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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：
如何能把所有的日志文件按照时间排序
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
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：
堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值
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”。
堆实现
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。
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：
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
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)
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。
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。
删除堆顶数据和往堆中插入数据的时间复杂度都是 O(logn)。
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
小顶堆实现代码
/// <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;
}
}
}
模拟日志文件内容
// 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;}
}
生成模拟日志程序
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：
测试程序
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();
}
结果如下：
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