基于Berkeley DB实现的持久化队列

时间：2014-08-25 11:26:34 阅读：433 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

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队列很常见,但大部分的队列是将数据放入到内存.如果数据过多,就有内存溢出危险,而且长久占据着内存,也会影响性能.比如爬虫,将要抓取的URL放到内存,而URL过多,内存肯定要爆.在读 Heritrix源码中,发现Heritrix是基于Bdb实现了一个持久化队列,于是我就将这块代码独立出来,平时使用也蛮爽的,现在拿出来共享.同时数据已经持久化,相比放在内存的一次性,可以循环累加使用.

大家也知道BDB的高性能和嵌入式.但这个持久化队列我觉得比较适合单机.如果涉及到分布式,就不大适合了.毕竟分布式要通信,负载均衡,冗余等.可以用其他的数据库等替代.

这里大概先说下实现原理,BDB是Key-Value型数据库,而队列是FIFO.所以这个持久化队列以位置作为BDB的Key,数据作为BDB的 Value.然后用两个变量,分别记录队列两头的位置,也就是头部和尾部.当有数据插入的时候,就以尾部的位置为这个数据的Key.而当要取出数据时,以头部位置作为Key,获取这个Key的数据.原理大概如此,这个类也继承AbstractQueue,这里贴上代码.以下代码需引用bdb- je,common-io,junit.请在附件中下载

自定义的BDB环境类,可以缓存StoredClassCatalog并共享

Java代码

package com.guoyun.util;
import java.io.File;
import com.sleepycat.bind.serial.StoredClassCatalog;
import com.sleepycat.je.Database;
import com.sleepycat.je.DatabaseConfig;
import com.sleepycat.je.DatabaseException;
import com.sleepycat.je.Environment;
import com.sleepycat.je.EnvironmentConfig;
/**
* BDB数据库环境,可以缓存StoredClassCatalog并共享
*
* @contributor guoyun
*/
public class BdbEnvironment extends Environment {
StoredClassCatalog classCatalog;
Database classCatalogDB;
/**
* Constructor
*
* @param envHome 数据库环境目录
* @param envConfig config options 数据库换纪念馆配置
* @throws DatabaseException
*/
public BdbEnvironment(File envHome, EnvironmentConfig envConfig) throws DatabaseException {
super(envHome, envConfig);
}
/**
* 返回StoredClassCatalog
* @return the cached class catalog
*/
public StoredClassCatalog getClassCatalog() {
if(classCatalog == null) {
DatabaseConfig dbConfig = new DatabaseConfig();
dbConfig.setAllowCreate(true);
try {
classCatalogDB = openDatabase(null, "classCatalog", dbConfig);
classCatalog = new StoredClassCatalog(classCatalogDB);
} catch (DatabaseException e) {
// TODO Auto-generated catch block
throw new RuntimeException(e);
}
}
return classCatalog;
}
@Override
public synchronized void close() throws DatabaseException {
if(classCatalogDB!=null) {
classCatalogDB.close();
}
super.close();
}
}

