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ZipKin中Sampler使用BitSet

前两天在看ZipKinSampler的时候在CountingSampler中做采集率统计使用的BitSet这个类,因此从网上找了篇文章来说明BitSet使用场景和示例。

阅读目录

  • 什么是BitSet?
  • Java BitSet实现原理
  • 使用场景
  • 参考资料

什么是BitSet?

注:以下内容来自JDK API:

BitSet类实现了一个按需增长的位向量。位Set的每一个组件都有一个boolean值。用非负的整数将BitSet的位编入索引。可以对每个编入索引的位进行测试、设置或者清除。通过逻辑与、逻辑或和逻辑异或操作,可以使用一个 BitSet修改另一个 BitSet的内容。

默认情况下,set 中所有位的初始值都是false。

每个位 set 都有一个当前大小,也就是该位 set当前所用空间的位数。注意,这个大小与位 set的实现有关,所以它可能随实现的不同而更改。位 set 的长度与位set 的逻辑长度有关,并且是与实现无关而定义的。

Java BitSet实现原理

在java中,BitSet的实现位于java.util包中:

public class BitSet implements Cloneable, java.io.Serializable 
{
    private final static int ADDRESS_BITS_PER_WORD = 6;
    private final static int BITS_PER_WORD = 1 << ADDRESS_BITS_PER_WORD;
    private final static int BIT_INDEX_MASK = BITS_PER_WORD - 1;

    /* Used to shift left or right for a partial word mask */
    private static final long WORD_MASK = 0xffffffffffffffffL;

    private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields =
     {
        new ObjectStreamField("bits", long[].class),
    };

    /**
     * The internal field corresponding to the serialField "bits".
     */
    private long[] words;
    
    .....
}

可以看到,BitSet的底层实现是使用long数组作为内部存储结构的,所以BitSet的大小为long类型大小(64位)的整数倍。

它有两个构造函数:

1、BitSet():创建一个新的位 set,默认大小是64位。

public BitSet() 
{
        initWords(BITS_PER_WORD);
        sizeIsSticky = false;
}

2、BitSet(int nbits):创建一个位set,它的初始大小足以显式表示索引范围在 0 到 nbits-1 的位。

public BitSet(int nbits)
     {
        // nbits can't be negative; size 0 is OK
        if (nbits < 0)
            throw new NegativeArraySizeException("nbits < 0: " + nbits);
        initWords(nbits);
        sizeIsSticky = true;
    }

注:

1、如果指定了bitset的初始化大小,那么会把他规整到一个大于或者等于这个数字的64的整倍数。比如64位,bitset的大小是1个long,而65位时,bitset大小是2个long,即128位。做这么一个规定,主要是为了内存对齐,同时避免考虑到不要处理特殊情况,简化程序。

2:BitSet的size方法:返回此 BitSet 表示位值时实际使用空间的位数,值是64的整数倍;length方法:返回此 BitSet 的“逻辑大小”:BitSet 中最高设置位的索引加 1

使用场景

常见的应用场景是对海量数据进行一些统计工作,比如日志分析、用户数统计等。

之前在阿里的实习面试就被问到一道题:有1千万个随机数,随机数的范围在1到1亿之间。现在要求写出一种算法,将1到1亿之间没有在随机数中的数求出来?

代码示例如下:

public class Alibaba
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Random random=new Random();
        
        List<Integer> list=new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<10000000;i++)
        {
            int randomResult=random.nextInt(100000000);
            list.add(randomResult);
        }
        System.out.println("产生的随机数有");
        for(int i=0;i<list.size();i++)
        {
            System.out.println(list.get(i));
        }
        BitSet bitSet=new BitSet(100000000);
        for(int i=0;i<10000000;i++)
        {
            bitSet.set(list.get(i));
        }
        
        System.out.println("0~1亿不在上述随机数中有"+bitSet.size());
        for (int i = 0; i < 100000000; i++)
        {
            if(!bitSet.get(i))
            {
                System.out.println(i);
            }
        }     
    }
}