java如何排序10亿数据

在处理10亿数据时，Java可以采用多种排序方法，如“外部排序”、“多线程并行排序”、“优化数据结构”等。本文将重点介绍外部排序的具体实现。

在处理海量数据时，内存往往不足以一次性加载所有数据到内存中进行排序。此时，外部排序是一种有效的解决方案。外部排序主要包括两大步骤：分块排序和合并排序。下面我们将详细介绍这些步骤及其实现方法。

一、分块排序

分块排序是外部排序的第一步，即将大数据集分割成若干小块，每块数据能够完全加载到内存中进行排序。排序完成后，将这些排序后的小块数据写入磁盘。

1、分块数据加载

由于一次性加载10亿条数据到内存中是不可行的，因此我们需要将数据分块加载。假设每块数据大小为内存能够承受的极限，如100万条数据，那么就需要将10亿条数据分成10000个小块。

public List<File> splitAndSortFile(File inputFile, int blockSize) throws IOException {
    List<File> sortedFiles = new ArrayList<>();
    BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(inputFile));
    String[] buffer = new String[blockSize];
    int index = 0;
    String line;
    while ((line = reader.readLine()) != null) {
        buffer[index++] = line;
        if (index == blockSize) {
            File sortedFile = sortAndSave(buffer, index);
            sortedFiles.add(sortedFile);
            index = 0;
        }
    }
    if (index > 0) {
        File sortedFile = sortAndSave(buffer, index);
        sortedFiles.add(sortedFile);
    }
    reader.close();
    return sortedFiles;
}

2、块内排序

在每次加载一块数据到内存后，对这块数据进行排序。可以使用Java自带的排序方法，如Arrays.sort()。

private File sortAndSave(String[] buffer, int length) throws IOException {
    Arrays.sort(buffer, 0, length);
    File tempFile = File.createTempFile("sortInBatch", "txt");
    BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(tempFile));
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        writer.write(buffer[i]);
        writer.newLine();
    }
    writer.close();
    return tempFile;
}

二、合并排序

在完成所有块的排序后，下一步就是将这些排序后的小块数据合并成一个有序的数据集。此过程通常使用多路归并排序算法。

1、多路归并

多路归并是一种合并多个已排序文件的方法。在这个过程中，可以使用优先队列（PriorityQueue）来帮助我们快速找到当前最小的数据。

public void mergeSortedFiles(List<File> sortedFiles, File outputFile) throws IOException {
    PriorityQueue<BufferedReader> queue = new PriorityQueue<>(sortedFiles.size(), new Comparator<BufferedReader>() {
        public int compare(BufferedReader br1, BufferedReader br2) {
            try {
                return br1.readLine().compareTo(br2.readLine());
            } catch (IOException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    });
    for (File file : sortedFiles) {
        queue.add(new BufferedReader(new FileReader(file)));
    }
    BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputFile));
    while (!queue.isEmpty()) {
        BufferedReader br = queue.poll();
        String line = br.readLine();
        if (line != null) {
            writer.write(line);
            writer.newLine();
            queue.add(br);
        }
        br.close();
    }
    writer.close();
}

2、优化合并过程

在合并过程中，为了优化性能，可以将多个小块文件合并成较大块的中间文件，减少最终合并的次数和时间。此外，可以使用多线程并行处理进一步提高合并速度。

public void parallelMergeSortedFiles(List<File> sortedFiles, File outputFile, int numThreads) throws IOException, InterruptedException {
    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
    List<Future<File>> intermediateFiles = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < sortedFiles.size(); i += numThreads) {
        List<File> subList = sortedFiles.subList(i, Math.min(i + numThreads, sortedFiles.size()));
        Callable<File> task = () -> mergeSortedFiles(subList, File.createTempFile("mergeIntermediate", "txt"));
        intermediateFiles.add(executor.submit(task));
    }
    List<File> finalIntermediateFiles = new ArrayList<>();
    for (Future<File> future : intermediateFiles) {
        finalIntermediateFiles.add(future.get());
    }
    executor.shutdown();
    mergeSortedFiles(finalIntermediateFiles, outputFile);
}

