如何用 Java 几分钟处理完 30 亿个数据?
1. 场景说明
现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计。假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。
23,31,42,19,60,30,36,........
2. 模拟数据
Java 中一个整数占 4 个字节，模拟 10G 为 30 亿左右个数据， 采用追加模式写入 10G 数据到硬盘里。
每 100 万个记录写一行，大概 4M 一行，10G 大概 2500 行数据。
package bigdata; import java.io.*;import java.util.Random; /** * @Desc: * @Author: bingbing * @Date: 2022/5/4 0004 19:05 */public class GenerateData { private static Random random = new Random(); public static int generateRandomData(int start, int end) { return random.nextInt(end - start + 1) + start; } /** * 产生10G的 1-1000的数据在D盘 */ public void generateData() throws IOException { File file = new File("D:\\ User.dat"); if (!file.exists()) { try { file.createNewFile(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } int start = 18; int end = 70; long startTime = System.currentTimeMillis(); BufferedWriter bos = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(file, true))); for (long i = 1; i < Integer.MAX_VALUE * 1.7; i++) { String data = generateRandomData(start, end) + ","; bos.write(data); // 每100万条记录成一行，100万条数据大概4M if (i % 1000000 == 0) { bos.write("\n"); } } System.out.println("写入完成! 共花费时间:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) / 1000 + " s"); bos.close(); } public static void main(String[] args) { GenerateData generateData = new GenerateData(); try { generateData.generateData(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }}
上述代码调整参数执行 2 次，凑 10G 数据在 D 盘 User.dat 文件里：
准备好 10G 数据后，接着写如何处理这些数据。
3. 场景分析
10G 的数据比当前拥有的运行内存大的多，不能全量加载到内存中读取。如果采用全量加载，那么内存会直接爆掉，只能按行读取。Java 中的 bufferedReader 的 readLine() 按行读取文件里的内容。
4. 读取数据
首先，我们写一个方法单线程读完这 30 亿数据需要多少时间，每读 100 行打印一次：
private static void readData() throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(FILE_NAME), "utf-8")); String line; long start = System.currentTimeMillis(); int count = 1; while ((line = br.readLine()) != null) { // 按行读取 if (count % 100 == 0) { System.out.println("读取100行,总耗时间: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s"); System.gc(); } count++; } running = false; br.close();}
按行读完 10G 的数据大概 20 秒，基本每 100 行，1 亿多数据花 1 秒，速度还挺快。
5. 处理数据
5.1 思路一
通过单线程处理，初始化一个 countMap，key 为年龄，value 为出现的次数。将每行读取到的数据按照 "," 进行分割，然后获取到的每一项进行保存到 countMap 里。如果存在，那么值 key 的 value+1。
for (int i = start; i <= end; i++) { try { File subFile = new File(dir + "\\" + i + ".dat"); if (!file.exists()) { subFile.createNewFile(); } countMap.computeIfAbsent(i + "", integer -> new AtomicInteger(0)); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }}
单线程读取并统计 countMap：
publicstatic void splitLine(String lineData) { String[] arr = lineData.split(","); for (String str : arr) { if (StringUtils.isEmpty(str)) { continue; } countMap.computeIfAbsent(str, s -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement(); }}
通过比较找出年龄数最多的年龄并打印出来：
private static void findMostAge() { Integer targetValue = 0; String targetKey = null; Iterator<Map.Entry<String, AtomicInteger>> entrySetIterator = countMap.entrySet().iterator(); while (entrySetIterator.hasNext()) { Map.Entry<String, AtomicInteger> entry = entrySetIterator.next(); Integer value = entry.getValue().get(); String key = entry.getKey(); if (value > targetValue) { targetValue = value; targetKey = key; } } System.out.println("数量最多的年龄为:" + targetKey + "数量为：" + targetValue);}
测试结果
总共花了 3 分钟读取完并统计完所有数据。
内存消耗为 2G-2.5G，CPU 利用率太低，只向上浮动了 20%-25% 之间。
要想提高 CPU 利用率，那么可以使用多线程去处理。
下面我们使用多线程去解决这个 CPU 利用率低的问题。
5.2 思路二：分治法
使用多线程去消费读取到的数据。采用生产者、消费者模式去消费数据。
