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菜菜呀，昨天晚上班级空间崩溃了
程序员主力 Y总
what？
菜菜
我看服务器上写了很多个日志文件，我看着太费劲了，能不能按照日期排序整合成一个文件呀？
程序员主力 Y总Y总要查日志呀？
菜菜我就是喜欢编程，编程就是我的全部，给你半个小时搞一下
程序员主力 Y总天天这么短时间搞这么多烂七八糟的需求，能不能给我涨点工资呀？
菜菜你去和X总说，我不管这事，我只管编程！！
程序员主力 Y总............
菜菜
菜菜的涨工资申请还在待审批中....
作为一个技术人员，技术的问题还是要解决。经过线上日志的分析，日志采用小时机制，一个小时一个日志文件，同一个小时的日志文件有多个，也就是说同一时间内的日志有可能分散在多个日志文件中，这也是Y总要合并的主要原因。每个日志文件大约有500M，大约有100个。此时，如果你阅读到此文章，该怎么做呢？不如先静心想2分钟！！
问题分析要想实现Y总的需求其实还是有几个难点的：
1. 如何能把所有的日志文件按照时间排序
2. 日志文件的总大小为500M*100 ，大约50G，所以全部加载到内存是不可能的
3. 程序执行过程中，要频繁排序并查找最小元素。
那我们该怎么做呢？其中一个解决方案就是它：堆
解决方案堆定义堆（英语：heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。
堆总是满足下列性质：
1. 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值
2. 堆总是一棵完全二叉树（完全二叉树要求，除了最后一层，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都靠左排列）
对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，我们叫作“大顶堆”。对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，我们叫作“小顶堆”。
完全二叉树比较适合用数组来存储（链表也可以实现）。为什么这么说呢？用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。因为我们不需要存储左右子节点的指针，单纯地通过数组的下标，就可以找到一个节点的左右子节点和父节点。
经过上图可以发现，数组位置0为空，虽然浪费了一个存储空间，但是当计算元素在数组位置的时候确非常方便：数组下标为X的元素的左子树的下标为2x，右子树的下标为2x+1。
其实实现一个堆非常简单，就是顺着元素所在的路径，向上或者向下对比然后交换位置
1. 添加元素
添加元素的时候我们习惯采用自下而上的调整方式来调整堆，我们在数组的最后一个空闲位置插入新元素，按照堆的下标上标原则查找到父元素对比，如果小于父元素的值（大顶堆），则互相交换。如图：
2. 删除最大（最小元素）
对于大顶堆，堆顶的元素就是最大元素。删除该元素之后，我们需要把第二大元素提到堆顶位置。依次类推，直到把路径上的所有元素都调整完毕。
扩展阅读1. 小顶堆的顶部元素其实就是整个堆最小的元素，大顶堆顶部元素是整个堆的最大元素。这也是堆排序的最大优点，取最小元素或者最大元素时间复杂度为O(1)
2. 删除元素的时候我们要注意一点，如果采用自顶向下交换元素的方式，在很多情况下造成堆严重的不平衡（左右子树深度相差较大）的情况，为了防止类似情况，我们可以把最后一个元素提到堆顶，然后调整的策略，因为最后一个元素总是在最后一级，不会造成左右子树相差很大的情况。
3. 对于有重复元素的堆，一种解决方法是认为是谁先谁大，后进入堆的元素小于先进入堆的元素，这样在查找的时候一定要查彻底才行。另外一种方式是在堆的每个元素中存储一个链表，用来存放相同的元素，原理类似于散列表。不过这样在删除这个元素的时候需要特殊处理一下。
4. 删除堆顶数据和往堆中插入数据的时间复杂度都是 O(logn)。
5. 不断调整堆的过程其实就是排序过程，在某些场景下，我们可以利用堆来实现排序。
asp.net core 模拟代码以下代码经过少许修改甚至不修改的情况下可直接在生产环境应用/// <summary>
/// 小顶堆,T类型需要实现 IComparable 接口
/// </summary>
class MinHeap<T> where T : IComparable
{
private T[] container; // 存放堆元素的容器
private int capacity; // 堆的容量，最大可以放多少个元素
private int count; // 堆中已经存储的数据个数
public MinHeap(int _capacity)
{
container = new T[_capacity + 1];
capacity = _capacity;
count = 0;
}
//插入一个元素
public bool AddItem(T item)
{
if (count >= capacity)
{
return false;
}
++count;
container[count] = item;
int i = count;
while (i / 2 > 0 && container[i].CompareTo(container[i / 2]) < 0)
{
// 自下往上堆化，交换 i 和i/2 元素
T temp = container[i];
container[i] = container[i / 2];
container[i / 2] = temp;
i = i / 2;
}
return true;
}
//获取最小的元素
public T GetMinItem()
{
if (count == 0)
{
return default(T);
}
T result = container[1];
return result;
}
//删除最小的元素，即堆顶元素
public bool DeteleMinItem()
{
if (count == 0)
{
return false;
}
container[1] = container[count];
container[count] = default(T);
