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@刘宏凯 @孙磊 distinct count 对应的java实现类为 DistinctCount.java 性能瓶颈在这个地方
reFilter这个方法频繁创建和释放map,有非常大的性能优化空间 因数据量的变化,以及group by的组数变化(参考ajust)都会调整抽样比率,每次抽样比率变化都会导致调用reFilter,如何减少计算量一直减少对象的频繁创建以及释放对性能影响致关重要
目前的抽样比率是这样变化的 1>2>4>8>16>32... 最简单的减少reFilter次数的方法为 抽样比率变化加快 1>16>32>64>128的这种的 ,但不是理想解决方案
简单修改下 refilter的实现吧 作为commiter提交给我 这个类 不到400行的代码,大家应该能轻松搞定
孤独侠客加入本群
开心延年 2014/7/4 10:25:41 频繁full gc 的原因 跟refilter 有直接关系
开心延年 2014/7/4 10:26:06 private void reFilter(int times) { if (this.currentTimes == times) { return; }
this.currentTimes = times; TIntHashSet data = DistinctCount.createmap(); for (Integer ucrc : this.uniq.toArray()) { if (this.isallow(ucrc)) { data.add(ucrc); } } this.uniq = data; }
稻草人 2014/7/4 10:26:10 full gc 这个事情对我们的系统影响特别大 10:26:34 开心延年 2014/7/4 10:26:34 这个代码的实现 特别土鳖的 如果大家 真想用 distinct count,改造下这个方法吧
开心延年 2014/7/4 10:26:58 他的目的仅仅是 移除 不符合抽样类型的 数据 wzc1989 2014/7/4 10:27:08 求 distinct 实现背景介绍。。。没准我可以捣鼓一下。。
@刘宏凯 好好研究下
没那么麻烦啦 基本的思路是 不像现在这种只生成1个hashmap,通过遍历的方式 淘汰数据
可以预先生成很多个筒, 每个都分别保存 hash =1,2,3,4,5,6/.........xxx,当我需要淘汰某些hash值的的数据的时候,直接整个筒淘汰,而不是像现在采用一次大的遍历的方式
@刘宏凯 @孙磊 distinct count 对应的java实现类为 DistinctCount.java 性能瓶颈在这个地方
reFilter这个方法频繁创建和释放map,有非常大的性能优化空间 因数据量的变化,以及group by的组数变化(参考ajust)都会调整抽样比率,每次抽样比率变化都会导致调用reFilter,如何减少计算量一直减少对象的频繁创建以及释放对性能影响致关重要
目前的抽样比率是这样变化的 1>2>4>8>16>32... 最简单的减少reFilter次数的方法为 抽样比率变化加快 1>16>32>64>128的这种的 ,但不是理想解决方案
简单修改下 refilter的实现吧 作为commiter提交给我
这个类 不到400行的代码,大家应该能轻松搞定
孤独侠客加入本群
开心延年 2014/7/4 10:25:41 频繁full gc 的原因 跟refilter 有直接关系
开心延年 2014/7/4 10:26:06 private void reFilter(int times) { if (this.currentTimes == times) { return; }
稻草人 2014/7/4 10:26:10 full gc 这个事情对我们的系统影响特别大 10:26:34 开心延年 2014/7/4 10:26:34 这个代码的实现 特别土鳖的 如果大家 真想用 distinct count,改造下这个方法吧
开心延年 2014/7/4 10:26:58 他的目的仅仅是 移除 不符合抽样类型的 数据 wzc1989 2014/7/4 10:27:08 求 distinct 实现背景介绍。。。没准我可以捣鼓一下。。