Go压缩位图库roaring安装使用详解
来源:脚本之家
时间:2022-12-31 12:29:35 151浏览 收藏
对于一个Golang开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《Go压缩位图库roaring安装使用详解》,主要介绍了库、压缩位图、roaring,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
简介
集合是软件中的基本抽象。实现集合的方法有很多,例如 hash set、tree等。要实现一个整数集合,位图(bitmap,也称为 bitset 位集合,bitvector 位向量)是个不错的方法。使用 n 个位(bit),我们可以表示整数范围[0, n)
。如果整数 i 在集合中,第 i 位设置为 1。这样集合的交集(intersection)、并集(unions)和差集(difference)可以利用整数的按位与、按位或和按位与非来实现。而计算机执行位运算是非常迅速的。
上一篇文章我介绍了bitset这个库。
bitset 在某些场景中会消耗大量的内存。例如,设置第 1,000,000 位,需要占用超过 100kb 的内存。为此 bitset 库的作者又开发了压缩位图库:roaring。
本文首先介绍了 roaring 的使用。最后分析 roaring 的文件存储格式。
安装
本文代码使用 Go Modules。
创建目录并初始化:
$ mkdir -p roaring && cd roaring $ go mod init github.com/darjun/go-daily-lib/roaring
安装roaring
库:
$ go get -u github.com/RoaringBitmap/roaring
使用
基本操作
func main() { bm1 := roaring.BitmapOf(1, 2, 3, 4, 5, 100, 1000) fmt.Println(bm1.String()) // {1,2,3,4,5,100,1000} fmt.Println(bm1.GetCardinality()) // 7 fmt.Println(bm1.Contains(3)) // true bm2 := roaring.BitmapOf(1, 100, 500) fmt.Println(bm2.String()) // {1,100,500} fmt.Println(bm2.GetCardinality()) // 3 fmt.Println(bm2.Contains(300)) // false bm3 := roaring.New() bm3.Add(1) bm3.Add(11) bm3.Add(111) fmt.Println(bm3.String()) // {1,11,111} fmt.Println(bm3.GetCardinality()) // 3 fmt.Println(bm3.Contains(11)) // true bm1.Or(bm2) // 执行并集 fmt.Println(bm1.String()) // {1,2,3,4,5,100,500,1000} fmt.Println(bm1.GetCardinality()) // 8 fmt.Println(bm1.Contains(500)) // true bm2.And(bm3) // 执行交集 fmt.Println(bm2.String()) // {1} fmt.Println(bm2.GetCardinality()) // 1 fmt.Println(bm2.Contains(1)) // true }
上面演示了两种创建 roaring bitmap 的方式:
roaring.BitmapOf()
:传入集合元素,创建位图并添加这些元素roaring.New()
:创建一个空位图
首先,我们创建了一个位图 bm1:{1,2,3,4,5,100,1000}。输出它的字符串表示,集合大小,检查 3 是否在集合中。
然后又创建了一个位图 bm2:{1,100,500}。输出检查三连。
接着创建了一个空位图 bm3,依次添加元素 1,11,111。输出检查三连。
然后我们对 bm1 和 bm2 执行并集,结果直接存放在 bm1 中。由于集合中的元素各不相同,此时 bm1 中的元素为{1,2,3,4,5,100,500,1000},大小为 8。
再然后我们对 bm2 和 bm3 执行交集,结果直接存放在 bm2 中。此时 bm2 中的元素为{1},大小为 1。
可以看出 roaring 提供的基本操作与 bitset 大体相同。只是命名完全不一样,在使用时需要特别注意。
bm.String()
:返回 bitmap 的字符串表示bm.Add(n)
:添加元素 nbm.GetCardinality()
:返回集合的基数(Cardinality),即元素个数bm1.And(bm2)
:执行集合交集,会修改 bm1bm1.Or(bm2)
:执行集合并集,会修改 bm1
迭代
roaring 位图支持迭代。
func main() { bm := roaring.BitmapOf(1, 2, 3, 4, 5, 100, 1000) i := bm.Iterator() for i.HasNext() { fmt.Println(i.Next()) } }
与很多编程语言支持的迭代器一样,先调用对象的Iterator()
返回一个迭代器,然后循环调用HasNext()
检查是否有下一个元素,调用i.Next()
返回下一个元素。
上面代码依次输出 1,2,3,4,5,100,1000。
并行操作
roaring 支持位图集合运算的并行执行。可以指定使用多少个 goroutine 对集合执行交集、并集等。同时可以传入可变数量的位图集合:
