假設場景：

某大型網站，活躍用戶上億個。（當然不是指同時在線人數，這里指的是再一段時間內有訪問操作的用戶數量，比如一個小時內）。

現在要每隔1小時，統計一次活躍用戶排行榜（用戶點擊本網站的一個連接，活躍度就加1，按活躍度進行排名）。

首先，在此場景下，解決此問題不涉及數據庫操作（也不可能用戶點擊一下，就更新一下數據庫！），訪問記錄就是記錄在日志文件中，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，我們不考慮用戶訪問量的統計過程，假設根據日志文件已經得出了這樣的文件：

zhangsan 2

lisi 3

其中，2、3分別表示對應用戶的活躍度，我們要按此進行排序，但是用戶總量有一億個！

接著，我們繼續抽象、簡化。既然活躍度用整數表示，我們就單獨來考慮整數排序的問題，即，用戶名也先不考慮了，就處理一億個整數的排序。

先嘗試直接使用TreeSet來排序。

TreeSet底層是紅黑樹實現的，排序是很高效的，這里不深究，我們就用它來完成排序：

1. 生產測試數據

package com.bebebird.data.handler;import java.io.File; import java.io.PrintWriter; import java.util.Random;/*** * @author sundeveloper* * 創建測試數據**/ public class DataProducer {/*** 創建數據* @param count 數據量* @param out 輸出文件路徑*/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("創建成功！耗時：" + (t2 - t1) + "毫秒。");}}
調用produce()方法，指定數據量和數據輸出路徑，來生產測試數據。

2. 利用TreeSet對數據進行排序：

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自動將數據排序* * 處理數據量能達到千萬級，一千萬數據排序大約用時20秒。**/ public class SimpleTreeSetHandler {private Integer[] datas = null;/*** 排序* @param in 數據文件路徑*/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！耗時：" + (t2 - t1) + "毫秒。");}/*** 從pos開始，獲取count個數* @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("取數成功！耗時：" + (t2 - t1) + "毫秒。");return result;}// 測試：// 創建1千萬隨機數，進行排序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));} }
調用SimpleTreeSetHandler的sort()方法，指定數據文件路徑，對其排序。

經測試，直接使用TreeSet來處理，一千萬數據量很輕松就能處理，大概排序耗時20秒左右。

但是，一億數據量時就廢了！CPU滿，內存占用上2.5G左右，并且N多分鐘后不出結果，只能結束進程！（有條件的話，可以試試，具體多久能排出來）

機器配置簡要說明：2.5 GHz Intel Core i5，系統內存10G。

3. 既然用TreeSet處理一千萬數據很容易，那么把一億條分成10個一千萬不就能夠處理了？每個一千萬用時20秒，10個一千萬大概200秒，三分鐘拍出來還是可以接受的！（當然，這么算不準確，但大概是這個數量級的！）

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** 將數據進行分成若干片段；* 分別對每個片段進行排序，存入臨時文件；* 將臨時文件進行合并**/ public class DivideTreeSetHandler {/*** 排序* @param in 數據文件路徑* @param size 每個數據文件的大小（行數）*/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; // 臨時文件編號Set<Integer> set = new TreeSet<Integer>();while(true){String line = reader.readLine();// 讀取結束！if(line == null){writeSetToTmpFile(set, fileNo, outs);break;}// 空行，跳過if("".equals(line.trim())){continue;}set.add(new Integer(line));// 數據量達到: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！耗時：" + (t2 - t1) + "毫秒。");return outs;}// set數據寫入到文件中：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("生成臨時文件：" + file.getAbsolutePath() + "！耗時：" + (t2 - t1) + "毫秒。");outs.add(file.getAbsolutePath());}/*** 合并數據* @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;// 用個set記錄從多個文件中取出的數據，這些數據需要繼續排序：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){// 設置一個標記，如果后邊datai大于data了，需要reset到此處！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，則把datai放入set，會自動排序if(datai < data){set.add(datai);}// datai等于data，則暫時退出，停止讀取else if(datai == data){break;}// datai大于data，則往回退一行（退到標記處），停止讀取else{readeri.reset();break;}}}// 按data查找，小于data的值，都已經存入set了，此時把set輸出到文件中：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！耗時：" + (t2 - t1) + "毫秒。");return file.getAbsolutePath();}/*** 從pos開始，獲取count個數* @param pos* @param count* @return*/public Integer[] limit(int pos, int count, String in){// TODO : 從排序后的文件中讀取數據即可！不寫了！return null;}// 測試：public static void main(String[] args) {// 數據量：int dataCount = 100000000;// 分頁數（拆分文件數）：int pageCount = 10;// 每頁數據量：int perPageCount = dataCount / pageCount;// 生成一億數據：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);// 獲取數據：Integer[] limit = handler.limit(10, 10, tmp);}}
調用DivideTreeSetHandler的divide()方法，指定數據文件、拆分的每頁放多少數據，將數據拆分。當然，拆分的時候就已經分別使用TreeSet排序了！

調用DivideTreeSetHandler的combine()方法，將拆分后的若干個文件進行合并，合并的過程中同樣也會排序！

最終，輸出一個完全排序了的文件。

經測試，一億數據量，拆分加合并共用時約3.6分鐘（包含各種IO操作的用時），可以接受。

到這里，核心問題解決了，剩余的就是對象排序了，把用戶、活躍度封裝成對象，用TreeSet將對象進行排序，對象實現compareTo，重寫hashcode、equals等等，就不再多說了。

當然，DivideTreeSetHandler的還有很多優化空間，比如，可以把拆分、合并用多線程來處理。這里就先不搞了，有空再說。

說明：

寫代碼時，并不知道這種排序算法已經有名字了（叫“歸并排序”），還想著為其命名呢~

實際上，是受到hadoop的map-reduce思想的啟發，想到用這個方法來處理。

思想都是想通的：一個人搞不了了，就要分而治之！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一亿条数据的排序处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。