因为在读取的时候是比较快的，单线程的数据处理能力比较差。因此思路一的性能阻塞在取数据的一方且又是同步操作，导致整个链路的性能会变的很差。
所谓分治法就是分而治之，也就是说将海量数据分割处理。根据 CPU 的能力初始化 n 个线程，每一个线程去消费一个队列，这样线程在消费的时候不会出现抢占队列的问题。同时为了保证线程安全和生产者消费者模式的完整，采用阻塞队列。Java 中提供了 LinkedBlockingQueue 就是一个阻塞队列。
初始化阻塞队列
使用 LinkedList 创建一个阻塞队列列表：
private static List<LinkedBlockingQueue<String>> blockQueueLists = new LinkedList<>();
在 static 块里初始化阻塞队列的数量和单个阻塞队列的容量为 256。
上面讲到了 30 亿数据大概 2500 行，按行塞到队列里。20 个队列，那么每个队列 125 个，因此可以容量可以设计为 256 即可。
//每个队列容量为256for (int i = 0; i < threadNums; i++) { blockQueueLists.add(new LinkedBlockingQueue<>(256));}
生产者
为了实现负载的功能，首先定义一个 count 计数器，用来记录行数：
private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);
按照行数来计算队列的下标 long index=count.get()%threadNums。
下面算法就实现了对队列列表中的队列进行轮询的投放：
static class SplitData { public static void splitLine(String lineData) { String[] arr = lineData.split("\n"); for (String str : arr) { if (StringUtils.isEmpty(str)) { continue; } long index = count.get() % threadNums; try { // 如果满了就阻塞 blockQueueLists.get((int) index).put(str); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } count.getAndIncrement(); } }
消费者
1) 队列线程私有化
消费方在启动线程的时候根据 index 去获取到指定的队列，这样就实现了队列的线程私有化。
private static void startConsumer() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException { //如果共用一个队列，那么线程不宜过多，容易出现抢占现象 System.out.println("开始消费..."); for (int i = 0; i < threadNums; i++) { final int index = i; // 每一个线程负责一个 queue，这样不会出现线程抢占队列的情况。 new Thread(() -> { while (consumerRunning) { startConsumer = true; try { String str = blockQueueLists.get(index).take(); countNum(str); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); }}
2) 多子线程分割字符串
由于从队列中多到的字符串非常的庞大，如果又是用单线程调用 split(",") 去分割，那么性能同样会阻塞在这个地方。
// 按照 arr的大小，运用多线程分割字符串private static void countNum(String str) { int[] arr = new int[2]; arr[1] = str.length() / 3; for (int i = 0; i < 3; i++) { final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr); new Thread(() -> { String[] strArray = innerStr.split(","); for (String s : strArray) { countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement(); } }).start(); }}
3) 分割字符串算法
分割时从 0 开始，按照等分的原则，将字符串 n 等份，每一个线程分到一份。
用一个 arr 数组的 arr[0] 记录每次的分割开始位置。arr[1] 记录每次分割的结束位置，如果遇到的开始的字符不为 "," 那么就 startIndex-1。如果结束的位置不为 "," 那么将 endIndex 向后移一位。
如果 endIndex 超过了字符串的最大长度，那么就把最后一个字符赋值给 arr[1]。
/** * 按照 x坐标 来分割 字符串，如果切到的字符不为“，”， 那么把坐标向前或者向后移动一位。 * * @param line * @param arr 存放x1,x2坐标 * @return */public static String splitStr(String line, int[] arr) { int startIndex = arr[0]; int endIndex = arr[1]; char start = line.charAt(startIndex); char end = line.charAt(endIndex); if ((startIndex == 0 || start == ',') && end == ',') { arr[0] = endIndex + 1; arr[1] = arr[0] + line.length() / 3; if (arr[1] >= line.length()) { arr[1] = line.length() - 1; } return line.substring(startIndex, endIndex); } if (startIndex != 0 && start != ',') { startIndex = startIndex - 1; } if (end != ',') { endIndex = endIndex + 1; } arr[0] = startIndex; arr[1] = endIndex; if (arr[1] >= line.length()) { arr[1] = line.length() - 1; } return splitStr(line, arr);}
测试结果
内存和 CPU 初始占用大小：
启动后，运行时内存稳定在 11.7G，CPU 稳定利用在 90% 以上。
总耗时由 180 秒缩减到 103 秒，效率提升 75%，得到的结果也与单线程处理的一致。
6. 遇到的问题
如果在运行了的时候，发现 GC 突然罢工不工作了，有可能是 JVM 的堆中存在的垃圾太多，没回收导致内存的突增。
解决方法
在读取一定数量后，可以让主线程暂停几秒，手动调用 GC。
提示: 本 demo 的线程创建都是手动创建的，实际开发中使用的是线程池。
转自：Dream_it_possible！，
链接：blog.csdn.net/qq_33036061/article/details/124568689
END
往期精彩记一次通过 Arthas 定位解决 Spring Boot 中内嵌 Tomcat 的 Bug 问题
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Spring Boot 实现 MySQL 读写分离技术
为什么你开发的网页不应该大于 14KB？
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