去年我写了《Muduo 网络编程示例》系列文章，这些文章已经收入《Linux 多线程服务端编程：使用 muduo C++ 网络库》一书。这些文章讲的基本都是运行在单机上的网络程序，每个例子都只有一个程序（第7.13节例外）。我接下来打算继续写几篇文章，谈一谈分布在多台机器上、协作发挥作用的网络编程例子。
今天先讲第一个，单词计数及排序。单词计数（word count），顾名思义就是统计一个文本文件里边每个词出现了多少次。排序指的是按出现次数从多到少排序，也可以把问题改为“找出出现次数最多的1000个单词”。
这个问题有三个层次，第一是输入文件比较小，能完全放入内存；第二是输入文件比较大，不能一次性都放入内存；第三是输入文件分布在多台机器上，这需要用到网络编程。
第一个层次很好解决，几十行代码就搞定了。https://gist.github.com/4519962
第二个层次不难解决，基本思路是分而治之，先hash分块统计单词出现次数，将每一块按出现次数排序，最后归并。代码见 https://github.com/chenshuo/recipes/blob/master/puzzle/query_freq.cc ，分析见 http://www.cnblogs.com/baiyanhuang/archive/2012/11/11/2764914.html 。
第三个层次也不难，可以当做网络编程的练习来做。如果有合适的框架，可以轻松解决，因为单词计数是map reduce的经典范例，对出现次数排序也可以再用一步map reduce搞定（估计需要一个好的 shuffle 函数，简单hash是不行的）。
如果用普通网络编程，一种设计思路如下图，其中方框代表机器，椭圆代表输入输出文件，圆角矩形代表进程。思路跟第二个层次一样，先hash到多个shard文件（由hasher和receiver负责），再对每个shard文件排序（由sender负责），最后归并（merger）。
注意这种思路适合求top K元素，不适合按出现次数排序全部单词，因为最终结果收集在一台机器上。目前这个sender实现的一个限制是，每个shard必须能全部放入内存，因为sender对shard排序是在内存中进行的。如果数据更大，还需要实现单机外部排序。
图中hasher和receiver的代码见muduo示例中的 muduo/examples/wordcount ；sender和merger的代码见 https://github.com/chenshuo/recipes/tree/master/topk 。注意merger没有使用muduo，而是采用阻塞网络编程。有兴趣的读者可以思考其背后的原因。要想发挥 merger 正常的性能，需要修改 /usr/include/boost/asio/basic_socket_streambuf.hpp ，增大缓冲区，即 enum { buffer_size = 8192 };
这可以看作是map reduce的原始实现，或者说用map reduce的思想手写了一些原始工具。如果把map reduce比作C语言，这里的几个程序相当于汇编写的函数。
以后我再写一个按出现次数全排序的例子吧，需要替换这里的sender和merger。
(.完.)