2. 基于BDB实现的持久化队列

Java代码

package com.guoyun.util;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.Serializable;
import java.util.AbstractQueue;
import java.util.Iterator;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import com.sleepycat.bind.EntryBinding;
import com.sleepycat.bind.serial.SerialBinding;
import com.sleepycat.bind.serial.StoredClassCatalog;
import com.sleepycat.bind.tuple.TupleBinding;
import com.sleepycat.collections.StoredMap;
import com.sleepycat.collections.StoredSortedMap;
import com.sleepycat.je.Database;
import com.sleepycat.je.DatabaseConfig;
import com.sleepycat.je.DatabaseException;
import com.sleepycat.je.DatabaseExistsException;
import com.sleepycat.je.DatabaseNotFoundException;
import com.sleepycat.je.EnvironmentConfig;
/**
* 持久化队列,基于BDB实现,也继承Queue,以及可以序列化.但不等同于Queue的时,不再使用后需要关闭
* 相比一般的内存Queue,插入和获取值需要多消耗一定的时间
* 这里为什么是继承AbstractQueue而不是实现Queue接口,是因为只要实现offer,peek,poll几个方法即可,
* 其他如remove,addAll,AbstractQueue会基于这几个方法去实现
*
* @contributor guoyun
* @param <E>
*/
public class BdbPersistentQueue<E extends Serializable> extends AbstractQueue<E> implements
Serializable {
private static final long serialVersionUID = 3427799316155220967L;
private transient BdbEnvironment dbEnv; // 数据库环境,无需序列化
private transient Database queueDb; // 数据库,用于保存值,使得支持队列持久化,无需序列化
private transient StoredMap<Long,E> queueMap; // 持久化Map,Key为指针位置,Value为值,无需序列化
private transient String dbDir; // 数据库所在目录
private transient String dbName; // 数据库名字
private AtomicLong headIndex; // 头部指针
private AtomicLong tailIndex; // 尾部指针
private transient E peekItem=null; // 当前获取的值
/**
* 构造函数,传入BDB数据库
*
* @param db
* @param valueClass
* @param classCatalog
*/
public BdbPersistentQueue(Database db,Class<E> valueClass,StoredClassCatalog classCatalog){
this.queueDb=db;
this.dbName=db.getDatabaseName();
headIndex=new AtomicLong(0);
tailIndex=new AtomicLong(0);
bindDatabase(queueDb,valueClass,classCatalog);
}
/**
* 构造函数,传入BDB数据库位置和名字,自己创建数据库
*
* @param dbDir
* @param dbName
* @param valueClass
*/
public BdbPersistentQueue(String dbDir,String dbName,Class<E> valueClass){
headIndex=new AtomicLong(0);
tailIndex=new AtomicLong(0);
this.dbDir=dbDir;
this.dbName=dbName;
createAndBindDatabase(dbDir,dbName,valueClass);
}
/**
* 绑定数据库
*
* @param db
* @param valueClass
* @param classCatalog
*/
public void bindDatabase(Database db, Class<E> valueClass, StoredClassCatalog classCatalog){
EntryBinding<E> valueBinding = TupleBinding.getPrimitiveBinding(valueClass);
if(valueBinding == null) {
valueBinding = new SerialBinding<E>(classCatalog, valueClass); // 序列化绑定
}
queueDb = db;
queueMap = new StoredSortedMap<Long,E>(
db, // db
TupleBinding.getPrimitiveBinding(Long.class), //Key
valueBinding, // Value
true); // allow write
}
/**
* 创建以及绑定数据库
*
* @param dbDir
* @param dbName
* @param valueClass
* @throws DatabaseNotFoundException
* @throws DatabaseExistsException
* @throws DatabaseException
* @throws IllegalArgumentException
*/
private void createAndBindDatabase(String dbDir, String dbName,Class<E> valueClass) throws DatabaseNotFoundException,
DatabaseExistsException,DatabaseException,IllegalArgumentException{
File envFile = null;
EnvironmentConfig envConfig = null;
DatabaseConfig dbConfig = null;
Database db=null;
try {
// 数据库位置
envFile = new File(dbDir);
// 数据库环境配置
envConfig = new EnvironmentConfig();
envConfig.setAllowCreate(true);
envConfig.setTransactional(false);
// 数据库配置
dbConfig = new DatabaseConfig();
dbConfig.setAllowCreate(true);
dbConfig.setTransactional(false);
dbConfig.setDeferredWrite(true);
// 创建环境
dbEnv = new BdbEnvironment(envFile, envConfig);
// 打开数据库
db = dbEnv.openDatabase(null, dbName, dbConfig);
// 绑定数据库
bindDatabase(db,valueClass,dbEnv.getClassCatalog());
} catch (DatabaseNotFoundException e) {
throw e;
} catch (DatabaseExistsException e) {
throw e;
} catch (DatabaseException e) {
throw e;
} catch (IllegalArgumentException e) {
throw e;
}
}
/**
* 值遍历器
*/
@Override
public Iterator<E> iterator() {
return queueMap.values().iterator();
}
/**
* 大小
*/
@Override
public int size() {
synchronized(tailIndex){
synchronized(headIndex){
return (int)(tailIndex.get()-headIndex.get());
}
}
}
/**
* 插入值
*/
@Override
public boolean offer(E e) {
synchronized(tailIndex){
queueMap.put(tailIndex.getAndIncrement(), e); // 从尾部插入
}
return true;
}
/**
* 获取值,从头部获取
*/
@Override
public E peek() {
synchronized(headIndex){
if(peekItem!=null){
return peekItem;
}
E headItem=null;
while(headItem==null&&headIndex.get()<tailIndex.get()){ // 没有超出范围
headItem=queueMap.get(headIndex.get());
if(headItem!=null){
peekItem=headItem;
continue;
}
headIndex.incrementAndGet(); // 头部指针后移
}
return headItem;
}
}
/**
* 移出元素,移出头部元素
*/
@Override
public E poll() {
synchronized(headIndex){
E headItem=peek();
if(headItem!=null){
queueMap.remove(headIndex.getAndIncrement());
peekItem=null;
return headItem;
}
}
return null;
}
/**
* 关闭,也就是关闭所是用的BDB数据库但不关闭数据库环境
*/
public void close(){
try {
if(queueDb!=null){
queueDb.sync();
queueDb.close();
}
} catch (DatabaseException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (UnsupportedOperationException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 清理,会清空数据库,并且删掉数据库所在目录,慎用.如果想保留数据,请调用close()
*/
@Override
public void clear() {
try {
close();
if(dbEnv!=null&&queueDb!=null){
dbEnv.removeDatabase(null, dbName==null?queueDb.getDatabaseName():dbName);
dbEnv.close();
}
} catch (DatabaseNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (DatabaseException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally{
try {
if(this.dbDir!=null){
FileUtils.deleteDirectory(new File(this.dbDir));
}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}

