关于java:面试官给你几分钟怎么快速处理完-30-亿条数据我懵了

场景阐明

现有一个 10G 文件的数据,外面蕴含了 18-70 之间的整数,别离示意 18-70 岁的人群数量统计,假如年龄范畴散布平均,别离示意零碎中所有用户的年龄数,找出反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,........

模仿数据

Java 中一个整数占 4 个字节,模仿 10G 为 30 亿左右个数据, 采纳追加模式写入 10G 数据到硬盘里。每 100 万个记录写一行,大略 4M 一行,10G 大略 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,100万条数据大略4M
            if (i % 1000000 == 0) {
                bos.write("\n");
            }
        }
        System.out.println("写入实现! 共破费工夫:" + (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 10 个 G 的数据在 D 盘的 User.dat 文件里。

筹备好 10G 数据后,接着写如何解决这些数据。

场景剖析

10G 的数据比以后领有的运行内存大的多,不能全量加载到内存中读取,如果采纳全量加载,那么内存会间接爆掉,只能按行读取,Java 中的 bufferedReader 的 readLine() 按行读取文件里的内容。

读取数据

首先咱们写一个办法单线程读完这 30E 数据须要多少工夫,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
//            SplitData.splitLine(line);
        if (count % 100 == 0) {
            System.out.println("读取100行,总耗工夫: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
            System.gc();
        }
        count++;
    }
    running = false;
    br.close();

}

按行读完 10G 的数据大略 20 秒,根本每 100 行,1E 多数据花 1S,速度还挺快:

解决数据

| 思路一:通过单线程解决

通过单线程解决,初始化一个 countMap,key 为年龄,value 为呈现的次数,将每行读取到的数据依照 “,” 进行宰割,而后获取到的每一项进行保留到 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:

public static 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();
    }
}

通过比拟找出年龄数最多的年龄并打印进去:

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);
}

残缺代码:

package bigdata;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @Desc:
 * @Author: bingbing
 * @Date: 2022/5/4 0004 19:19
 * 单线程解决
 */
public class HandleMaxRepeatProblem_v0 {

    public static final int start = 18;
    public static final int end = 70;

    public static final String dir = "D:\dataDir";

    public static final String FILE_NAME = "D:\ User.dat";

    /**
     * 统计数量
     */
    private static Map<String, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 开启生产的标记
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消费者运行保障
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;

    /**
     * 依照 "," 宰割数据,并写入到countMap里
     */
    static class SplitData {

        public static 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();
            }
        }

    }

    /**
     *  init map
     */

    static {
        File file = new File(dir);
        if (!file.exists()) {
            file.mkdir();
        }

        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();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(() -> {
            try {
                readData();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }).start();

    }

    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,并向map里写入数据
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) {
                System.out.println("读取100行,总耗工夫: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
                try {
                    Thread.sleep(1000L);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            count++;
        }
        findMostAge();

        br.close();
    }

    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);
    }

    private static void clearTask() {
        // 清理,同时找出呈现字符最大的数
        findMostAge();
        System.exit(-1);
    }

}

测试后果:总共花了 3 分钟读取完并统计完所有数据。

内存耗费为 2G-2.5G,CPU 利用率太低,只向上浮动了 20%-25% 之间:

要想进步 CPU 的利用率,那么能够应用多线程去解决。上面咱们应用多线程去解决这个 CPU 利用率低的问题。

| 思路二:分治法

应用多线程去生产读取到的数据。采纳生产者、消费者模式去生产数据,因为在读取的时候是比拟快的,单线程的数据处理能力比拟差,因而思路一的性能阻塞在取数据方,又是同步的,所以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宰割解决。依据 CPU 的能力初始化 n 个线程,每一个线程去生产一个队列,这样线程在生产的时候不会呈现抢占队列的问题。

同时为了保障线程平安和生产者消费者模式的残缺,采纳阻塞队列,Java 中提供了 LinkedBlockingQueue 就是一个阻塞队列。

①初始化阻塞队列

应用 linkedList 创立一个阻塞队列列表:

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,下面讲到了 30E 数据大略 2500 行,按行塞到队列里,20 个队列,那么每个队列 125 个,因而能够容量能够设计为 256 即可:

//每个队列容量为256
for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
    blockQueueLists.add(new LinkedBlockingQueue<>(256));
}

②生产者

为了实现负载的性能, 首先定义一个 count 计数器,用来记录行数:

private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

依照行数来计算队列的下标:long index=count.get()%threadNums。

上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) {
//            System.out.println(lineData.length());
    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();

