如何用Java 几分钟处理完 30 亿个数据(项目难题)
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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;
public class GenerateData {
private static Random random = new Random();
public static int generateRandomData(int start, int end) {
return random.nextInt(end - start + 1) + start;
}
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
// SplitData.splitLine(line);
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：
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);
}完整代码
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;
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";
private static Map<String, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();
private static volatile boolean startConsumer = false;
private static volatile boolean consumerRunning = true;
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();
}
}
}
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,总耗时间: " + (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，同时找出出现字符最大的数
findMostAge();
System.exit(-1);
}
}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256
for (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) {
// 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();
}
}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;
// System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
// System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
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]。
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);
}完整代码
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;
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;
private static Map<Integer, Vector<String>> valueMap = new ConcurrentHashMap<>();
private static List<LinkedBlockingQueue<String>> blockQueueLists = new LinkedList<>();
private static Map<String, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();
private static Map<Integer, ReentrantLock> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();
// 队列负载均衡
private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);
private static volatile boolean startConsumer = false;
private static volatile boolean consumerRunning = true;
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();
}
}
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);
// }
// // 当前阻塞，直到释放锁
// if (!wait) {
// break;
// }
// }
}
}
}
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 {
// 开始消费
startConsumer();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
new Thread(() -> {
// 监控
monitor();
}).start();
}
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，那么终止进程
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();
// 如果连续检查指定次数都为空，那么就停止消费
if (emptyNum.get() > 12) {
consumerRunning = false;
System.out.println("消费结束...");
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,总耗时间: " + (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，同时找出出现字符最大的数
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);
}
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();
}
}
// 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;
// System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
// System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
new Thread(() -> {
String[] strArray = innerStr.split(",");
for (String s : strArray) {
countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
}
}).start();
}
}
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个的时候开始处理
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();
}
// 清除掉vector
valueMap.put(index, new Vector<>());
} finally {
lock.unlock();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}).start();
}
}
}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。
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