3. 测试类,测试数据准确性和性能

Java代码

package com.guoyun.util;
import java.io.File;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import junit.framework.TestCase;
public class BdbPersistentQueueTest extends TestCase{
Queue<String> memoryQueue;
Queue<String> persistentQueue;
@Override
protected void setUp() throws Exception {
super.setUp();
memoryQueue=new LinkedBlockingQueue<String>();
String dbDir="E:/java/test/bdbDir";
File file=new File(dbDir);
if(!file.exists()||!file.isDirectory()){
file.mkdirs();
}
persistentQueue=new BdbPersistentQueue(dbDir,"pq",String.class);
}
@Override
protected void tearDown() throws Exception {
super.tearDown();
memoryQueue.clear();
memoryQueue=null;
persistentQueue.clear();
persistentQueue=null;
}
/**
* 排放值
* @param queue
* @return 排放的数据个数
*/
public int drain(Queue<String> queue){
int count=0;
while(true){
try {
queue.remove();
count++;
} catch (Exception e) {
return count;
}
}
}
/**
*
* @param queue
* @param size
*/
public void fill(Queue<String> queue,int size){
for(int i=0;i<size;i++){
queue.add(i+"");
}
}
public void checkTime(int size){
System.out.println("1.内存Queue插入和排空数据所耗时间");
long time=0;
long start=System.nanoTime();
fill(memoryQueue,size);
time=System.nanoTime()-start;
System.out.println("\t填充 "+size+" 条数据耗时: "+(double)time/1000000+" 毫秒,单条耗时: "+((double)time/size)+" 纳秒");
start=System.nanoTime();
drain(memoryQueue);
time=System.nanoTime()-start;
System.out.println("\t排空 "+size+" 条数据耗时: "+(double)time/1000000+" 毫秒,单条耗时: "+((double)time/size)+" 纳秒");
System.out.println("2.持久化Queue插入和排空数据所耗时间");
start=System.nanoTime();
fill(persistentQueue,size);
time=System.nanoTime()-start;
System.out.println("\t填充 "+size+" 条数据耗时: "+(double)time/1000000+" 毫秒,单条耗时: "+((double)time/size/1000000)+" 豪秒");
start=System.nanoTime();
drain(persistentQueue);
time=System.nanoTime()-start;
System.out.println("\t排空 "+size+" 条数据耗时: "+(double)time/1000000+" 毫秒,单条耗时: "+((double)time/size/1000)+" 豪秒");
}
/**
* 十万数量级测试
*/
public void testTime_tenThousand(){
System.out.println("========测试1000000(十万)条数据=================");
checkTime(100000);
}
/**
* 百万数量级测试
*/
public void testTime_mil(){
System.out.println("========测试1000000(百万)条数据=================");
checkTime(1000000);
}
/**
* 千万数量级测试,注意要防止内存溢出
*/
public void testTime_tenMil(){
System.out.println("========测试10000000(千万)条数据=================");
checkTime(10000000);
}
/**
* 测试队列数据准确性
* @param queue
* @param queueName
* @param size
*/
public void checkDataExact(Queue<String> queue,String queueName,int size){
if(queue.size()!=size){
System.err.println("Error size of "+queueName);
}
String value=null;
for(int i=0;i<size;i++){
value=queue.remove();
if(!((i+"").equals(value))){
System.err.println("Error "+queueName+":"+i+"->"+value);
}
}
}
/**
* 测试队列中数据的准确性,包括长度
*/
public void testExact(){
int size=100;
fill(memoryQueue,size);
fill(persistentQueue,size);
checkDataExact(memoryQueue,"MemoryQueue",100);
checkDataExact(persistentQueue,"PersistentQueue",100);
}
}

