如何用JAVA几分钟处理完30亿个数据?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何用JAVA几分钟处理完30亿个数据?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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目录

  • 场景说明

  • 模拟数据

  • 场景分析

  • 读取数据

  • 处理数据

  • 遇到的问题

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> countMap = new ConcurrentHashMap<>();


    /**
     * 开启消费的标志
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消费者运行保证
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;


    /**
     * 按照 "," 分割数据,并写入到countMap里
     */
    static class SplitData 

        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();
            
        


    

    /**
     *  init map
     */

    static 
        File file = new File(dir);
        if (!file.exists()) 
            file.mkdir();
        


        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();
            
        
    

    public static void main(String[] args) 


        new Thread(() -> 
            try 
                readData();
             catch (IOException e) 
                e.printStackTrace();
            

        ).start();


    


    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,并向map里写入数据
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) 
                System.out.println("读取100行,总耗时间: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
                try 
                    Thread.sleep(1000L);
                 catch (InterruptedException e) 
                    e.printStackTrace();
                
            
            count++;
        
        findMostAge();

        br.close();
    

    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);
    

    private static void clearTask() 
        // 清理,同时找出出现字符最大的数
        findMostAge();
        System.exit(-1);
    


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 的利用率,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。

| 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方,又是同步的,所以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。

①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 30E 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));
        

②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) 
//            System.out.println(lineData.length());
            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();

            
        

③消费者

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();
        


    

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;
//        System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
        for (int i = 0; i < 3; i++) 
            final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
//            System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
            new Thread(() -> 
                String[] strArray = innerStr.split(",");
                for (String s : strArray) 
                    countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
                
            ).start();
        
    

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);
        

完整代码:

package bigdata;

import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @Desc:
 * @Author: bingbing
 * @Date: 2022/5/4 0004 19:19
 * 多线程处理
 */
public class HandleMaxRepeatProblem 

    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";

    private static final int threadNums = 20;


    /**
     * key 为年龄,  value为所有的行列表,使用队列
     */
    private static Map<Integer, Vector<String>> valueMap = new ConcurrentHashMap<>();


    /**
     * 存放数据的队列
     */
    private static List<LinkedBlockingQueue<String>> blockQueueLists = new LinkedList<>();


    /**
     * 统计数量
     */
    private static Map<String, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();


    private static Map<Integer, ReentrantLock> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();

    // 队列负载均衡
    private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    /**
     * 开启消费的标志
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消费者运行保证
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;


    /**
     * 按照 "," 分割数据,并写入到文件里
     */
    static class SplitData 

        public static void splitLine(String lineData) 
//            System.out.println(lineData.length());
            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();

            
        

        /**
         * 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);
        


        public static void splitLine0(String lineData) 
            String[] arr = lineData.split(",");
            for (String str : arr) 
                if (StringUtils.isEmpty(str)) 
                    continue;
                
                int keyIndex = Integer.parseInt(str);
                ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(keyIndex, lockMap -> new ReentrantLock());
                lock.lock();
                try 
                    valueMap.get(keyIndex).add(str);
                 finally 
                    lock.unlock();
                

//                boolean wait = true;
//                for (; ; ) 
//                    if (!lockMap.get(Integer.parseInt(str)).isLocked()) 
//                        wait = false;
//                        valueMap.computeIfAbsent(Integer.parseInt(str), integer -> new Vector<>()).add(str);
//                    
//                    // 当前阻塞,直到释放锁
//                    if (!wait) 
//                        break;
//                    
//                

            
        

    

    /**
     *  init map
     */

    static 
        File file = new File(dir);
        if (!file.exists()) 
            file.mkdir();
        

        //每个队列容量为256
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) 
            blockQueueLists.add(new LinkedBlockingQueue<>(256));
        


        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));
//                lockMap.computeIfAbsent(i, lock -> new ReentrantLock());
             catch (FileNotFoundException e) 
                e.printStackTrace();
             catch (IOException e) 
                e.printStackTrace();
            
        
    

    public static void main(String[] args) 


        new Thread(() -> 
            try 
                // 读取数据
                readData();
             catch (IOException e) 
                e.printStackTrace();
            


        ).start();

        new Thread(() -> 
            try 
                // 开始消费
                startConsumer();
             catch (FileNotFoundException e) 
                e.printStackTrace();
             catch (UnsupportedEncodingException e) 
                e.printStackTrace();
            
