java高性能处理10G大文件

背景：读取10G csv文件，然后 根据交易种类分分组，找出每个交易种类的交易最大值，最后给出最大的那个交易信息。

难点：最主要的是怎么快速读文件？

涉及的功能点：MappedByteBuffer 读文件方式、异步返回处理、treeset排序、线程池处理、分段切割排序

处理方式：

1，使用 MappedByteBuffer 读文件 。这里最主要是怎么提取csv中需要的列，怎么划分行，很麻烦（根据\r 字符识别换行，根据，逗号识别列）（漏洞：这里没有处理切割临界数据，太麻烦了）

2，多线程分块读取  （可以分块读取的前提是：可以指定文件内容下标读取）

3，把所有文件放到集合中

4，分组处理，异步 在每个分组中找出最大值（如果每个组的数据很多，那么且是单向比较，可以分段找出最大值）

5，最终比较每个分组的最大值。就是最终结果

MappedByteBuffer 可以先获取文件内容的总长度，然后根据机器线程处理核数，把文件分割成对应的核数个数。然后在各自的线程中做单线程处理。

这样就是最快的。重复利用了机器的处理能力。

线程的数量不能多，否则即使多了，只会徒增线程切换带来的消耗，而不能提高性能。

核心代码：

public static voi