1.摘要

前一阵遇到了一个使用Collections.sort()时报异常的问题,跟小伙伴@zhuidawugui 一起排查了一下,发现问题的原因是JDK7的排序实现改为了TimSort,之后我们又进一步研究了一下这个神奇的算法。

2.背景

先说一下为什么要研究这个异常,前几天线上服务器发现日志里有偶发的异常:

 
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java.lang.IllegalArgumentException: Comparison method violates its general contract!
at java.util.TimSort.mergeHi(TimSort.java:868)
  at java.util.TimSort.mergeAt(TimSort.java:485)
  at java.util.TimSort.mergeCollapse(TimSort.java:408)
at java.util.TimSort.sort(TimSort.java:214)
  at java.util.TimSort.sort(TimSort.java:173)
  at java.util.Arrays.sort(Arrays.java:659)
  at java.util.Collections.sort(Collections.java:217)
...

出错部分的代码如下:

 
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List<Integer> list = getUserIds();
Collections.sort(list, new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o1>o2?1:-1;
    }
});

google了一下:JDK7中的Collections.Sort方法实现中,如果两个值是相等的,那么compare方法需要返回0,否则可能会在排序时抛错,而JDK6是没有这个限制的。

这个问题在测试时并没有出现,线上也只是小概率复现,如何稳定的复现这个问题?看了一下源代码,抛出异常的那段源代码让人根本摸不着头脑:

 
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if (len2 == 0) {
    throw new IllegalArgumentException("Comparison method violates its general contract!");
}

为了解开这个困惑,我们对java实现的Timsort代码做了一些分析。

3.Timsort概述

TimSort排序是一种优化的归并排序,它将归并排序(merge sort) 与插入排序(insertion sort) 结合,并进行了一些优化。对于已经部分排序的数组,时间复杂度远低于 O(n log(n)),最好可达 O(n),对于随机排序的数组,时间复杂度为 O(nlog(n)),平均时间复杂度 O(nlog(n))。

它的整体思路是这样的:

  1. 遍历数组,将数组分为若干个升序或降序的片段,(如果是降序片段,反转降序的片段使其变为升序),每个片段称为一个Runtask
  2. 从数组中取一个RunTask,将这个RunTask压栈。
  3. 取出栈中相邻两个的RunTask,做归并排序,并将结果重新压栈。
  4. 重复(2),(3)过程,直到所有数据处理完毕。

这篇文章就不再过多的阐述Timsort整体思路了,有兴趣可以参考[译]理解timsort, 第一部分:适应性归并排序(Adaptive Mergesort)

4.Timsort的归并

重点说一下Timsort中的归并。归并过程相对普通的归并排序做了一定的优化,假如有如下的一段数组:

  1. 首先把数组拆成两个RunTask,这里称为A段和B段,注意,A段和B段在物理地址上是连续的:

  2. A段的起点为base1,剩余元素数量为len1;B段起点为base2,剩余元素数量为len2。取B点的起点值B[base2],在A段中进行二分查找,将A段中小于等于B[base2]的段作为merge结果的起始部分;再取A段的终点值a[base1 + len1 – 1],在B段中二分查找,将B段中大于等于a[base1 + len1 – 1]值的段作为结果的结束部分。

    更形象的说,这里把待归并的数据“掐头去尾”,只需要合并中间的数据就可以了:

  3. 之后需要创建一个tmp数组,大小为B段截取后的大小,并把B段剩余的数据拷贝过去,因为合并过程中这些数据会被覆盖掉。

    程序会记录corsor1和corsor2,这是待归并数据的指针,初始位置在A段和tmp段的末尾。同时会记录合并后数组的dest指针,位置在原B段的末尾。

    这里还有一个小优化:生成dest指针时会直接把A段cursor1指向的数据拷贝到B段末尾,同时cursor–,dest–。因为之前(2)步的时候已经保证了arr[cursor1]>arr[dest]

  4. 进行归并排序,这里每次归并比较时会记录A和tmp段比较“胜利(大于对方)”的次数,比较失败(小于对方)时会把胜利数清零。当有一个段的数据连续N次胜利时会激活另一个优化策略,在这里假设N为4,下图已经是A段连续胜利了4次的情况:

  5. 如果连续胜利N次,那么可以假设A段的数据平均大于B段,此时会用tmp[cursor2]的值在A[base0]至A[cursor1]中查找第一个小于tmp[cursor2]的索引k,并把A[k+1]到A[cursor1]的数据直接搬移到A[dest-len,dest]。

    对于例子中的数据,tmp[cursor2]=8,在A数组中查找到小于8的第一个索引(-1),之后把A[0,1]填充到A[dest-1,dest],cursor1和dest指针左移两个位置。

  6. 如果cursor1>=0,之后会再用curosr1指向的数据在tmp数组中查找,由于这里cursor1已经是-1了,循环结束。

  7. 最后把tmp里剩余的数据拷贝到A数组的剩余位置中,结束。

5.异常情况下Timsort的归并

假设这里实现的compare(obj o1,obj o2)如下:

 
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public int compare(Integer o1, Integer o2) {
    return o1>o2?1:-1;
}
  1. 仍然是分成A,B两段:

  2. 在“掐头去尾”的时候,这时会有一些变化,程序执行到compare(B[base2],A[base1])时返回-1,A的左侧留下了两个应该被切走的“5”。

  3. 接下来是正常的归并过程。

  4. 这里同样会触发“胜利”>N次逻辑

  5. 在A[base1,cursor1]中查找小于tmp[cursor2]的元素,复制,cursor1和dest左移两位。

  6. 此时再用A[cursor1]在tmp中查找,tmp中所有的数据都被移入A数组,cursor2、dest左移4位。tmp2剩余元素的数量(len2)为0。

注意!

在第6步查找的时候,有A[base1+1]<tmp[0](tmp[0]的值等于没有合并之前的B[base2])。
而第2步时,有B[base2]<A[base1]
而最初生成RunTask的时候,有A[base1]<=A[base1+1]
连起来就是B[base2]<A[base1]<=A[base1+1]<B[base2],这显然是有问题的。

所以,当len2==0时,会抛出“Comparison method violates its general contract”异常。问题复现的条件是触发“胜利N次”的优化,并且存在类似(A[base1]==A[base1+x])&&(A[base1+x]==B[base2])的数据排列。这里应该还有几种另外的触发条件,精力有限,就不再深究了。

6.参考

TimSort in Java 7 OpenJDK 源代码阅读之 TimSort

解决方法:

Collections.sort(list1, new Comparator<Combo>(){
//重写排序规则
@Override
public int compare(Combo o1, Combo o2) {
if(o2.getCreateTime()!=null&&o1.getCreateTime()!=null){
if(o2.getCreateTime().getTime()>o1.getCreateTime().getTime()){
return 1;
}else if(o2.getCreateTime().getTime()<o1.getCreateTime().getTime()){
return -1;
}else{
return 0;
}
}
return 0;
};

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