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这是这个系列的最后一篇了，实在没精力写了，本来还想写一下hbck的，这个东西很常用，当hbase的Meta表出现错误的时候，它能够帮助我们进行修复，无奈看到3000多行的代码时，退却了，原谅我这点自私的想法吧。
在讲《Get、Scan在服务端是如何处理？》当中的nextInternal流程，它的第一步从storeHeap当中取出当前kv，这块其实有点儿小复杂的，因为它存在异构的Scanner（一个MemStoreScanner和多个StoreFileScanner），那怎么保证从storeHeap里面拿出来的总是离上一个kv最接近的kv呢？
这里我们知道，在打开这些Scanner之后，就对他们进行了一下seek操作，它们就已经调整到最佳位置了。
我们看看KeyValueHeap的构造函数里面去看看吧。
public KeyValueHeap(List<? extends KeyValueScanner> scanners, KVComparator comparator) throws IOException { this.comparator = new KVScannerComparator(comparator); if (!scanners.isEmpty()) { this.heap = new PriorityQueue<KeyValueScanner>(scanners.size(), this.comparator); //...
this.current = pollRealKV(); } }
它内部有一个叫heap的PriorityQueue<KeyValueScanner>队列，它会对所有的Scanner进行排序，排序的比较器是KVScannerComparator, 然后current又调用了pollRealKV通过比较获得当前的Scanner，后面会讲。
那好，我们直接进去KVScannerComparator看看它的compare方法就能知道怎么回事了。
public int compare(KeyValueScanner left, KeyValueScanner right) {
// 先各取出来一个KeyValue进行比较
int comparison = compare(left.peek(), right.peek()); if (comparison != 0) { return comparison; } else { // key相同，选择最新的那个 long leftSequenceID = left.getSequenceID(); long rightSequenceID = right.getSequenceID(); if (leftSequenceID > rightSequenceID) { return -1; } else if (leftSequenceID < rightSequenceID) { return 1; } else { return 0; } } }
额，从上面代码看得出来，把left和right各取出一个kv来进行比较，如果一样就比较SequenceID，SequenceID越大说明这个文件越新，返回-1，在升序的情况下，这个Scanner就跑到前面去了。
这样就实现了heap里面拿出来的第一个就是最小的kv的最新版。
在继续将之前，我们看一下在KeyValue是怎么被调用的，这样我们好理清思路。
//从storeHeap里面取出一个来 KeyValue current = this.storeHeap.peek(); //后面是一顿比较,比较通过,把结果保存到results当中 KeyValue nextKv = populateResult(results, this.storeHeap, limit, currentRow, offset, length);
接着看populateResult方法。
private KeyValue populateResult(List<Cell> results, KeyValueHeap heap, int limit, byte[] currentRow, int offset, short length) throws IOException { KeyValue nextKv; do { //从heap当中取出剩下的结果保存在results当中 heap.next(results, limit - results.size()); //如果够数了，就返回了 if (limit > 0 && results.size() == limit) { return KV_LIMIT; } nextKv = heap.peek(); } while (nextKv != null && nextKv.matchingRow(currentRow, offset, length)); return nextKv; }
我们对KeyValueHeap的使用，就是先peek，然后再next，我们接下来就按这个顺序看吧。
先从peek取出来一个，peek就是从heap队列取出来的current的scanner取出来的当前的KeyValue。
if (this.current == null) { return null; } return this.current.peek();
然后我们看next方法。
public boolean next(List<Cell> result, int limit) throws IOException { if (this.current == null) { return false; } InternalScanner currentAsInternal = (InternalScanner)this.current; boolean mayContainMoreRows = currentAsInternal.next(result, limit); KeyValue pee = this.current.peek(); if (pee == null || !mayContainMoreRows) { this.current.close(); } else { this.heap.add(this.current); } this.current = pollRealKV(); return (this.current != null); }
1、通过currentAsInternal.next继续获取kv，它是只针对通过通过检查的当前行的剩下的KeyValue，这个过程在之前那篇文章讲过了。
2、如果后面没有值了，就关闭这个Scanner。
3、然后还有，就把这个Scanner放回heap上，等待下一次调用。
4、使用pollRealKV再去一个新的Scanner出来。
private KeyValueScanner pollRealKV() throws IOException { KeyValueScanner kvScanner = heap.poll(); if (kvScanner == null) { return null; } while (kvScanner != null && !kvScanner.realSeekDone()) { if (kvScanner.peek() != null) { //查询之前没有查的 kvScanner.enforceSeek(); //把之前的查到位置的kv拿出来 KeyValue curKV = kvScanner.peek(); if (curKV != null) { //再选出来下一个的scanner KeyValueScanner nextEarliestScanner = heap.peek(); if (nextEarliestScanner == null) { // 后面没了，只能是它了 return kvScanner; } // 那下一个Scanner的kv也出来比较比较 KeyValue nextKV = nextEarliestScanner.peek(); if (nextKV == null || comparator.compare(curKV, nextKV) < 0) { // 它确实小，那么就把它放出去吧 return kvScanner; } // 把它放回去，和别的kv进行竞争 heap.add(kvScanner); } else { // 它没东西了，关闭完事 kvScanner.close(); } } else { // 它没东西了，关闭完事 kvScanner.close(); } kvScanner = heap.poll(); } return kvScanner; }
尽管它已经排过序了，它还是要再不停的比较这些个Scanner的取出来的kv，可能是因为它不是每次放进去都排序，只是在初始化的时候排序？这个就不管了，反正给出我们要的结果就行了。
总结：
这就把如何查询出来下一个KeyValue的过程讲完了，它的peek方法、next方法、比较的方法，希望对大家有帮助，这个系列的文章到此也就结束了，下个目标是跟随超哥学习Spark源码，感谢广大读者的支持，觉得我写得好的，可以关注一下我的博客，谢谢！
hbase源码系列（十五）终结篇&Scan续集-->如何查询出来下一个KeyValue,布布扣,bubuko.com
hbase源码系列（十五）终结篇&Scan续集-->如何查询出来下一个KeyValue
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原文地址：http://www.cnblogs.com/cenyuhai/p/3751662.html
