这篇博客记录了处理三千万行日志数据的三种方法，包括使用JAVA BufferedReader、存入Redis以及多线程方案。第一种方法导致内存溢出，第二种方法耗时约6小时，第三种方法效果有限。最终，通过Linux命令行在15分钟内完成了统计。提供了JAVA实现代码及Linux shell命令示例。
先说一下场景，日志文件中有大约三千万行数据，大小为1.2G，格式为IP,TIME,现在要针对IP字段进行数量统计重复的次数，以便制定规则来控制用户的恶意注册。
关于如何读取，并统计这三千万的数据，有三个思路：
第一个：使用JAVA的BufferedReader，分批读取数据，然后再利用map统计结果。
第二个：使用JAVA的BufferedReader，分批读取数据，然后把结果直接存入到redis的sorted set中。
第三个：多线程环境下，结合第二个思路。
第一个思路，执行不到三分钟，内存已经溢出。
第二个思路，一秒钟大约能存入到redis中1667条数据，速度还不错，一小时能统计600万左右，但要统计完成，大约需要5个小时，考虑到数据越多，读写Redis的速度就越慢，估计要6个小时左右。
第三个思路，由于redis是单线程工作，此次又全部是写入的工作，所以多线程对性能提高的能力有限，如果是有读有写，可利用Redis的主从模式，写主库，读从库，多线程也能提高效率。
三个思路都行不通，最终向一个刚来加班的大牛请教，结果利用linux命令行，15分钟统计完成。于是，我就有了时间写下这篇文章，记录一下。下面附上第二个思路的JAVA实现，以及请教大牛后的linux命令行实现。<
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