一亿条数据的排序处理

假设场景：

某大型网站，活跃用户上亿个。（当然不是指同时在线人数，这里指的是再一段时间内有访问操作的用户数量，比如一个小时内）。

现在要每隔1小时，统计一次活跃用户排行榜（用户点击本网站的一个连接，活跃度就加1，按活跃度进行排名）。

首先，在此场景下，解决此问题不涉及数据库操作（也不可能用户点击一下，就更新一下数据库！），访问记录就是记录在日志文件中，例如：

zhangsan, http://a.com/b/

zhangsan, http://a.com/c/

lisi, http://a.com/b/

lisi, http://a.com/e/

lisi, http://a.com/x/

然后，我们不考虑用户访问量的统计过程，假设根据日志文件已经得出了这样的文件：

zhangsan 2

lisi 3

其中，2、3分别表示对应用户的活跃度，我们要按此进行排序，但是用户总量有一亿个！

接着，我们继续抽象、简化。既然活跃度用整数表示，我们就单独来考虑整数排序的问题，即，用户名也先不考虑了，就处理一亿个整数的排序。

先尝试直接使用TreeSet来排序。

TreeSet底层是红黑树实现的，排序是很高效的，这里不深究，我们就用它来完成排序：

1. 生产测试数据

package com.bebebird.data.handler;import java.io.File;import java.io.PrintWriter;import java.util.Random;/** *  * @author sundeveloper *  * 创建测试数据 * */public class DataProducer {/** * 创建数据 * @param count 数据量 * @param out 输出文件路径 */public static void produce(int count, String out) {long t1 = System.currentTimeMillis();File file = new File(out);if(file.exists())file.delete();try (PrintWriter writer = new PrintWriter(file, "UTF-8");) {Random random = new Random();for(int i=0; i<count; i++){writer.write(random.nextInt(count) + "\n");}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}long t2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("创建成功！耗时：" + (t2 - t1) + "毫秒。");}}

调用produce()方法，指定数据量和数据输出路径，来生产测试数据。

2. 利用TreeSet对数据进行排序：

package com.bebebird.data.handler;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.util.Arrays;import java.util.TreeSet;/** *  * @author sundeveloper *  * 使用TreeSet自动将数据排序 *  * 处理数据量能达到千万级，一千万数据排序大约用时20秒。 * */public class SimpleTreeSetHandler {private Integer[] datas = null;/** * 排序 * @param in 数据文件路径 */public void sort(String in){long t1 = System.currentTimeMillis();File file = new File(in);if(!file.exists())return;try(BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(file),"UTF-8"));){TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>();String line = null;while((line = reader.readLine()) != null && !"".equals(line)){set.add(new Integer(line));}this.datas = set.toArray(new Integer[set.size()]);}catch(Exception e){e.printStackTrace();}long t2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("排序完成！耗时：" + (t2 - t1) + "毫秒。");}/** * 从pos开始，获取count个数 * @param pos * @param count * @return */public Integer[] limit(int pos, int count){long t1 = System.currentTimeMillis();if(pos < 0 || count <= 0){return null;}Integer[] result = new Integer[count];for (int i = 0; i < count && pos + i < this.datas.length; i++) {result[i] = this.datas[pos + i];}long t2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("取数成功！耗时：" + (t2 - t1) + "毫秒。");return result;}// 测试：// 创建1千万随机数，进行排序public static void main(String[] args) {DataProducer.produce(10000000, "data");SimpleTreeSetHandler handler = new SimpleTreeSetHandler();handler.sort("data");Integer[] limit = handler.limit(10, 10);System.out.println(Arrays.asList(limit));}}

调用SimpleTreeSetHandler的sort()方法，指定数据文件路径，对其排序。

经测试，直接使用TreeSet来处理，一千万数据量很轻松就能处理，大概排序耗时20秒左右。

但是，一亿数据量时就废了！CPU满，内存占用上2.5G左右，并且N多分钟后不出结果，只能结束进程！（有条件的话，可以试试，具体多久能排出来）

机器配置简要说明：2.5 GHz Intel Core i5，系统内存10G。

3. 既然用TreeSet处理一千万数据很容易，那么把一亿条分成10个一千万不就能够处理了？每个一千万用时20秒，10个一千万大概200秒，三分钟拍出来还是可以接受的！（当然，这么算不准确，但大概是这个数量级的！）

