如何用 Java 几分钟处理完 30 亿个数据?

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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;
 
/**
 * @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 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
        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：

publicstatic 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);
}

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) {
        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;
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
        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]。

/**
 * 按照 x坐标 来分割 字符串，如果切到的字符不为“，”， 那么把坐标向前或者向后移动一位。
 *
 * @param line
 * @param arr  存放x1,x2坐标
 * @return
 */
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);
}

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。

提示: 本 demo 的线程创建都是手动创建的，实际开发中使用的是线程池。

转自：Dream_it_possible！，

链接：blog.csdn.net/qq_33036061/article/details/124568689

END

往期精彩记一次通过 Arthas 定位解决 Spring Boot 中内嵌 Tomcat 的 Bug 问题
为什么要写单元测试？如何写单元测试？
Spring Boot 实现 MySQL 读写分离技术
为什么你开发的网页不应该大于 14KB？

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