func main() { bm1 := roaring.BitmapOf(1, 2, 3, 4, 5, 100, 1000) bm2 := roaring.BitmapOf(1, 100, 500) bm3 := roaring.BitmapOf(1, 10, 1000) bmAnd := roaring.ParAnd(4, bm1, bm2, bm3) fmt.Println(bmAnd.String()) // {1} fmt.Println(bmAnd.GetCardinality()) // 1 fmt.Println(bmAnd.Contains(1)) // true fmt.Println(bmAnd.Contains(100)) // false bmOr := roaring.ParOr(4, bm1, bm2, bm3) fmt.Println(bmOr.String()) // {1,2,3,4,5,10,100,500,1000} fmt.Println(bmOr.GetCardinality()) // 9 fmt.Println(bmOr.Contains(10)) // true }
并行操作使用相应接口的Par*
版本,第一个参数指定 worker 数量,接着传入任意多个 bitmap。
写入与读取
roaring 可以将压缩的位图写入到文件中,并且格式与其他语言的实现保持兼容。也就是说,我们可以用 Go 将 roaring 位图写入文件,然后通过网络发送给另一台机器,在这台机器上使用 C++ 或 Java 的实现读取这个文件。
func main() { bm := roaring.BitmapOf(1, 3, 5, 7, 100, 300, 500, 700) buf := &bytes.Buffer{} bm.WriteTo(buf) newBm := roaring.New() newBm.ReadFrom(buf) if bm.Equals(newBm) { fmt.Println("write and read back ok.") } }
WriteTo(w io.Writer)
:写入一个 io.Writer,可以是内存(byte.Buffer),可以是文件(os.File),甚至可以是网络(net.Conn)ReadFrom(r io.Reader)
:从一个 io.Reader 中读取,来源同样可以是内存、文件或网络等
注意WriteTo
的返回值为size
和err
,使用时需要处理错误情况。ReadFrom
也是返回size
和err
,同样需要处理处理。
64 位版本
默认情况下,roaring 位图只能用来存储 32 位整数。所以 roaring 位图最多能包含 4294967296(2^32
) 个整数。
roaring 也提供了存储 64 位整数的扩展,即github.com/RoaringBitmap/roaring/roaring64
。提供的接口基本相同。然而,64 位版本不保证与 Java/C++ 等格式兼容。
存储格式
roaring 可以写入文件中,也可以从文件中读取。并且提供多种语言兼容的格式。下面我们一起来看看存储的格式。
roaring 位图默认只能存储 32 位的整数。在序列化时,将这些整数分容器(container)存储。每个容器有一个 16 位表示的基数(Cardinality,即元素个数,范围[1,2^16]
)和一个键(key)。键取元素的最高有效 16 位(most significant),所以键的范围为[0, 65536)
。这样如果两个整数的最高 16 位有效位相同,那么它们将被保存在同一个容器中。这样做还有一个好处:可以减少占用的空间。
所有整数均采用小端存储。
概览
roaring 采用的存储格式布局如下:
从上到下依次介绍。
开始部分是一个 Cookie Header。它用来识别一个二进制流是不是一个 roaring 位图,并且存储一些少量信息。
cookie 这个词有点意思,本意是饼干。我的理解是指小物件,所以 http 中的 cookie 只是用来存储少量信息。这里的 Cookie Header 也是如此。
接下来是 Descriptive Header。见名知义,它用来描述容器的信息。后面会详细介绍容器。
接下来有一个可选的 Offset Header。它记录了每个容器相对于首位的偏移,这让我们可以随机访问任意容器。
最后一部分是存储实际数据的容器。roaring 中一共有 3 种类型的容器:
- array(数组型):16bit 整数数组
- bitset(位集型):使用上一篇文章介绍的 bitset 存储数据
- run:这个有点不好翻译。有些人可能听说过 run-length 编码,有翻译成游程编码的。即使用长度+数据来编码,比如"0000000000"可以编码成"10,0",表示有 10 个 0。run 容器也是类似的,后文详述
设计这种的布局,是为了不用将存储的位图全部载入内存就可以随机读取它的数据。并且每个容器的范围相互独立,这使得并行计算变得容易。
Cookie Header
Cookier Header 有两种类型,分别占用 32bit 和 64bit 的空间。
第一种类型,前 32bit 的值为 12346,此时紧接着的 32bit 表示容器数量(记为 n)。同时这意味着,后面没有 run 类型的容器。12346 这魔术数字被定义为常量SERIAL_COOKIE_NO_RUNCONTAINER
,含义不言自明。
第二种类型,前 32bit 的最低有效 16 位的值为 12347。此时,最高有效 16 位存储的值等于容器数量-1。将 cookie 右移 16 位再加 1 即可得到容器数量。由于这种类型的容器数量不会为 0,采用这种编码我们能的容器数量会多上 1 个。这种方法在很多地方都有应用,例如 redis。后面紧接着会使用 (n+7)/8
