用Java8并行流写一个WordCount功能,学到 了~

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用Java8并行流写一个WordCount功能,学到 了~

作者:温安适

my.oschina.net/floor/blog/1619644

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:

  • 将String转换为Character流,
  • 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
  • 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 WordCounterTupleboolean 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:

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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。推荐:Java面试练题宝典

/**
* 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!

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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。

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。

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 <= 1null
            // 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!

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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。

推荐:Java面试练题宝典

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

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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

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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!

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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》

END

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原文始发于微信公众号(Java知音):用Java8并行流写一个WordCount功能,学到 了~