如何用 Java 几分钟处理完 30 亿个数据

曾经终败给现在 2024-05-07 22:29 60阅读 0赞

## 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。

private static Random random = new Random();
    
        /**
         * 产生10G的 1-1000的数据在D盘
         */
        @Test
        public void test13() throws IOException {
        
            File file = new File("D://User.dat");
            if (!file.exists()) {
        
                try {
        
                    file.createNewFile();
                } catch (IOException e) {
        
                    log.error("创建文件夹失败,", e);
                }
            }
            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 int generateRandomData(int start, int end) {
        
            return random.nextInt(end - start + 1) + start;
        }

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。

![在这里插入图片描述][e00ecdccc84247bb90947a8e830fa386.png]  
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 30E 数据需要多少时间，每读 100 行打印一次：

private boolean running = false;
        @Test
        public void test14() throws IOException {
        
            if (running) {
        
                return;
            }
            running = true;
            BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("D://User.dat"), "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 30 秒，基本每 100 行，1E 多数据花 1S，速度还挺快：

![在这里插入图片描述][ad5a3b967f9a45c0a2cdf6d3a08b33ae.png]

## 5 处理数据 ##

### 5.1 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) {
        
                    log.error("未找到指定文件,", e);
                } catch (IOException e) {
        
                    log.error("读取文件失败,", e);
                }
            }

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 com.wkf.workrecord.work.study.test;
    
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
    
    import java.io.*;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    
    /**
     * @author wuKeFan
     * @date 2024-04-22 10:29:46
     */
    @Slf4j
    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) {
        
                    log.error("未找到指定文件,", e);
                } catch (IOException e) {
        
                    log.error("读取文件失败,", e);
                }
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
        
    
    
            new Thread(() -> {
        
                try {
        
                    readData();
                } catch (IOException e) {
        
                    log.error("执行出错:", e);
                }
    
            }).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) {
        
                        log.error("执行出错:", e);
                    }
                }
                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。

![在这里插入图片描述][2f62f2d7ae564bc5b3cf5486b0a7f91b.png]

内存消耗为 2G-2.5G，但CPU 利用率太低

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。

### 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。

![在这里插入图片描述][ef129beec7b04524a914019d771492bb.jpeg]  
**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) {
        
                        log.error("执行出错:", e);
                    }
                    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) {
        
                            log.error("执行出错:", e);
                        }
                    }
                }).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 com.wkf.workrecord.work.study.test;
    
    import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    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;
    
    /**
     * 多线程处理
     * @author wuKeFan
     * @date 2024-04-22 10:38:31
     */
    @Slf4j
    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) {
        
                        log.error("执行出错:", e);
                    }
                    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) {
        
                    log.error("执行出错:", e);
                } catch (IOException e) {
        
                    log.error("执行出错:", e);
                }
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
        
    
    
            new Thread(() -> {
        
                try {
        
                    // 读取数据
                    readData();
                } catch (IOException e) {
        
                    log.error("执行出错:", e);
                }
    
    
            }).start();
    
            new Thread(() -> {
        
                try {
        
                    // 开始消费
                    startConsumer();
                } catch (FileNotFoundException e) {
        
                    log.error("执行出错:", e);
                } catch (UnsupportedEncodingException e) {
        
                    log.error("执行出错:", e);
                }
            }).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) {
        
                    log.error("执行出错:", e);
                }
                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) {
        
                        log.error("执行出错:", e);
                    }
                }
                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) {
        
                            log.error("执行出错:", e);
                        }
                    }
                }).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) {
        
                                        log.error("执行出错:", e);
                                    }
                                    // 清除掉vector
                                    valueMap.put(index, new Vector<>());
                                } finally {
        
                                    lock.unlock();
                                }
    
                            }
                        } catch (InterruptedException e) {
        
    
                        }
                    }
                }).start();
            }
    
        }
    
    }

**测试结果**：总耗时由 190S 缩减到 128S，效率提升不少，得到的结果也与单线程处理的一致！

![在这里插入图片描述][5cbf8f6dd95a42349ac4de858ef4ae04.png]  
使用此方法,内存和CPU的利用率都提高了

## 6 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！

[e00ecdccc84247bb90947a8e830fa386.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/07/1a30dd17f8b84cd4b9606edab4900b97.png
[ad5a3b967f9a45c0a2cdf6d3a08b33ae.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/07/63a6b009ac6346f7bf5e5971d9b50e2e.png
[2f62f2d7ae564bc5b3cf5486b0a7f91b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/07/43bb5ddcab6c454ab42d9e2e93db8b8c.png
[ef129beec7b04524a914019d771492bb.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/07/537bbcf973de4627900a3b82b76512cd.jpeg
[5cbf8f6dd95a42349ac4de858ef4ae04.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/07/3bceb5f73e6a4fbf80a019e910aa88ec.png