一種基於二分法的變步長批量處理演算法

阿拉伯1999發表於2022-01-20

1、前言

變步長批量處理演算法，在實現某些功能時，非常需要。如資料傳輸和資料匯入時，使用可變步長的批量處理演算法，可以極大地提高系統的效能，。

1.1、資料傳輸

在不穩定的網路環境下，傳輸失敗的機率提高，大的資料塊可能會傳輸失敗，如果分為小的資料塊，可以傳輸成功，但由於傳輸開銷，傳輸效率低。因此希望在網路好的時候，傳輸大的資料塊或高解析度的影像；網路差的時候，傳輸小的資料塊或對影像進行降質處理，調低影像解析度，提高壓縮比等。因此，可變概念，可以提升服務功能的質量，提升系統的可用性。

1.2、資料匯入

資料匯入，特別是ETL，大量資料匯入，效率非常重要。對於大多數資料庫，如Myql，批量新增（如100條記錄）和單記錄新增的時間消耗相差無幾，但處理能力有百倍之差。

曾經，筆者使用逐條資料insert，300萬條記錄匯入，化了半個小時，簡直無法忍受，於是，後來改為使用100條批量insert，但由於資料中存在這種那種的異常資料，經常出現一條異常資料導致成批(100條)的資料匯入失敗，這樣，一次匯入資料中可能有幾條壞資料，導致幾百上千條資料沒有入庫成功，於是，再修改程式碼，針對這些沒入庫成功的幾百上千條記錄裡，逐條匯入，檢測出具體的壞資料。整個過程不堪回首。

因此，資料匯入需要可變步長演算法，這樣可用極大提升資料匯入的處理能力。

另外，還有一種Excel資料匯入，如規定按記錄的編碼（字串型別，如身份證號、手機號、訂單編號等，唯一鍵欄位）作為記錄的特徵欄位，但表格資料中有新增的，還有修改的，即如果為新的編碼值，為新增記錄，如果資料庫中編碼值已存在，則需要修改記錄。這種匯入，如果採用固定批量值匯入，新增的失敗率是很高的，如果批量一旦失敗就改為逐條匯入的策略，也是效率不高，可變步長演算法可非常高效地解決此問題。

1.3、其它應用場景

對這種可變的需求，具體很大的通用性，如與搜尋相關的，也可以用可變步長演算法來提升處理效能。

2、演算法原理

2.1、演算法概述

可變步長演算法，不是個新鮮的概念，區別在於變化的依據和策略，如最大似然估計、梯度下降等，以及演算法複雜度和是否簡單易用。

本演算法可以歸於簡單的決策樹，有貪婪演算法的因子，計算量很少。介面呼叫可以內嵌方法（類似C++的指標函式）來執行批量處理工作和單條資料修正處理工作。二分法是非常經典的演算法，本演算法的核心還是二分法，也可以說依據下列公式而開發：

\[1 + 2 + 4 + ... + 2^n = 2^{n+1}-1 \]

使用QoS（Quality of Service，服務等級）的概念，將處理等級與處理能力（批量值）建立聯絡，QoS等級對應的批量值為\(2^0\)到\(2^n\)的一個連續序列，如：[128,64,32,16,8,4,2,1]，上限為\(2^n\)，這裡n=7，下限為約定為1。等級0對應128，等級7對應1，等級值即為等級陣列的下標。