        ).start();

        new Thread(() -> 
            // 监控
            monitor();
        ).start();


    


    /**
     * 每隔60s去检查栈是否为空
     */
    private static void monitor() 
        AtomicInteger emptyNum = new AtomicInteger(0);
        while (consumerRunning) 
            try 
                Thread.sleep(10 * 1000);
             catch (InterruptedException e) 
                e.printStackTrace();
            
            if (startConsumer) 
                // 如果所有栈的大小都为0,那么终止进程
                AtomicInteger emptyCount = new AtomicInteger(0);
                for (int i = 0; i < threadNums; i++) 
                    if (blockQueueLists.get(i).size() == 0) 
                        emptyCount.getAndIncrement();
                    
                
                if (emptyCount.get() == threadNums) 
                    emptyNum.getAndIncrement();
                    // 如果连续检查指定次数都为空,那么就停止消费
                    if (emptyNum.get() > 12) 
                        consumerRunning = false;
                        System.out.println("消费结束...");
                        try 
                            clearTask();
                         catch (Exception e) 
                            System.out.println(e.getCause());
                         finally 
                            System.exit(-1);
                        
                    
                
            

        
    


    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,并向队列写入数据
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) 
                System.out.println("读取100行,总耗时间: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
                try 
                    Thread.sleep(1000L);
                    System.gc();
                 catch (InterruptedException e) 
                    e.printStackTrace();
                
            
            count++;
        

        br.close();
    

    private static void clearTask() 
        // 清理,同时找出出现字符最大的数
        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);
        System.exit(-1);
    

    /**
     * 使用linkedBlockQueue
     *
     * @throws FileNotFoundException
     * @throws UnsupportedEncodingException
     */
    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();
        


    

    // 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;
//        System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
        for (int i = 0; i < 3; i++) 
            final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
//            System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
            new Thread(() -> 
                String[] strArray = innerStr.split(",");
                for (String s : strArray) 
                    countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
                
            ).start();
        
    


    /**
     * 后台线程去消费map里数据写入到各个文件里, 如果不消费,那么会将内存程爆
     */
    private static void startConsumer0() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException 
        for (int i = start; i <= end; i++) 
            final int index = i;
            BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(dir + "\\" + i + ".dat", false), "utf-8"));
            new Thread(() -> 
                int miss = 0;
                int countIndex = 0;
                while (true) 
                    // 每隔100万打印一次
                    int count = countMap.get(index).get();
                    if (count > 1000000 * countIndex) 
                        System.out.println(index + "岁年龄的个数为:" + countMap.get(index).get());
                        countIndex += 1;
                    
                    if (miss > 1000) 
                        // 终止线程
                        try 
                            Thread.currentThread().interrupt();
                            bw.close();
                         catch (IOException e) 

                        
                    
                    if (Thread.currentThread().isInterrupted()) 
                        break;
                    


                    Vector<String> lines = valueMap.computeIfAbsent(index, vector -> new Vector<>());
                    // 写入到文件里
                    try 

                        if (CollectionUtil.isEmpty(lines)) 
                            miss++;
                            Thread.sleep(1000);
                         else 
                            // 100个一批
                            if (lines.size() < 1000) 
                                Thread.sleep(1000);
                                continue;
                            
                            // 1000个的时候开始处理
                            ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(index, lockIndex -> new ReentrantLock());
                            lock.lock();
                            try 
                                Iterator<String> iterator = lines.iterator();
                                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                                while (iterator.hasNext()) 
                                    sb.append(iterator.next());
                                    countMap.get(index).addAndGet(1);
                                
                                try 
                                    bw.write(sb.toString());
                                    bw.flush();
                                 catch (IOException e) 
                                    e.printStackTrace();
                                
                                // 清除掉vector
                                valueMap.put(index, new Vector<>());
                             finally 
                                lock.unlock();
                            

                        
                     catch (InterruptedException e) 

                    
                
            ).start();
        

    

测试结果:

内存和 CPU 初始占用大小:

启动后,运行时稳定在 11.7,CPU 稳定利用在 90% 以上。

总耗时由 180S 缩减到 103S,效率提升 75%,得到的结果也与单线程处理的一致!

遇到的问题

如果在运行了的时候,发现 GC 突然罢工了,开始不工作了,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!

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