3. 高级优化实战篇

3.1 大规模数据处理优化

在处理大规模数据时，如海量日志分析、大数据集的计算等，传统的处理方式可能会面临内存不足、计算效率低下等问题。

• 分块处理：将大规模数据分割成多个较小的块，逐块进行处理。这样可以避免一次性将所有数据加载到内存中，减少内存压力。例如，在处理大型文件时，可以按行读取一定数量的行进行处理，处理完一批后再读取下一批。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

public class LargeDataChunkProcessing {
    public static void main(String[] args) {
        String file = "large_data.txt";
        int chunkSize = 1000; // 每块处理的行数
        try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file))) {
            String line;
            int count = 0;
            StringBuilder chunk = new StringBuilder();
            while ((line = br.readLine())!= null) {
                chunk.append(line).append("\n");
                count++;
                if (count >= chunkSize) {
                    // 处理数据块
                    processChunk(chunk.toString());
                    chunk.setLength(0);
                    count = 0;
                }
            }
            // 处理剩余的数据块
            if (chunk.length() > 0) {
                processChunk(chunk.toString());
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static void processChunk(String chunk) {
        // 在这里进行数据块的具体处理，例如统计单词数量等
        System.out.println("Processing chunk: " + chunk);
    }
}

• 并行处理：利用多线程或分布式计算框架，对数据块进行并行处理。例如，使用 Java 的ExecutorService框架创建线程池，将数据块分配到不同的线程中进行处理，充分利用多核 CPU 的资源，提高处理速度。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ParallelLargeDataProcessing {
    public static void main(String[] args) {
        String file = "large_data.txt";
        int chunkSize = 1000;
        List<String> chunks = new ArrayList<>();
        try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file))) {
            String line;
            int count = 0;
            StringBuilder chunk = new StringBuilder();
            while ((line = br.readLine())!= null) {
                chunk.append(line).append("\n");
                count++;
                if (count >= chunkSize) {
                    chunks.add(chunk.toString());
                    chunk.setLength(0);
                    count = 0;
                }
            }
            if (chunk.length() > 0) {
                chunks.add(chunk.toString());
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 创建线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        // 提交任务进行并行处理
        for (String chunk : chunks) {
            executor.submit(() -> processChunk(chunk));
        }
        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
    }

    private static void processChunk(String chunk) {
        System.out.println("Processing chunk in parallel: " + chunk);
    }
}

• 使用合适的数据结构与算法：对于大规模数据处理，选择合适的数据结构和算法至关重要。例如，使用HashMap进行数据的快速查找和统计，使用堆排序或归并排序等高效的排序算法对数据进行排序等。