具體演算法如下：

對於長度為n的輸入資料列表，型別為泛型型別T，即資料為List。另外提供2個T型別的列表引數，為批量處理成功的資料列表和修正處理成功的資料列表，便於外部進一步處理（如相關資料一致性處理）。
演算法返回處理異常記錄的日誌列表，字串型別。使用者可以調整日誌的格式和內容，以便定位異常資料的具體位置。
設定一個布林型的異常標誌值bError，用於記錄之前是否發生了批量處理的異常，初值為false，該異常標誌值在單條記錄的修正處理後被複位為false。
設定一個資料列表下標錨點anchorIdx，表示當前正在處理的資料位置，初始為0。
設定一個當前等級值levelIdx，初值隨意，這裡設定初值為0，即從最高等級開始。
如果bError為false，即當前無異常，按照當前等級對應的批量值進行批量處理，如果成功，則提升一個等級（如果已為等級上限，則維持），並更新錨點anchorIdx到新的位置；如果處理失敗，則設定bError為true，錨點anchorIdx不變，如當前等級不為等級下限，則下降一個等級；如果已是等級下限，則按照單條資料的修正處理方法進行處理，如果修正成功，則加入修正資料列表中，如果修正失敗，則加入異常日誌列表中，不管修正成功與否，修正處理後，anchorIdx均加1，且設定bError為false，表示異常資料已給檢測出並按照規則進行處置了。
如果bError為true，即當前處於異常狀態，按照當前等級對應的批量值進行批量處理，如果成功，則下降一個等級（如果已為等級下限，則維持），並更新錨點anchorIdx到新的位置；如果失敗，且不為等級下限值，則錨點anchorIdx不變，下降一個等級；如果失敗，且當前等級為等級下限值，則按照單條資料的修正處理方法進行處理，如果修正成功，則加入修正資料列表中，如果修正失敗，則加入異常日誌列表中，不管修正成功與否，修正處理後，anchorIdx均加1，且設定bError為false。
結束條件，anchorIdx到達n，即所有資料被處理完畢。

這裡有兩個外部方法，批量處理方法和單條修正方法，這是一個非常抽象的介面方法，具體對資料進行怎麼處理，由外部根據需要自行確定。後面提供的單元測試程式碼，給出批量資料型別轉換的例子。

當bError為true時，批量處理成功，仍然要降級，是因為前面等級發生異常時，資料範圍包括了後面等級批量值之和的範圍：

\[2^{n+1}>2^n+...+2+1 \]

當等級批量值\(2^{n+1}\)批量嘗試發生異常時，設定bError為true，然後如果\(2^n\)批量處理成功，意味著後面\(2^n\)批量必然失敗，因此必須降級，才可能避免失敗；當然如果前\(2^n\)批量處理失敗，意味著異常資料至少在這些資料中存在，也需要降級嘗試，才可能避免失敗。
如果在bError為true時，批量嘗試成功後，不降級，而是改為升級，是另一個演算法，此時級別陣列，可以是任意單調下降的序列，只需要確保最後一個元素值為1即可。但測試結果表明，演算法效率沒有二分法好。

2.2、演算法程式碼

演算法程式碼使用java語言，很容易轉成python或其它語言，程式碼在github上：https://github.com/alabo1999/framework_algoset/commit/dacefcbc9bf2ad95c05ab7671a12054178e7f90e 包含一個演算法類檔案BatchProcess.java和單元測試檔案BatchProcessTest.java，其中BatchProcess.java只有一個方法，該方法的介面形式如下：

	/**
	 * @methodName		: varStepBatchProcess
	 * @description		: 可變步長的批量處理演算法
	 * @param <T>		: 泛型型別
	 * @param object	: 提供batchProcMethod和singleProcMethod方法的類物件
	 * @param dataRowList		: 待處理的T型別物件資料列表
	 * @param normalList		: 正常處理的物件列表
	 * @param correctList		: 修改處理的物件列表
	 * @param batchProcMethod	: 正常批量處理的方法
	 * @param singleProcMethod	: 單條修正處理的方法
	 * @param debugLevel		: 除錯資訊輸出設定，bit0-輸出修正處理資訊，bit1-輸出詳細步驟,bit2:輸出嘗試次數
	 * @return					: 處理過程產生的異常日誌列表
	 */
	public static <T> List<String> varStepBatchProcess(
			Object object,
			List<T> dataRowList,
			List<T> normalList,
			List<T> correctList,			
			Method batchProcMethod,
			Method singleProcMethod,
			int debugLevel);

2.3、演算法測試

單元測試檔案BatchProcessTest.java，給出了演算法測試，程式碼如下：

package com.abc.example.service;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import com.abc.example.common.impexp.BatchProcess;

