如何用 Java 几分钟处理完 30 亿个数据?

2022-07-01 00:00:00 数据 线程 队列 读取 阻塞 

转自：Dream_it_possible！，
链接：blog.csdn.net/qq_33036061/article/details/124568689

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 == ) {                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 == ) {            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());    } 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()).getAndIncrement();    }}

通过比较找出年龄数多的年龄并打印出来：

private static void findMostAge() {    Integer targetValue = ;    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256for (int i = ; 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();

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 = ; 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 = ; 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()).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 超过了字符串的大长度，那么就把后一个字符赋值给 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[];    int endIndex = arr[1];    char start = line.charAt(startIndex);    char end = line.charAt(endIndex);    if ((startIndex ==  || start == ',') && end == ',') {        arr[] = endIndex + 1;        arr[1] = arr[] + line.length() / 3;        if (arr[1] >= line.length()) {            arr[1] = line.length() - 1;        }        return line.substring(startIndex, endIndex);    }
    if (startIndex !=  && start != ',') {        startIndex = startIndex - 1;    }
    if (end != ',') {        endIndex = endIndex + 1;    }
    arr[] = 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。


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