--count;
UpdateHeap(container, count, 1);
return true;
}
//从某个节点开始从上向下 堆化
private void UpdateHeap(T[] a, int n, int i)
{
while (true)
{
int maxPos = i;
//遍历左右子树，确定那个是最小的元素
if (i * 2 <= n && a[i].CompareTo(a[i * 2]) > 0)
{
maxPos = i * 2;
}
if (i * 2 + 1 <= n && a[maxPos].CompareTo(a[i * 2 + 1]) > 0)
{
maxPos = i * 2 + 1;
}
if (maxPos == i)
{
break;
}
T temp = container[i];
container[i] = container[maxPos];
container[maxPos] = temp;
i = maxPos;
}
}
}//因为需要不停的从log文件读取内容，所以需要一个和log文件保持连接的包装
class LogInfoIndex : IComparable
{
//标志内容来自于哪个文件
public int FileIndex { get; set; }
//具体的日志文件内容
public LogInfo Data { get; set; }
public int CompareTo(object obj)
{
var tempInfo = obj as LogInfoIndex;
if (this.Data.Index > tempInfo.Data.Index)
{
return 1;
}
else if (this.Data.Index < tempInfo.Data.Index)
{
return -1;
}
return 0;
}
}
class LogInfo
{
//用int来模拟datetime 类型，因为用int 看的最直观
public int Index { get; set; }
public string UserName { get; set; }
} static void WriteFile()
{
int fileCount = 0;
while (fileCount < 10)
{
string filePath = $@"D:\log\{fileCount}.txt";
int index = 0;
while (index < 100000)
{
LogInfo info = new LogInfo() { Index = index, UserName = Guid.NewGuid().ToString() };
File.AppendAllText(filePath, JsonConvert.SerializeObject(info)+ "\r\n");
index++;
}
fileCount++;
}
}文件内容如下：
static void Main(string[] args)
{
int heapItemCount = 10;
int startIndex = 0;
StreamReader[] allReader = new StreamReader[10];
MinHeap<LogInfoIndex> container = new MinHeap<LogInfoIndex>(heapItemCount);
//首先每个文件读取一条信息
while(startIndex< heapItemCount)
{
string filePath = $@"D:\log\{startIndex}.txt";
System.IO.StreamReader reader = new System.IO.StreamReader(filePath);
allReader[startIndex] = reader;
string content= reader.ReadLine();
var contentObj = JsonConvert.DeserializeObject<LogInfo>(content);
LogInfoIndex item = new LogInfoIndex() { FileIndex= startIndex , Data= contentObj };
container.AddItem(item);
startIndex++;
}
//然后开始循环出堆，入堆
while (true)
{
var heapFirstItem = container.GetMinItem();
if (heapFirstItem == null)
{
break;
}
container.DeteleMinItem();
File.AppendAllText($@"D:\log\total.txt", JsonConvert.SerializeObject(heapFirstItem.Data) + "\r\n");
var nextContent = allReader[heapFirstItem.FileIndex].ReadLine();
if (string.IsNullOrWhiteSpace( nextContent))
{
//如果其中一个文件已经读取完毕 则跳过
continue;
}
var contentObj = JsonConvert.DeserializeObject<LogInfo>(nextContent);
LogInfoIndex item = new LogInfoIndex() { FileIndex = heapFirstItem.FileIndex, Data = contentObj };
container.AddItem(item);
}
//释放StreamReader
foreach (var reader in allReader)
{
reader.Dispose();
}
Console.WriteLine("完成");
Console.Read();
}
最终排序结果如下图:
机器使用cpu内存完全没有达到所有排序文件的总大小：
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