RoaringBitmap简析

RoaringBitmap是一种在数据库和搜索引擎中广泛使用的压缩位图索引,尤其适用于实时OLAP分析引擎如Druid和Pinot。它通过将32位整数分为2^16个块,利用有序short数组或位数组存储元素,有效解决了稀疏位图的存储问题。当元素数量小于等于4096时,使用short数组;超过则切换为long数组。RoaringBitmap还支持快速的位运算,如AND、OR和XOR,其源码中的实现技巧值得深入研究。

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更新一: RoaringBitmap源码分析一(AND操作)

Bitmap索引在数据库和搜索引擎里使用的很广泛。最近发现几个实时OLAP分析引擎,比如Druid和Pinot也都在用,所以深入研究了一下。这两个OLAP引擎都使用RoaringBitmap,这是一种压缩的、高效的bitmap索引。代码很精妙,看得很过瘾。

Bitmap索引一般用来存储整数。整数的范围是0~2^32-1。所以如果用最朴素的思想,一个bit位代表一个整数是否存在,可以计算出所占用的大小就是2^32/8/1024/1024 = 512M。而且再考虑到大多数情况下,bitmap中元素不会太多,反而是非常的稀疏,用512M的空间来存储一个稀疏的bitmap,自然是不可接受的。

在RoaringBitmap中,32位整数被分成了2^16个块。任何一个32位整数的前16位决定放在哪个块里。后16位就是放在这个块里的内容。比如0xFFFF0000和0xFFFF0001,前16位都是FFFF,表明这两个数应该放在一个块里。后16位分别是0和1。在这个块中指保存0和1就可以了,不需要保存完整的整数。

在最开始的时候,一个块中包含一个长度为4的short数组,后16位所对应的值就存在这个short数组里。注意在插入的时候要保持顺序性,这里就需要用到二分查找来加快速度了。如果当块中的元素大于short数组的长度时,就需要重新分配更大的数组,把当前数组copy过去,并把新值插入对应的位置。扩展数组大小和STL中vector的方式类似,不过并不是完全的加倍,而且上限是4096,也就是说最多只保存4096个元素。那么问题来了,超过了4096怎么办呢?

一个块里最多可能需要存放2^16个元素,那么如果是用short来存放,最多需要65536个short,那么就是131072个byte。如果换一种方式,用位来存储元素,那么就需要65536个bit,相当于1024个long型数组,即2048个int,也就是4096个sho

