超强Java工程师进阶指南：Advanced-Java海量数据处理实战手册
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/advanced-java 你是否还在为TB级日志分析束手无策？是否因内存溢出问题频繁加班？本文将系统拆解Advanced-Java项目中5大核心场景解决方案，从百万级IP统计到TopK问题优化，让你轻松掌握分布式系统下的数据处理精髓。
分治策略：从百亿日志中提取高频IP
当面对无法载入内存的超大文件时，分而治之是工程师的首选策略。项目中docs/big-data/find-top-1-ip.md详细阐述了百度海量访问日志的处理方案：
- 数据分片：通过哈希取余将IP地址分配到不同文件，确保相同IP进入同一分片
- 本地统计：使用HashMap对每个分片计算IP频次
- 全局聚合：合并各分片结果得出最终TopN
这种方案完美解决了单机内存限制，在docs/big-data/topk-problems-and-solutions.md中还提供了C++实现的小顶堆优化代码：
priority_queue<int, vector<int>, greater<>> pq; // 小顶堆
for (const auto& x : vec) {
pq.push(x);
if (pq.size() > topK) {
pq.pop(); // 保持堆大小为k，时间复杂度O(nlogk)
}
}
TopK问题全解：从堆排序到字典树优化
Advanced-Java项目的docs/big-data/topk-problems-and-solutions.md章节系统整理了6种解决方案，适应不同业务场景：
堆排序法
维护k元素小顶堆，适用于静态数据单次查询，时间复杂度O(nlogk)。项目提供的Java实现可直接集成到生产环境：
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(k);
for (int num : data) {
pq.offer(num);
if (pq.size() > k) pq.poll();
}
字典树优化
对于字符串类型的TopK查询，字典树(Trie)结构展现出独特优势。项目中的示意图清晰展示了前缀匹配过程：
这种结构特别适合URL排序、电话号码检索等场景，在docs/big-data/find-hotest-query-string.md中有实战案例。
位图与布隆过滤器：内存优化终极方案
面对10亿级不重复整数去重，传统数组需要4GB内存，而位图(Bitmap)仅需125MB。项目docs/big-data/find-no-repeat-number.md章节揭示了空间优化的奥秘：
// 用两个bit表示数字状态：00(未出现)、01(出现1次)、10(多次)
public void findUniqueNumber(int[] nums) {
byte[] bits = new byte[nums.length / 4 + 1];
for (int num : nums) {
int idx = num / 4;
int pos = num % 4 * 2;
byte status = (byte)((bits[idx] >> pos) & 0x03);
if (status == 0) bits[idx] |= 0x01 << pos;
else if (status == 1) bits[idx] |= 0x02 << pos;
}
// 遍历bits数组提取状态为01的数字
}
实战案例：分布式系统中的数据聚合
在微服务架构下，数据分散在多台服务器。docs/big-data/find-top-100-words.md提出的二级聚合方案被广泛采用：
- 本地聚合：每台服务器计算Top100词语
- 全局合并：收集所有分片结果进行二次排序
这种架构既保证了数据处理的时效性，又避免了单机瓶颈，在电商商品搜索场景中尤为重要。
进阶资源与工具链
官方推荐的学习路径包含：
- 理论基础：docs/big-data/topk-problems-and-solutions.md
- 工程实践：docs/high-concurrency/how-to-ensure-high-concurrency-and-high-availability-of-redis.md
- 源码分析：docs/micro-services/micro-services-technology-stack.md
通过这些资源，你将构建从算法设计到系统实现的完整知识体系，真正实现从普通开发者到架构师的跨越。
项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/advanced-java
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
