Lucene工具箱之OpenBitSet

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在Lucene中，DocId具有这样的特征：唯一/递增。而且在搜索的过程，不同term之间的DocId集合进行逻辑运算的需求非常之多。OpenBitSet正是集合运算的利器。

OpenBitSet的原理

假设有一个byte，一共有8个二进制位，如下图：

0	0	0	0	0	0	0	0
7	6	5	4	3	2	1	0

如果每个二进制位表示一个数，这个Byte可以存储[0,7]共8个数。

比如存储4，6这两个数，则byte中各个二进制位的状态如下：

0	1	0	1	0	0	0	0
7	6	5	4	3	2	1	0

用二进制位的下标表示存储的数，并在将二进制位的相应状态设为1。OpentBitSet正是利用上述原理来存储数据。

3.4.2 OpenBitSet的简单应用

假设有两个集合A = {1，3，4，10，5},B={5，3，2，8}。计算A集合与B集合的并集；计算A集合与B集合的交集。

int[] a = {1,3,4,10,5};

int [] b = {5,3,2,8};

OpenBitSet setA = new OpenBitSet();

for(int i : a) setA.set(i);

OpenBitSet setB = new OpenBitSet();

for(int i : b) setB.set(i);

OpenBitSet unionSet = setA.clone();

unionSet. union(setB); //取A与B的并集

DocIdSetIterator iterator = unionSet.iterator();

while(iterator.nextDoc()!=DocIdSetIterator.NO_MORE_DOCS){

System.out.print(iterator.docID()+", ");

}System.out.println();

OpenBitSet intersectionSet = setA.clone();

intersectionSet. intersect(setB);//取A与B的交集

iterator = intersectionSet.iterator();

while(iterator.nextDoc()!=DocIdSetIterator.NO_MORE_DOCS){

System.out.print(iterator.docID()+", ");

}System.out.println();

输出结果如下：

并集：1, 2, 3, 4, 5, 8, 10,

交集：3, 5,

3.4.3 OpenBitSet的源码分析

OpenBitSet利用二进制位来存储数据，一个long类型最高只有64位，能存储63个数。

如果存储[0,63]之间的数，需要1个long类型串联起来。

如果存储[0,127]之间的数，需要2个long类型串联起来。

如果存储[0,191]之间的数，需要3个long类型串联起来。

……

如果存储[0,(64N+m)] (N,m为非负整数，m<64)之间的数，需要N个long类型串联起来.

所以OpenBitSet的核心就是一个long类型的数组bits。

public class OpenBitSetextendsDocIdSet implements Bits, Cloneable {

protectedlong[]bits;

这个数组需要开多大呢？依据存储数据的最大值而定。OpenBitSet有构造函数如下：

publicOpenBitSet() {

this(64);

}

这个构造函数调用了另一个需要传参的构造函数：

/** Constructs an OpenBitSet large enough to hold <code>numBits</code>.

*/

publicOpenBitSet(long numBits) {

this.numBits = numBits;

bits = new long[bits2words(numBits)];

wlen= bits.length;

}

该构造函数中调用了bits2words()方法来通过传入的参数计算bits数组的大小。

tits2words(64) = 1；表示存储[0,63]之间的数需要1个long类型。

tits2words(256)=2；表示需要存储[0,255]之间的数需要2个long类型。

依此类推……

这样传参避免我们人工计算bits数组的大小，也封装了实现原理。

OpenBitSet的数据存储

首先要清楚的是，在OpenBitSet中：

[0,63]存储在bits[0]的64个位中

[64,127]存储在bits[1]的64个位中

……

[64N,64N+63]存储在bits
的64个位中

任何一个非负整数，都可以表示成：64*N+m (N,m都是非负整数，m<64)。其中N表示bits数组的下标，m表示bits
的64个位中需要把状态置为1的二进制位的下标。

存储数据的原代码如下：

/** sets a bit, expanding the set size if necessary */

publicvoidset(longindex) {

int wordNum = expandingWordNum(index);

int bit = (int)index & 0x3f;

long bitmask = 1L << bit;

bits[wordNum] |= bitmask;

}

整个set方法有4句代码，我们一句一句分析：

第1句代码求公式64*N+m中的N。参数index除以64或者 index>>6就可以了。左移6位即除以2^6=64.

第2句代码求公式64*N+m中的m。注意0x3f= 64 =(111111)2，index%64 即为 index & 0x3f 。

第3句和第4句即把bits
的第m位设置为1。

最后总结一下OpenBitSet数据存储的特点：OpenBitSet无法存储重复的数据。数据存储到OpenBitSet中后就是有序的了。OpenBitSet适合存储密集程度高，且量大的数据。OpenBitSet中存储的数据适合位运算，比如取交集、并集、补集……