Value* ApplyOneValue(int flag = 1)//flag:0代表在hashmap外部申请,1代表在hashmap内部申请 { Value *vl = NULL; if (node_list_head_) { if (value_status_.free_num_ > 1) { ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } else { ValueNode* tmp_node = new ValueNode[kDefaultAddSize]; ValueNode* cur_node = tmp_node; if (!tmp_node) { return NULL; } vec_memptr_.push_back(tmp_node); for (uint32_t i = 1; i< kDefaultAddSize; i++) { cur_node->value_.node_ptr_ = (void*)cur_node; cur_node->next_node_ = tmp_node + i; cur_node = cur_node->next_node_; } value_status_.free_num_ += kDefaultAddSize; value_status_.total_size_ += kDefaultAddSize; node_list_head_->next_node_ = tmp_node; node_list_tail_ = cur_node; node_list_tail_->next_node_ = NULL; node_list_tail_->value_.node_ptr_ = (void*)node_list_tail_; ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } } if(NULL != vl) { //reverse start; if(rphead && ::is_open_reverse) { rphead->CdrRaw.ncdrid = cdrgetid(rphead->lcoreid); //创建父cdrid; rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles = rphead->tstart.tm_cycles; rphead->CdrRaw.cdrstat = PACKET_BEGIN; rphead->btCurStaus = PACKET_BEGIN; pubSendPkt((void*)rphead); //存储父cdr信息; vl->SetReverse(rphead->CdrRaw.ncdrid, rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles); } //返回; return vl; } return NULL; }代码意思

这段代码是一个函数，名为ApplyOneValue，返回值为指向Value的指针。函数的作用是从一个对象池中申请一个Value对象，并返回该对象的指针。如果对象池中没有空闲的对象，则会动态申请一块内存来存储一定数量的Value对象，并将这些对象链接成一个链表，同时将其中的一个对象返回。参数flag用于指示对象是在对象池内部还是外部申请的。如果在外部申请，需要手动释放该对象。函数中还包含一些与逆向代理相关的代码，用于存储父cdr信息和发送数据包。

相关问题

hashmap外部申请,1代表在hashmap内部申请区别是什么

在这段代码中，flag参数的用途是指示Value对象是在hashmap内部还是外部申请的。如果flag的值为1，则表示该对象是在hashmap内部申请的，否则表示在外部申请。

在hashmap内部申请对象的好处是可以避免频繁的内存分配和释放，从而提高程序的效率。对象池中已经有一定数量的对象，可以直接使用，避免了重复申请和释放内存的开销。

而在hashmap外部申请对象，则可以更灵活地控制对象的生命周期。在程序需要时申请对象，在不需要时手动释放对象，可以更好地管理内存，避免内存泄漏等问题。但是这种方式需要程序员手动控制对象的申请和释放，稍有不慎就可能出现内存泄漏或者非法访问内存的问题。

public class CountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> { private DoubleWritable num = new DoubleWritable(); private Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); private int total = 0; // 3 {1,1,1} // 12 {1,1} protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 1.sum int sum = 0; for(IntWritable v : values){ sum += v.get(); } //2. total: global num total += sum; //3. put to hashmap map.put(key.toString(),sum); } protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // 4. loop map Set<String> keys = map.keySet(); for(String key : keys){ //5. process the percent int value = map.get(key); double percent = value/(double)total; // 3 3 // 12 2 // 6. write to HDFS num.set(percent); context.write(new Text(key),num); } } }请解释以上代码

这是一个 MapReduce 的 Reducer 类，用于将 Mapper 阶段输出的数据进行汇总，并且计算每个月份出现的数量占比，最终将结果输出到 HDFS。

具体来说，该 Reducer 类的输入键为 Text，值为 IntWritable。输入的数据格式为月份和数量的键值对。Reducer 类的输出键为 Text，值为 DoubleWritable。输出的数据格式为月份和数量占比的键值对。

在 reduce() 方法中，首先将输入的所有数量进行求和，得到一个全局的数量 total。然后将每个月份和对应的数量存储到一个 HashMap 中。最后，在 cleanup() 方法中，遍历 HashMap 中的每个月份，计算每个月份对应的数量占总数量的比例，并将结果输出到 HDFS。

需要注意的是，在计算占比时，将数量转换为 double 类型，并且使用 DoubleWritable 类型的变量进行输出。同时，在循环遍历 HashMap 时，需要首先获取 HashMap 的键集合，并且使用键来获取对应的值。