package com.bebebird.data.handler;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Set;import java.util.TreeSet;/** *  * @author sundeveloper * * 将数据进行分成若干片段； * 分别对每个片段进行排序，存入临时文件； * 将临时文件进行合并 * */public class DivideTreeSetHandler {/** * 排序 * @param in 数据文件路径 * @param size 每个数据文件的大小（行数） */public List<String> divide(String in, int size){long t1 = System.currentTimeMillis();File file = new File(in);if(!file.exists())return null;List<String> outs = new ArrayList<String>();try(BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(file),"UTF-8"));){int fileNo = 0; // 临时文件编号Set<Integer> set = new TreeSet<Integer>();while(true){String line = reader.readLine();// 读取结束！if(line == null){writeSetToTmpFile(set, fileNo, outs);break;}// 空行，跳过if("".equals(line.trim())){continue;}set.add(new Integer(line));// 数据量达到:if(set.size() >= size){writeSetToTmpFile(set, fileNo, outs);fileNo ++;}}}catch(Exception e){e.printStackTrace();}long t2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("拆分完成！耗时：" + (t2 - t1) + "毫秒。");return outs;}// set数据写入到文件中：private void writeSetToTmpFile(Set<Integer> set, int fileNo, List<String> outs) {long t1 = System.currentTimeMillis();File file = new File("tmp_" + fileNo);if(file.exists())file.delete();try (PrintWriter writer = new PrintWriter(file, "UTF-8");) {Iterator<Integer> iterator = set.iterator();while(iterator.hasNext()){writer.write(iterator.next() + "\n");}set.clear();}catch (Exception e){e.printStackTrace();}long t2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("生成临时文件：" + file.getAbsolutePath() + "！耗时：" + (t2 - t1) + "毫秒。");outs.add(file.getAbsolutePath());}/** * 合并数据 * @param ins */public String combine(List<String> ins) {long t1 = System.currentTimeMillis();if(ins == null || ins.size() <= 1)return null;File file = new File("tmp");if(file.exists())file.delete();try(PrintWriter writer = new PrintWriter(file, "UTF-8");){List<BufferedReader> readers = new ArrayList<>();for (String in : ins) {readers.add(new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(in),"UTF-8")));}while(readers.size() > 0){BufferedReader reader0 = readers.get(0);while(true){String line = reader0.readLine();if(line == null){readers.remove(0);break;}if("".equals(line.trim()))continue;// 用个set记录从多个文件中取出的数据，这些数据需要继续排序：Set<Integer> set = new TreeSet<Integer>();int data = new Integer(line);// 先把data放入set：set.add(data);for(int i = readers.size() - 1; i > 0; i--){BufferedReader readeri = readers.get(i);while(true){// 设置一个标记，如果后边datai大于data了，需要reset到此处！readeri.mark(1024); String linei = readeri.readLine();if(linei == null){readers.remove(i);break;}if("".equals(linei.trim()))continue;int datai = new Integer(linei);// datai小于data，则把datai放入set，会自动排序if(datai < data){set.add(datai);}// datai等于data，则暂时退出，停止读取else if(datai == data){break;}// datai大于data，则往回退一行（退到标记处），停止读取else{readeri.reset();break;}}}// 按data查找，小于data的值，都已经存入set了，此时把set输出到文件中：Iterator<Integer> iterator = set.iterator();while(iterator.hasNext()){writer.write(iterator.next() + "\n");}set.clear();}}}catch(Exception e){e.printStackTrace();}long t2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("合并完成！耗时：" + (t2 - t1) + "毫秒。");return file.getAbsolutePath();}/** * 从pos开始，获取count个数 * @param pos * @param count * @return */public Integer[] limit(int pos, int count, String in){// TODO : 从排序后的文件中读取数据即可！不写了！return null;}// 测试：public static void main(String[] args) {// 数据量：int dataCount = 100000000;// 分页数（拆分文件数）：int pageCount = 10;// 每页数据量：int perPageCount = dataCount / pageCount;// 生成一亿数据：DataProducer.produce(dataCount, "data");DivideTreeSetHandler handler = new DivideTreeSetHandler();// 拆分排序：List<String> tmps = handler.divide("data", perPageCount);// 合并排序：String tmp = handler.combine(tmps);// 获取数据：Integer[] limit = handler.limit(10, 10, tmp);}}

调用DivideTreeSetHandler的divide()方法，指定数据文件、拆分的每页放多少数据，将数据拆分。当然，拆分的时候就已经分别使用TreeSet排序了！

调用DivideTreeSetHandler的combine()方法，将拆分后的若干个文件进行合并，合并的过程中同样也会排序！

最终，输出一个完全排序了的文件。

经测试，一亿数据量，拆分加合并共用时约3.6分钟（包含各种IO操作的用时），可以接受。

到这里，核心问题解决了，剩余的就是对象排序了，把用户、活跃度封装成对象，用TreeSet将对象进行排序，对象实现compareTo，重写hashcode、equals等等，就不再多说了。

当然，DivideTreeSetHandler的还有很多优化空间，比如，可以把拆分、合并用多线程来处理。这里就先不搞了，有空再说。

说明：

写代码时，并不知道这种排序算法已经有名字了（叫“归并排序”），还想着为其命名呢~

实际上，是受到hadoop的map-reduce思想的启发，想到用这个方法来处理。

思想都是想通的：一个人搞不了了，就要分而治之！