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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