/**
 * @className	: BatchProcessTest
 * @description	: 批量處理測試類
 * @summary		:
 * @history		:
 * ------------------------------------------------------------------------------
 * date			version		modifier		remarks                   
 * ------------------------------------------------------------------------------
 * 2022/01/20	1.0.0		sheng.zheng		初版
 *
 */
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Transactional
public class BatchProcessTest {
	
	@Test
	// 可變步長的批量處理演算法測試
	public void varStepBatchProcessTest() {
		
		// 構造待處理的資料，資料型別為String
		List<String> dataRowList = new ArrayList<String>();
		int idx = 0;
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			String str = "";
			if (i % 129 == 0) {
				str = i + ".1";
				idx ++;
				if (idx % 2 == 0) {
					str += "abc";
				}
			}else {
				str = i + "";
			}
			dataRowList.add(str);
		}
		
		System.out.println(dataRowList);
		
		// 呼叫演算法
		Method method1 = getMethodByName(this,"batchProcMethod");
		Method method2 = getMethodByName(this,"singleProcMethod");
		// 用於存放正常批量處理的資料
		List<String> normalList = new ArrayList<String>();
		// 用於存放修正處理的資料
		List<String> correctList = new ArrayList<String>();
		// 呼叫演算法
		List<String> errorList = BatchProcess.varStepBatchProcess(this, dataRowList, 
				normalList, correctList, method1, method2,0x05);
		// 列印errorList
		System.out.println("errorList: " + errorList.toString());
		// 列印correctList
		System.out.println("correctList: " + correctList.toString());
		
	}
	
	// 構造批量處理的方法
	// 將列表中字串，批量轉為整型，被反射呼叫，必須是public的
	public void batchProcMethod(List<String> subDataList) {
		for (String item : subDataList) {
			Integer.valueOf(item);
		}
	}
	
	// 構造單記錄處理的方法，被反射呼叫，必須是public的
	public String singleProcMethod(Exception e,String item) {
		String errInfo = "";
		try {
			Double.valueOf(item).intValue();
		}catch(Exception ex) {
			errInfo = ex.getMessage();
		}
		
		return errInfo;
	}
	
	// 根據方法名稱獲取方法物件
	private Method getMethodByName(Object object,String methodName) {
		Class<?> class1 = object.getClass();
		Method retItem = null;
		Method[] methods = class1.getMethods();
		for (int i = 0; i < methods.length; i++) {
			Method item = methods[i];
			// System.out.println(item.getName());
			if (item.getName() == methodName) {
				retItem = item;
				break;
			}
		}
		return retItem;
	}	

}

構造了1000個字串的列表，這裡使用String來作為資料型別，除了下標為129的整數倍之外的值=i+""的字串，其它的取值，如果為129的偶數倍，則為i+"0.1"的字串；如果為129的奇數倍，則為i+”0.1abc“。

批量處理方法batchProcMethod，實現對當前批量資料的型別轉換，將字串轉為整數，當資料列表包含.1或.1abc的異常資料時，Integer.valueOf(item);會丟擲異常，導致該批量處理失敗；

單資料修正方法singleProcMethod，實現了處理"0.1"之類的double型字串轉換成，但針對".1abc"字尾的資料仍然處理失敗。

執行測試程式碼，輸出結果如下：

single tryNum = 9, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 0,bError=true
0.1: can be fixed.
single tryNum = 24, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 129,bError=true
129.1abc: can not be fixed.
single tryNum = 39, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 258,bError=true
258.1: can be fixed.
single tryNum = 54, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 387,bError=true
387.1abc: can not be fixed.
single tryNum = 69, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 516,bError=true
516.1: can be fixed.
single tryNum = 84, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 645,bError=true
645.1abc: can not be fixed.
single tryNum = 99, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 774,bError=true
774.1: can be fixed.
single tryNum = 114, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 903,bError=true
903.1abc: can not be fixed.
tryNum: 120
errorList: [For input string: "129.1abc", For input string: "387.1abc", For input string: "645.1abc", For input string: "903.1abc"]
correctList: [0.1, 258.1, 516.1, 774.1]

tryNum: 120，表示這個演算法總共嘗試了120次處理嘗試，包括批量處理和修正處理。需要想要看每一次處理嘗試的詳細資訊，將debugLevel設定為7，可以看到詳細的輸出（摘錄部分）：

