钟前
1
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部