前言
前阵子我的项目因业务须要,要对接兄弟部门的用户数据,因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口,每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大略有几万条。因为是全量数据,因而咱们这边要做数据比对(注: 用户username是惟一),如果同步过去的数据,咱们这边没有,就要做插入操作,如果咱们这边曾经有,就要做更新操作。本文就来聊聊当数据量绝对大时,如何进行比照
比对逻辑
因用户username是惟一的,因而咱们能够利用用户username来进行比对匹配
比对实现
1、计划一:两层嵌套循环比对
即: 将接口的全量数据和咱们数据库的全量数据进行循环比对
示例
@Override public void compareAndSave(List<User> users, List<MockUser> mockUsers) { List<User> addUsers = new ArrayList<>(); List<User> updateUsers = new ArrayList<>(); for (MockUser mockUser : mockUsers) { for (User user : users) { if(mockUser.getUsername().equals(user.getUsername())){ int id = user.getId(); BeanUtils.copyProperties(mockUser,user); user.setId(id); updateUsers.add(user); }else{ User newUser = new User(); BeanUtils.copyProperties(mockUser,newUser); addUsers.add(newUser); } } } }
用这种办法,我在测试环境压了30万条数据,比对数据等了大略20分钟后,间接OOM
2、计划二:应用布隆过滤器
即: 比对开始前,先将咱们这边的数据压入布隆过滤器,而后通过布隆过滤器来断定接口数据
示例
@Override public void compareAndSave(List<User> users,List<MockUser> mockUsers){ List<User> addUsers = new ArrayList<>(); List<User> updateUsers = new ArrayList<>(); BloomFilter<String> bloomFilter = getUserNameBloomFilter(users); for (MockUser mockUser : mockUsers) { boolean isExist = bloomFilter.mightContain(mockUser.getUsername()); //更新 if(isExist){ User user = originUserMap.get(mockUser.getUsername()); int id = user.getId(); BeanUtils.copyProperties(mockUser,user); user.setId(id); updateUsers.add(user); }else{ User user = new User(); BeanUtils.copyProperties(mockUser,user); addUsers.add(user); } } }
用这种办法,我在测试环境压了30万条数据,比对耗时1秒左右
3、计划三:应用list + map比对
即:比对开始前,先将咱们这边数据寄存到map中,map的key为username,value为用户数据,而后遍历接口数据,进行比对
示例
@Override public void compareAndSave(List<User> users, List<MockUser> mockUsers) { Map<String,User> originUserMap = getOriginUserMap(users); List<User> addUsers = new ArrayList<>(); List<User> updateUsers = new ArrayList<>(); for (MockUser mockUser : mockUsers) { if(originUserMap.containsKey(mockUser.getUsername())){ User user = originUserMap.get(mockUser.getUsername()); int id = user.getId(); BeanUtils.copyProperties(mockUser,user); user.setId(id); updateUsers.add(user); }else{ User user = new User(); BeanUtils.copyProperties(mockUser,user); addUsers.add(user); } } }
用这种办法,我在测试环境压了30万条数据,比对耗时350毫秒左右
总结
这三种计划,两层循环效率是最低,而且随着数据量增大会有OOM的危险。采纳布隆过滤器,存在误判的危险,为了升高误判危险,只能升高误判率,能够通过参数指定,但这也减少判断工夫。用map能够说是效率最好,他实质是将工夫复杂度从O(n2)升高到O(n)。不过这种计划可能也不是最优计划,预先和敌人探讨下,他说能够用啥双向指针啥,因为我在算法这方面没有深入研究,因而本文就没演示了
demo链接
https://github.com/lyb-geek/springboot-learning/tree/master/springboot-comparedata