batch  tryNum = 1, levelIdx = 0,levelNum = 128,batchNum = 128,anchorIdx = 0,bError=false
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 2, levelIdx = 1,levelNum = 64,batchNum = 64,anchorIdx = 0,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 3, levelIdx = 2,levelNum = 32,batchNum = 32,anchorIdx = 0,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 4, levelIdx = 3,levelNum = 16,batchNum = 16,anchorIdx = 0,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 5, levelIdx = 4,levelNum = 8,batchNum = 8,anchorIdx = 0,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 6, levelIdx = 5,levelNum = 4,batchNum = 4,anchorIdx = 0,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 7, levelIdx = 6,levelNum = 2,batchNum = 2,anchorIdx = 0,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 8, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 0,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
single tryNum = 9, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 0,bError=true
0.1: can be fixed.
batch  tryNum = 10, levelIdx = 6,levelNum = 2,batchNum = 2,anchorIdx = 1,bError=false
batch  tryNum = 11, levelIdx = 5,levelNum = 4,batchNum = 4,anchorIdx = 3,bError=false
batch  tryNum = 12, levelIdx = 4,levelNum = 8,batchNum = 8,anchorIdx = 7,bError=false
batch  tryNum = 13, levelIdx = 3,levelNum = 16,batchNum = 16,anchorIdx = 15,bError=false
batch  tryNum = 14, levelIdx = 2,levelNum = 32,batchNum = 32,anchorIdx = 31,bError=false
batch  tryNum = 15, levelIdx = 1,levelNum = 64,batchNum = 64,anchorIdx = 63,bError=false
batch  tryNum = 16, levelIdx = 0,levelNum = 128,batchNum = 128,anchorIdx = 127,bError=false
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 17, levelIdx = 1,levelNum = 64,batchNum = 64,anchorIdx = 127,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 18, levelIdx = 2,levelNum = 32,batchNum = 32,anchorIdx = 127,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 19, levelIdx = 3,levelNum = 16,batchNum = 16,anchorIdx = 127,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 20, levelIdx = 4,levelNum = 8,batchNum = 8,anchorIdx = 127,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 21, levelIdx = 5,levelNum = 4,batchNum = 4,anchorIdx = 127,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
batch  tryNum = 22, levelIdx = 6,levelNum = 2,batchNum = 2,anchorIdx = 127,bError=true
batch  tryNum = 23, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 129,bError=true
java.lang.reflect.InvocationTargetException
single tryNum = 24, levelIdx = 7,levelNum = 1,batchNum = 1,anchorIdx = 129,bError=true
129.1abc: can not be fixed.

3、演算法在資料匯入時的應用

批量處理方法batchProcMethod，實現insertItems語句即可，注意，不要使用try/catch，否則攔截了異常，演算法會認為批量處理成功。

單資料修正方法singleProcMethod，實現updateItems語句即可，注意由於此時實現按特徵欄位的值，修改記錄的匯入欄位的值，實際上只修改了一條記錄，必須使用選擇性欄位更新方法，避免未匯入欄位被item物件的預設值所覆蓋。

大致形式如下：

	public <T> void batchProcMethod(List<T> subDataList) {
		xxxDao.insertItems(subDataList);
	}
	
	// 構造單記錄處理的方法，被反射呼叫，必須是public的
	public <T> String singleProcMethod(Exception e,T item) {
		String errInfo = "";
		if (e instanceof DuplicateKeyException) {
			// 如果唯一鍵重複，則update
			// 根據匯入欄位列表，抽取相關欄位
			// String[] importFieldNames = new String[]{"fieldname1","fieldname2",...,"fieldnamen"};
			// Map<String,Object> map = itemToMap(item,importFieldNames);
			xxxDao.updateItems(map)
		}else{
            errInfo = e.getMessage();
        }
		return errInfo;
	}

其中itemToMap方法，可使用反射方法，編寫為靜態方法，供所有實體類使用。

4、演算法應用注意事項

演算法程式碼在github上，公開狀態，使用了apache license 2.0，如需使用，請按照許可證要求即可。

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