    }
}

③消费者

队列线程私有化:生产方在启动线程的时候依据 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,容易呈现抢占景象
    System.out.println("开始生产...");
    for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
        final int index = i;
        // 每一个线程负责一个queue,这样不会呈现线程抢占队列的状况。
        new Thread(() -> {
            while (consumerRunning) {
                startConsumer = true;
                try {
                    String str = blockQueueLists.get(index).take();
                    countNum(str);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }

}

多子线程宰割字符串:因为从队列中多到的字符串十分的宏大,如果又是用单线程调用 split(“,”) 去宰割,那么性能同样会阻塞在这个中央。

// 依照arr的大小,使用多线程宰割字符串
private static void countNum(String str) {
    int[] arr = new int[2];
    arr[1] = str.length() / 3;
//        System.out.println("宰割的字符串为start地位为:" + arr[0] + ",end地位为:" + arr[1]);
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
//            System.out.println("宰割的字符串为start地位为:" + arr[0] + ",end地位为:" + arr[1]);
        new Thread(() -> {
            String[] strArray = innerStr.split(",");
            for (String s : strArray) {
                countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
            }
        }).start();
    }
}

宰割字符串算法:宰割时从 0 开始,依照等分的准则,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] 记录每次的宰割开始地位,arr[1] 记录每次宰割的完结地位,如果遇到的开始的字符不为 “,”,那么就 startIndex-1,如果完结的地位不为 “,”,那么将 endIndex 向后移一位。

如果 endIndex 超过了字符串的最大长度,那么就把最初一个字符赋值给 arr[1]。

/**
 * 依照 x坐标 来宰割 字符串,如果切到的字符不为“,”, 那么把坐标向前或者向后挪动一位。
 *
 * @param line
 * @param arr  寄存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);
}

残缺代码:

package bigdata;

import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @Desc:
 * @Author: bingbing
 * @Date: 2022/5/4 0004 19:19
 * 多线程解决
 */
public class HandleMaxRepeatProblem {

    public static final int start = 18;
    public static final int end = 70;

    public static final String dir = "D:\dataDir";

    public static final String FILE_NAME = "D:\ User.dat";

    private static final int threadNums = 20;

    /**
     * key 为年龄,  value为所有的行列表,应用队列
     */
    private static Map<Integer, Vector<String>> valueMap = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 存放数据的队列
     */
    private static List<LinkedBlockingQueue<String>> blockQueueLists = new LinkedList<>();

    /**
     * 统计数量
     */
    private static Map<String, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();

    private static Map<Integer, ReentrantLock> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();

    // 队列负载平衡
    private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    /**
     * 开启生产的标记
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消费者运行保障
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;

    /**
     * 依照 "," 宰割数据,并写入到文件里
     */
    static class SplitData {

        public static void splitLine(String lineData) {
//            System.out.println(lineData.length());
            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();

            }
        }

        /**
         * 依照 x坐标 来宰割 字符串,如果切到的字符不为“,”, 那么把坐标向前或者向后挪动一位。
         *
         * @param line
         * @param arr  寄存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);
        }

        public static void splitLine0(String lineData) {
            String[] arr = lineData.split(",");
            for (String str : arr) {
                if (StringUtils.isEmpty(str)) {
                    continue;
                }
                int keyIndex = Integer.parseInt(str);
                ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(keyIndex, lockMap -> new ReentrantLock());
                lock.lock();
                try {
                    valueMap.get(keyIndex).add(str);
                } finally {
                    lock.unlock();
                }

//                boolean wait = true;
//                for (; ; ) {
//                    if (!lockMap.get(Integer.parseInt(str)).isLocked()) {
//                        wait = false;
//                        valueMap.computeIfAbsent(Integer.parseInt(str), integer -> new Vector<>()).add(str);
//                    }
//                    // 以后阻塞,直到开释锁
//                    if (!wait) {
//                        break;
//                    }
//                }

            }
        }

    }

    /**
     *  init map
     */

    static {
        File file = new File(dir);
        if (!file.exists()) {
            file.mkdir();
        }

        //每个队列容量为256
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
            blockQueueLists.add(new LinkedBlockingQueue<>(256));
        }

        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));
//                lockMap.computeIfAbsent(i, lock -> new ReentrantLock());
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(() -> {
            try {
                // 读取数据
                readData();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }).start();

        new Thread(() -> {
            try {
                // 开始生产
                startConsumer();
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        new Thread(() -> {
            // 监控
            monitor();
        }).start();

