TB级别数据排序问题

前几天看腾讯的科技博客，里面提到微信“每秒处理TB级别的数据量”，并提到腾讯团队在堪称计算机界的奥林匹克的2016年的sort benchmark 大赛上摘得四项冠军，将TB级别排序成绩刷新指99.8s，遂对TB级别的排序算法感兴趣，现将搜集的TB级别排序算法整理贴在这里。

参考链接：
http://blog.csdn.net/FX677588/article/details/72471357?locationNum=2&fps=1
问题1：如何对TB级别数据进行排序
方法内容：
传统的排序算法一般指内排序算法，针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况。但是面对海量数据，即数据不可能一次全部载入内存，需要用到外排序的方法。外排序采用分块的方法（分而治之），首先将数据分块，对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序。然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序，得到所有数据的一个有序序列。

　　例如，考虑一个1G文件，可用内存100M的排序方法。首先将文件分成10个100M，并依次载入内存中进行排序，最后结果存入硬盘。得到的是10个分别排序的文件。接着从每个文件载入9M的数据到输入缓存区，输出缓存区大小为10M。对输入缓存区的数据进行归并排序，输出缓存区写满之后写在硬盘上，缓存区清空继续写接下来的数据。对于输入缓存区，当一个块的9M数据全部使用完，载入该块接下来的9M数据，一直到所有的9个块的所有数据都已经被载入到内存中被处理过。最后我们得到的是一个1G的排序好的存在硬盘上的文件

问题2：1TB数据使用32GB内存如何排序
　　①、把磁盘上的1TB数据分割为40块（chunks），每份25GB。（注意，要留一些系统空间！）
　　②、顺序将每份25GB数据读入内存，使用quick sort算法排序。
　　③、把排序好的数据（也是25GB）存放回磁盘。
　　④、循环40次，现在，所有的40个块都已经各自排序了。（剩下的工作就是如何把它们合并排序！）
　　⑤、从40个块中分别读取25G/40=0.625G入内存（40 input buffers）。
　　⑥、执行40路合并（即并行处理40路数据，每次处理25G），并将合并结果临时存储于2GB 基于内存的输出缓冲区中。当缓冲区写满2GB时，写入硬盘上最终文件，并清空输出缓冲区；当40个输入缓冲区中任何一个处理完毕时，写入该缓冲区所对应的块中的下一个0.625GB，直到全部处理完成。

疑问：还没有明白这个归并排序的原理，怎么保证顺序处理后的归并排序的结果？最终保证输出文件内的排序结果？

3、继续优化
　　磁盘I/O通常是越少越好（最好完全没有），那么如何降低磁盘I/O操作呢？关键就在第5和第6步中的40路输入缓冲区，我们可以先做8路merge sort，把每8个块合并为1路，然后再做5-to-1的合并操作。
　　再深入思考一下，如果有多余的硬件，如何继续优化呢？有三个方向可以考虑：
　　使用并发：如多磁盘（并发I/O提高）、多线程、使用异步I/O、使用多台主机集群计算。
　　提升硬件性能：如更大内存、更高RPM的磁盘、升级为SSD、Flash、使用更多核的CPU。
　　提高软件性能：比如采用radix sort、压缩文件（提高I/O效率）等。

补充知识点：
单核CPU一次只能处理一个进程，故对于多核处理器，核的个数即为并行处理进程的个数。