字节(作为一个 bitset)表示后面的容器是否 run 容器。每位对应一个容器,1 表示对应的容器是 run 容器,0 表示不是 run 容器。
由于是小端存储,所以流的前 16bit 一定是 12346 或 12347。如果读取到了其它的值,说明文件损坏,直接退出程序即可。
Descriptive Header
Cookie Header 之后就是 Descriptive Header。它使用一对 16bit 数据描述每个容器。一个 16bit 存储键(即整数的最高有效 16bit),另一个 16bit 存储对应容器的基数(Cardinality)-1(又见到了),即容器存储的整数数量)。如果有 n 个容器,则 Descriptive Header 需要 32n 位 或 4n 字节。
扫描 Descriptive Header 之后,我们就能知道每个容器的类型。如果 cookie 值为 12347,cookie 后有一个 bitset 表示每个容器是否是 run 类型。对于非 run 类型的容器,如果容器的基数(Cardinality)小于等于 4096,它是一个 array 容器。反之,这是一个 bitset 容器
Offset Header
满足以下任一条件,Offset Header 就会存在:
- cookie 的值为 SERIAL_COOKIE_NO_RUNCONTAINER(即 12346)
- cookie 的值为 SERIAL_COOKIE(即 12347),并且至少有 4 个容器。也有一个常量
NO_OFFSET_THRESHOLD = 4
Offset Header 为每个容器使用 32bit 值存储对应容器距离流开始处的偏移,单位字节。
Container
接下来就是实际存储数据的容器了。前面简单提到过,容器有三种类型。
array
存储有序的 16bit 无符号整数值,有序便于使用二分查找提高效率。16bit 值只是数据的最低有效 16bit,还记得 Descriptive Header 中每个容器都有一个 16bit 的 key 吧。将它们拼接起来才是实际的数据。
如果容器有 x 个值,占用空间 2x 字节。
bitmap/bitset
bitset 容器固定使用 8KB 的空间,以 64bit 为单位(称为字,word)序列化。因此,如果值 j 存在,则第 j/64 个字(从 0 开始)的 j%64 位会被设置为 1(从 0 开始)。
run
以一个表示 run 数量的 16bit 整数开始。后续每个 run 用一对 16bit 整数表示,前一个 16bit 表示开始的值,后一个 16bit 表示长度-1(又双见到了)。例如,11,4 表示数据 11,12,13,14,15。
手撸解析代码
验证我们是否真的理解了 roaring 布局最有效的方法就是手撸一个解析。使用标准库encoding/binary
可以很容易地处理大小端问题。
定义常量:
const ( SERIAL_COOKIE_NO_RUNCONTAINER = 12346 SERIAL_COOKIE = 12347 NO_OFFSET_THRESHOLD = 4 )
读取 Cookie Header:
func readCookieHeader(r io.Reader) (cookie uint16, containerNum uint32, runFlagBitset []byte) { binary.Read(r, binary.LittleEndian, &cookie) switch cookie { case SERIAL_COOKIE_NO_RUNCONTAINER: var dummy uint16 binary.Read(r, binary.LittleEndian, &dummy) binary.Read(r, binary.LittleEndian, &containerNum) case SERIAL_COOKIE: var u16 uint16 binary.Read(r, binary.LittleEndian, &u16) containerNum = uint32(u16) buf := make([]uint8, (containerNum+7)/8) r.Read(buf) runFlagBitset = buf[:] default: log.Fatal("unknown cookie") } fmt.Println(cookie, containerNum, runFlagBitset) return }
读取 Descriptive Header:
func readDescriptiveHeader(r io.Reader, containerNum uint32) []KeyCard { var keycards []KeyCard var key uint16 var card uint16 for i := 0; i < int(containerNum); i++ { binary.Read(r, binary.LittleEndian, &key) binary.Read(r, binary.LittleEndian, &card) card += 1 fmt.Println("container", i, "key", key, "card", card) keycards = append(keycards, KeyCard{key, card}) } return keycards }
读取 Offset Header:
