如何用JAVA几分钟处理完30亿个数据?

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,........

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;

/**
 * @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 10 个 G 的数据在 D 盘的 User.dat 文件里。

准备好 10G 数据后，接着写如何处理这些数据。

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。

读取数据

首先我们写一个方法单线程读完这 30E 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，1E 多数据花 1S，速度还挺快：

处理数据

思路一：通过单线程处理

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;


/**
 * @Desc:
 * @Author: bingbing
 * @Date: 2022/5/4 0004 19:19
 * 单线程处理
 */
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>