三、优化数据结构

在处理和排序大数据时，选择合适的数据结构也至关重要。以下是一些优化数据结构的建议：

1、使用合适的数据结构

为提高排序效率，可以选择合适的数据结构。例如，使用堆（Heap）数据结构来实现优先队列，可以在多路归并排序中提高效率。

public void mergeSortedFilesWithHeap(List<File> sortedFiles, File outputFile) throws IOException {
    PriorityQueue<Pair<BufferedReader, String>> heap = new PriorityQueue<>(Comparator.comparing(Pair::getValue));
    for (File file : sortedFiles) {
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String line = reader.readLine();
        if (line != null) {
            heap.add(new Pair<>(reader, line));
        }
    }
    BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputFile));
    while (!heap.isEmpty()) {
        Pair<BufferedReader, String> pair = heap.poll();
        writer.write(pair.getValue());
        writer.newLine();
        String line = pair.getKey().readLine();
        if (line != null) {
            heap.add(new Pair<>(pair.getKey(), line));
        } else {
            pair.getKey().close();
        }
    }
    writer.close();
}

2、使用合适的排序算法

在块内排序时，选择合适的排序算法也很重要。对于较小的数据块，可以使用快速排序（QuickSort）或归并排序（MergeSort）。对于较大的数据块，可以考虑并行排序算法，如Java 8引入的并行流（Parallel Stream）。

private File parallelSortAndSave(String[] buffer, int length) throws IOException {
    Arrays.parallelSort(buffer, 0, length);
    File tempFile = File.createTempFile("sortInBatch", "txt");
    BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(tempFile));
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        writer.write(buffer[i]);
        writer.newLine();
    }
    writer.close();
    return tempFile;
}

四、多线程并行排序

多线程并行排序可以大大加快排序速度，特别是在多核处理器上。Java 8引入的并行流（Parallel Stream）使得多线程排序变得更加简便。

1、使用并行流进行并行排序

并行流可以利用多核处理器的优势，加快排序过程。在分块排序时，可以使用并行流来提高效率。

private File parallelSortAndSaveWithStreams(String[] buffer, int length) throws IOException {
    Arrays.stream(buffer, 0, length).parallel().sorted().toArray(String[]::new);
    File tempFile = File.createTempFile("sortInBatch", "txt");
    BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(tempFile));
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        writer.write(buffer[i]);
        writer.newLine();
    }
    writer.close();
    return tempFile;
}

2、使用Fork/Join框架

Java的Fork/Join框架是另一种并行处理大数据的有效方法。它可以将任务分割成更小的子任务，递归处理，然后合并结果。

public class ParallelSortTask extends RecursiveAction {
    private static final int THRESHOLD = 10000;
    private final String[] array;
    private final int start;
    private final int end;
    public ParallelSortTask(String[] array, int start, int end) {
        this.array = array;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    @Override
    protected void compute() {
        if (end - start <= THRESHOLD) {
            Arrays.sort(array, start, end);
        } else {
            int mid = (start + end) / 2;
            ParallelSortTask leftTask = new ParallelSortTask(array, start, mid);
            ParallelSortTask rightTask = new ParallelSortTask(array, mid, end);
            invokeAll(leftTask, rightTask);
            merge(array, start, mid, end);
        }
    }
    private void merge(String[] array, int start, int mid, int end) {
        String[] left = Arrays.copyOfRange(array, start, mid);
        String[] right = Arrays.copyOfRange(array, mid, end);
        int i = 0, j = 0, k = start;
        while (i < left.length && j < right.length) {
            array[k++] = (left[i].compareTo(right[j]) <= 0) ? left[i++] : right[j++];
        }
        while (i < left.length) {
            array[k++] = left[i++];
        }
        while (j < right.length) {
            array[k++] = right[j++];
        }
    }
}

在主程序中使用Fork/Join框架进行并行排序：

ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
ParallelSortTask task = new ParallelSortTask(buffer, 0, buffer.length);
pool.invoke(task);

通过以上方法，可以高效地对10亿条数据进行排序。外部排序、多线程并行排序、优化数据结构等方法的结合使用，能有效提高排序效率和性能。