    }

    /**
     * 每隔60s去查看栈是否为空
     */
    private static void monitor() {
        AtomicInteger emptyNum = new AtomicInteger(0);
        while (consumerRunning) {
            try {
                Thread.sleep(10 * 1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            if (startConsumer) {
                // 如果所有栈的大小都为0,那么终止过程
                AtomicInteger emptyCount = new AtomicInteger(0);
                for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
                    if (blockQueueLists.get(i).size() == 0) {
                        emptyCount.getAndIncrement();
                    }
                }
                if (emptyCount.get() == threadNums) {
                    emptyNum.getAndIncrement();
                    // 如果间断查看指定次数都为空,那么就进行生产
                    if (emptyNum.get() > 12) {
                        consumerRunning = false;
                        System.out.println("生产完结...");
                        try {
                            clearTask();
                        } catch (Exception e) {
                            System.out.println(e.getCause());
                        } finally {
                            System.exit(-1);
                        }
                    }
                }
            }

        }
    }

    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,并向队列写入数据
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) {
                System.out.println("读取100行,总耗工夫: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
                try {
                    Thread.sleep(1000L);
                    System.gc();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            count++;
        }

        br.close();
    }

    private static void clearTask() {
        // 清理,同时找出呈现字符最大的数
        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);
        System.exit(-1);
    }

    /**
     * 应用linkedBlockQueue
     *
     * @throws FileNotFoundException
     * @throws UnsupportedEncodingException
     */
    private static void startConsumer() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
        //如果共用一个队列,那么线程不宜过多,容易呈现抢占景象
        System.out.println("开始生产...");
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
            final int index = i;
            // 每一个线程负责一个queue,这样不会呈现线程抢占队列的状况。
            new Thread(() -> {
                while (consumerRunning) {
                    startConsumer = true;
                    try {
                        String str = blockQueueLists.get(index).take();
                        countNum(str);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }

    }

    // 依照arr的大小,使用多线程宰割字符串
    private static void countNum(String str) {
        int[] arr = new int[2];
        arr[1] = str.length() / 3;
//        System.out.println("宰割的字符串为start地位为:" + arr[0] + ",end地位为:" + arr[1]);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
//            System.out.println("宰割的字符串为start地位为:" + arr[0] + ",end地位为:" + arr[1]);
            new Thread(() -> {
                String[] strArray = innerStr.split(",");
                for (String s : strArray) {
                    countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
                }
            }).start();
        }
    }

    /**
     * 后盾线程去生产map里数据写入到各个文件里, 如果不生产,那么会将内存程爆
     */
    private static void startConsumer0() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
        for (int i = start; i <= end; i++) {
            final int index = i;
            BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(dir + "\" + i + ".dat", false), "utf-8"));
            new Thread(() -> {
                int miss = 0;
                int countIndex = 0;
                while (true) {
                    // 每隔100万打印一次
                    int count = countMap.get(index).get();
                    if (count > 1000000 * countIndex) {
                        System.out.println(index + "岁年龄的个数为:" + countMap.get(index).get());
                        countIndex += 1;
                    }
                    if (miss > 1000) {
                        // 终止线程
                        try {
                            Thread.currentThread().interrupt();
                            bw.close();
                        } catch (IOException e) {

                        }
                    }
                    if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {
                        break;
                    }

                    Vector<String> lines = valueMap.computeIfAbsent(index, vector -> new Vector<>());
                    // 写入到文件里
                    try {

                        if (CollectionUtil.isEmpty(lines)) {
                            miss++;
                            Thread.sleep(1000);
                        } else {
                            // 100个一批
                            if (lines.size() < 1000) {
                                Thread.sleep(1000);
                                continue;
                            }
                            // 1000个的时候开始解决
                            ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(index, lockIndex -> new ReentrantLock());
                            lock.lock();
                            try {
                                Iterator<String> iterator = lines.iterator();
                                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                                while (iterator.hasNext()) {
                                    sb.append(iterator.next());
                                    countMap.get(index).addAndGet(1);
                                }
                                try {
                                    bw.write(sb.toString());
                                    bw.flush();
                                } catch (IOException e) {
                                    e.printStackTrace();
                                }
                                // 革除掉vector
                                valueMap.put(index, new Vector<>());
                            } finally {
                                lock.unlock();
                            }

                        }
                    } catch (InterruptedException e) {

                    }
                }
            }).start();
        }

    }
}

测试后果:

内存和 CPU 初始占用大小:

启动后,运行时稳固在 11.7,CPU 稳固利用在 90% 以上。

总耗时由 180S 缩减到 103S,效率晋升 75%,失去的后果也与单线程解决的统一!

遇到的问题

如果在运行了的时候,发现 GC 忽然罢工了,开始不工作了,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。

解决办法:在读取肯定数量后,能够让主线程暂停几秒,手动调用 GC。

提醒:本 demo 的线程创立都是手动创立的,理论开发中应用的是线程池!

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_3303…

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