去年做过一个项目，需要每日对上千个Android内存泄漏（OOM）时core dump出的hprof文件进行分析，希望借助海量数据来快速定位内存泄漏的原因。最终的分析结果是一个类森林，因为时隔较远，只找到下面这个截图了。
点击打开折叠的项目，会看到该类的每个属性，类有多少个实例，占用的大小等等信息，树的深度可以达到10^2级别。重点是项目需要实时，每个hprof文件解析出来的节点达到5w+，千万级节点已经由mapreduce进行过一次汇聚计算才出库，在展示时，依然需要一次实时计算，当点击项目时，需要快速将该类下所有的子孙节点占用的字节大小累加到该节点，因此对森林要有很高的查询效率。
好的查询效率取决于好的存储机构，众所周知，多级目录树有如下三种存储方法，这里主要讲解这三种方式，并对其做了一些修改。这里使用同一个森林为模型（字母为节点名称，数字为节点权重）
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