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。
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。
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：
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。
单线程读取并统计 countMap：
通过比较找出年龄数最多的年龄并打印出来：
完整代码 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：
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。
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：
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：
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。
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。
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]。
完整代码 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。
到此这篇关于如何用 Java 几分钟处理完 30 亿个数据的文章就介绍到这了,更多相关Java 处理数据内容请搜索七叶笔记以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持七叶笔记！