4.测试性能

========测试1000000(十万)条数据=================
1.内存Queue插入和排空数据所耗时间
填充 100000 条数据耗时: 53.550787 毫秒,单条耗时: 535.50787 纳秒
排空 100000 条数据耗时: 27.09901 毫秒,单条耗时: 270.9901 纳秒
2.持久化Queue插入和排空数据所耗时间
填充 100000 条数据耗时: 1399.644305 毫秒,单条耗时: 0.01399644305 豪秒
排空 100000 条数据耗时: 2104.765179 毫秒,单条耗时: 21.04765179 豪秒

持久化写入是内存写入的26倍,读取是77倍

========测试1000000(百万)条数据=================
1.内存Queue插入和排空数据所耗时间
填充 1000000 条数据耗时: 699.105888 毫秒,单条耗时: 699.105888 纳秒
排空 1000000 条数据耗时: 158.792281 毫秒,单条耗时: 158.792281 纳秒
2.持久化Queue插入和排空数据所耗时间
填充 1000000 条数据耗时: 11978.132218 毫秒,单条耗时: 0.011978132218 豪秒
排空 1000000 条数据耗时: 22355.617205 毫秒,单条耗时: 22.355617204999998 豪秒

持久化写入是内存写入的17倍,读取是141倍

========测试10000000(千万)条数据=================
1.内存Queue插入和排空数据所耗时间
填充 10000000 条数据耗时: 9678.377046 毫秒,单条耗时: 967.8377046 纳秒
排空 10000000 条数据耗时: 1473.416825 毫秒,单条耗时: 147.3416825 纳秒
2.持久化Queue插入和排空数据所耗时间
填充 10000000 条数据耗时: 151177.036391 毫秒,单条耗时: 0.0151177036391 豪秒
排空 10000000 条数据耗时: 361642.655135 毫秒,单条耗时: 36.164265513500006 豪秒

持久化写入是内存写入的15倍,读取是245倍

可以看出写入和遍历一条都是在毫秒级别,还有千万级的数据,BDB的性能着实牛逼.而且随着数据的增多,写的时间在缩短,读的时间在增长.

基于Berkeley DB实现的持久化队列

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原文地址：http://www.cnblogs.com/zheh/p/3934344.html

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