阅读目录: 概述 算法介绍 清理线程 获取、插入、删除 总结 概述 最近在看storm,发现其中的TimeCacheMap算法设计颇为高效,就简单分享介绍下。 思考一下如果需要一个带过期淘汰的缓存容器,我们通常会使用定时器或线程去扫描容器,以便判断是否过期从而删除 ...
Storm中使用一种叫做TimeCacheMap的数据结构,用于在内存中保存近期活跃的对象,它的实现非常地高效,而且可以自动删除过期不再活跃的对象。 TimeCacheMap使用多个桶buckets来缩小锁的粒度,以此换取高并发读写性能。下面我们来看看TimeCacheMap内部是如何实现的。 . 实现原理 桶链表:链表中每个元素是一个HashMap,用于保存key,value格式的数据。 锁对象 ...
2012-06-26 12:32 2 8065 推荐指数:
阅读目录: 概述 算法介绍 清理线程 获取、插入、删除 总结 概述 最近在看storm,发现其中的TimeCacheMap算法设计颇为高效,就简单分享介绍下。 思考一下如果需要一个带过期淘汰的缓存容器,我们通常会使用定时器或线程去扫描容器,以便判断是否过期从而删除 ...
Storm中的很多Bolt都有一个最常见的处理步骤: 读入一个tuple; 根据这个输入tuple,提取后发射0个,1个或多个tuple; 最后,通过ack操作确认这个tuple被成功处理。 按照上述处理步骤,依次处理发向这个Bolt的各个tuple元组。 这种模式可以实现 ...
TimeCacheMap是Twitter Storm里面一个类, Storm使用它来保存那些最近活跃的对象,并且可以自动删除那些已经过期的对象。 不过在storm0.8之后TimeCacheMap被弃用了,取而代之的是RotatingMap。 RotatingMap ...
Storm对流数据进行实时处理时,一种常见场景是批量一起处理一定数量的tuple元组,而不是每接收一个tuple就立刻处理一个tuple,这样可能是性能的考虑,或者是具体业务的需要。 例如,批量查询或者更新数据库,如果每一条tuple生成一条sql执行一次数据库操作,数据量大的时候,效率会比批量 ...
流聚合(stream join)是指将具有共同元组(tuple)字段的数据流(两个或者多个)聚合形成一个新的数据流的过程。 从定义上看,流聚合和SQL中表的聚合(table join)很像,但是二者 ...
本文翻译自:https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Distributed-RPC,作为学习Storm DRPC的资料,转载必须以超链接形式标明文章原始出处及本文翻译链接。 分布式RPC(distributed RPC,DRPC)用于对Storm上大量 ...
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