func readOffsetHeader(r io.Reader, cookie uint16, containerNum uint32) { if cookie == SERIAL_COOKIE_NO_RUNCONTAINER || (cookie == SERIAL_COOKIE && containerNum >= NO_OFFSET_THRESHOLD) { // have offset header var offset uint32 for i := 0; i < int(containerNum); i++ { binary.Read(r, binary.LittleEndian, &offset) fmt.Println("offset", i, offset) } } }
读取容器,根据类型调用不同的函数:
// array func readArrayContainer(r io.Reader, key, card uint16, bm *roaring.Bitmap) { var value uint16 for i := 0; i < int(card); i++ { binary.Read(r, binary.LittleEndian, &value) bm.Add(uint32(key)<<16 | uint32(value)) } } // bitmap func readBitmapContainer(r io.Reader, key, card uint16, bm *roaring.Bitmap) { var u64s [1024]uint64 for i := 0; i < 1024; i++ { binary.Read(r, binary.LittleEndian, &u64s[i]) } bs := bitset.From(u64s[:]) for i := uint32(0); i < 8192; i++ { if bs.Test(uint(i)) { bm.Add(uint32(key)<<16 | i) } } } // run func readRunContainer(r io.Reader, key uint16, bm *roaring.Bitmap) { var runNum uint16 binary.Read(r, binary.LittleEndian, &runNum) var startNum uint16 var length uint16 for i := 0; i < int(runNum); i++ { binary.Read(r, binary.LittleEndian, &startNum) binary.Read(r, binary.LittleEndian, &length) length += 1 for j := uint16(0); j < length; j++ { bm.Add(uint32(key)<<16 | uint32(startNum+j)) } } }
整合:
func main() { data, err := ioutil.ReadFile("../roaring.bin") if err != nil { log.Fatal(err) } r := bytes.NewReader(data) cookie, containerNum, runFlagBitset := readCookieHeader(r) keycards := readDescriptiveHeader(r, containerNum) readOffsetHeader(r, cookie, containerNum) bm := roaring.New() for i := uint32(0); i < uint32(containerNum); i++ { if runFlagBitset != nil && runFlagBitset[i/8]&(1<<(i%8)) != 0 { // run readRunContainer(r, keycards[i].key, bm) } else if keycards[i].card <= 4096 { // array readArrayContainer(r, keycards[i].key, keycards[i].card, bm) } else { // bitmap readBitmapContainer(r, keycards[i].key, keycards[i].card, bm) } } fmt.Println(bm.String()) }
我将写入读取那个示例中的 byte.Buffer 保存到文件roaring.bin
中。上面的程序就可以解析这个文件:
12346 1 []
container 0 key 0 card 8
offset 0 16
{1,3,5,7,100,300,500,700}
成功还原了位图😀
总结
本文我们首先介绍了 roaring 压缩位图的使用。如果不考虑内部实现,压缩位图和普通的位图在使用上并没有多少区别。
然后我通过 8 张原理图详细分析了存储的格式。
最后通过手撸一个解析来加深对原理的理解。
大家如果发现好玩、好用的 Go 语言库,欢迎到 Go 每日一库 GitHub 上提交 issue😄
参考
roaring GitHub:github.com/RoaringBitmap/roaring
roaring 文件格式:https://github.com/RoaringBitmap/RoaringFormatSpec
Go 每日一库 GitHub:https://github.com/darjun/go-daily-lib
到这里,我们也就讲完了《Go压缩位图库roaring安装使用详解》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于golang的知识点!
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