<think>好的,用户现在问的是关于“disk数据结构简析”。我需要先确定用户指的是哪种上下文中的“disk数据结构”。因为“disk”这个词在计算机科学中可以指硬盘、磁盘的数据结构,也可能是指数据库中的数据结构,或者是某种特定的磁盘管理结构,比如文件系统中的结构。 首先回顾一下之前的对话历史。用户之前问过“四级物理地址”,涉及到内存管理和页表结构。现在的问题可能延续存储管理的主题,但转向磁盘的数据结构。因此,用户可能是在学习操作系统的存储管理,或者是数据库的物理存储结构。 接下来,我需要分析用户的具体需求。用户可能想了解磁盘上数据的组织方式,例如文件系统如何管理磁盘空间,或者数据库如何在磁盘上存储数据。也有可能用户指的是磁盘本身的物理结构,比如磁道、扇区等。 考虑到用户之前的问题是关于内存管理的,现在转向磁盘,可能是在学习存储系统的层次结构,从内存到磁盘的过渡。因此,用户可能需要了解文件系统的数据结构,如超级块、inode、目录结构等,或者是磁盘分区和格式化的相关知识。 另外,用户可能对磁盘的数据结构有更具体的兴趣,比如磁盘调度算法中用到的数据结构,或者是RAID中的磁盘数据分布结构。但根据问题中的“简析”,用户可能希望得到一个概述性的介绍,而不是深入某个特定方面。 需要确认是否应该涵盖物理结构和逻辑结构。物理结构包括磁道、扇区、柱面等,而逻辑结构涉及文件系统的组织方式,如FAT、EXT4、NTFS等不同的文件系统结构。此外,可能还需要提到磁盘分区表,如MBR或GPT。 可能用户是计算机专业的学生,正在准备考试或做项目,需要了解磁盘数据的基础知识。或者是一位开发者,在优化存储性能时需要了解磁盘数据结构。因此,回答需要兼顾基础概念和实际应用,同时保持结构清晰,层次分明。 需要确保回答中使用正确的术语,并且解释清楚每个数据结构的作用和相互关系。例如,文件系统中的超级块存储文件系统的元数据,inode存储文件元数据,数据块存储实际内容等。同时,可能需要提到磁盘的块(block)和簇(cluster)的概念,以及它们在空间分配中的作用。 还要注意用户可能对现代文件系统如EXT4、Btrfs或ZFS的特性感兴趣,但根据问题中的“简析”,可能需要保持基础,不深入具体文件系统的细节。此外,可能需要简要提及磁盘缓存、缓冲区管理相关的数据结构,但这可能属于操作系统层面的内容,而非磁盘本身的数据结构。 总结,回答应该包括磁盘的物理结构、逻辑结构(如文件系统的基本组成)、分区表,以及可能的访问方法相关的数据结构。需要分点说明,结构清晰,使用例子或比喻帮助理解。同时,确保技术术语准确,符合中文表达习惯,避免过于晦涩。</think>以下是磁盘(存储设备)数据结构的核心解析,重点涵盖**物理结构**与**逻辑结构**两个层面: --- ### **一、物理结构** 磁盘(如机械硬盘)的物理数据结构由硬件设计决定: 1. **磁道(Track)** - 盘片表面同心圆轨道,数据存储的物理路径。 2. **扇区(Sector)** - 磁道的最小存储单元,传统硬盘每扇区$512$字节,现代支持$4K$(高级格式化)。 3. **柱面(Cylinder)** - 多个盘片同一半径磁道的集合,优化磁头移动效率。 4. **块(Block)** - 操作系统对扇区的逻辑抽象,通常由多个扇区组成(如$4K$块=8个$512$B扇区)。 --- ### **二、逻辑结构(文件系统层)** 文件系统通过数据结构管理磁盘空间与文件存储,以**EXT4**(Linux)为例: 1. **超级块(Superblock)** - 存储文件系统元数据:块大小、总块数、inode数量等。 - 备份超级块用于故障恢复。 2. **块组描述符(Block Group Descriptor)** - 划分磁盘为多个块组,记录每个块组的空闲块和inode信息。 3. **inode表(inode Table)** - 存储文件元数据:权限、大小、时间戳、数据块指针等。 - **EXT4 inode结构**: ```c struct ext4_inode { __le16 i_mode; // 文件类型与权限 __le64 i_size; // 文件大小 __le32 i_block[EXT4_N_BLOCKS]; // 直接/间接/双间接块指针 // ... 其他字段 }; ``` 4. **目录项(Directory Entry)** - 记录文件名与对应inode号的映射,支持哈希树加速查找。 5. **数据块(Data Block)** - 实际存储文件内容或目录结构。 --- ### **三、磁盘访问相关数据结构** 1. **分区表** - **MBR(主引导记录)**:传统方案,支持4个主分区(最大$2TB$)。 - **GPT(GUID分区表)**:现代方案,支持更多分区与更大容量。 2. **I/O调度队列** - 内核通过**电梯算法**(如CFQ、Deadline)组织磁盘请求队列,优化寻道时间。 --- ### **四、示例:文件读取流程** 1. 应用程序调用`read()` → 内核通过文件路径查找目录项获取inode号。 2. 从inode中解析数据块地址 → 转换为物理扇区号(LBA)。 3. 磁盘控制器将LBA转换为(柱面, 磁头, 扇区)物理坐标。 4. 磁头移动到指定位置读取数据 → 返回至应用程序。 --- ### **五、高级存储结构** 1. **RAID**:多磁盘组合的冗余阵列(如RAID-0/1/5),通过条带化/镜像提升性能与可靠性。 2. **LVM(逻辑卷管理)**:抽象物理磁盘为可动态调整的逻辑卷。 3. **日志(Journaling)**:文件系统通过写入日志保证崩溃一致性(EXT4的`journal`块)。 --- 如需深入特定文件系统(如NTFS、ZFS)或SSD的FTL(闪存转换层)设计,可进一步说明需求。
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