Привет, друзья, здравствуйте, я Мяу Шоу. Сообщество операторов: Station C/Nuggets/Tencent Cloud/Alibaba Cloud/Huawei Cloud/51CTO, каждый может часто посещать их;

хорошие вещи случаются

  Вот вам практический советизхорошая статья：《Java Z Как сборщик мусора меняет управление памятью? 》 От автора：грибок-ошибка

Автор этой статьи фокусируется на сборщике мусора Z, который представляет собой эффективный инструмент управления памятью, предназначенный для обеспечения низкой задержки и высокой пропускной способности. Его философия проектирования полностью учитывает потребности современных приложений и позволяет поддерживать стабильную производительность в сценариях с высоким уровнем параллелизма. Он подробно обсудит принцип работы, сценарии применения, преимущества и недостатки ZGC с различных аспектов и объединит это с реальными примерами кода, чтобы помочь каждому лучше понять и применить этот мощный инструмент. Хорошая статья, поставьте ему палец вверх!

Привет, друзья, здравствуйте, я Мяу Шоу. Сообщество операторов: Station C/Nuggets/Tencent Cloud/Alibaba Cloud/Huawei Cloud/51CTO, каждый может часто посещать их;

Сегодня я хочу поделиться с вами некоторыми знаниями, которые я узнал ежедневно, и пообщаться с вами в форме слов, чтобы учиться друг у друга. Хотя один человек может идти быстрее, группа людей может идти дальше.

Я энтузиаст серверной разработки, и язык, с которым я чаще всего сталкиваюсь в своей повседневной работе, — это язык Java, поэтому я стараюсь использовать свое свободное время для вывода того, что я узнал, в виде статей. надеясь таким образом помочь новичкам или друзьям, которые хотят начать, они также могут накопить свои собственные навыки, просмотреть их и проверить наличие недостатков.

Друзья, в процессе рассмотрения, если вы считаете статью хорошей, ставьте лайк, собирайте и подписывайтесь на нее. Санлиан — лучшая поддержка и поддержка для меня и автора на моем писательском пути!

Предисловие

В содержании предыдущего номера,Мы углубились в глубинуJavaобычно используется вМеханизм управления памятью,Например, Heap, Stack и способы оптимизации производительности приложений JVM. Мы научились настраивать сборку мусора, сборку мусора, сборщик мусора. затруднения памяти.

В этом выпуске,Мы будем и дальше расширять наши знания об управлении памятью.,Основные моментыКак обрабатывать сотни миллионов больших данных в Java-приложениях。Когда мы сталкиваемся с большими даннымисценачас,Управление памятью особенно важно,Как эффективно загружать и обрабатывать сотни миллионов данных в памяти,Становится основной задачей оптимизации производительности приложений Java. Эта статья подробно объяснит эту тему,от Анализ исходного кодаприезжать Сценарии применения, чтобы вы могли четко усвоить лучшие практики Java в обработке больших данных.

краткое содержание

В современной разработке приложений обработка огромных объемов данных стала нормой. Язык Java известен своим надежным механизмом. управления память и мощная поддержка сторонних библиотек стали одними из предпочтительных языков для обработки больших данных. Однако загрузка сотен миллионов данных в память требует от нас уделять особое внимание эффективности и экономичности памяти в процессе разработки. мусора Стратегия и выбор структур данных. В этой статье будет подробно рассмотрено техническое решение для загрузки сотен миллионов данных в память на Java с использованием Анализа. исходного код, использовать Случай, сцены приложений, тестирование производительности и Анализ преимуществ и недостатков,И в сочетании с анализом основных методов класса,Дайте практическую ссылку.

Обзор

В сценариях с большими данными возможности управления памятью и обработки данных Java сталкиваются с огромными проблемами. При загрузке сотен миллионов данных часто возникают такие проблемы, как переполнение памяти, узкие места в производительности и частые срабатывания сборщика мусора. В этом разделе рассказывается, как оптимизировать приложения Java с разных сторон, чтобы они могли эффективно загружать и обрабатывать сотни миллионов данных.

Основные проблемы:

• предел памяти：Как эффективно хранить большие объемы данных в ограниченной памяти？
• Сбор мусора：После загрузки большого количества данных,Как предотвратить чрезмерное влияние GC на работу программы?
• Параллельная обработка：Как использовать многопоточность или параллельную обработку для повышения эффективности обработки данных？

Ключевые технические моменты:

• использовать Подходящая структура данных, такая какArrayList、HashMap、ConcurrentHashMapхранить и обрабатывать большие данные。
• использоватьфайл, отображенный в памяти（Memory-mapped file) технология для обработки чрезвычайно больших данных.
• Оптимизируйте производительность загрузки данных за счет загрузки фрагментов, пакетной обработки, потоковой обработки и т. д.

Анализ исходного кода

При загрузке сотен миллионов данных в Java,Выбор структуры данных имеет решающее значение. Ниже приведен простой пример кода.,покажи как пройтиЗагружать партиямиСотни миллионов данных,и использоватьArrayListхранить данные。

import java.util.ArrayList;

public class LargeDataLoader {
    
    private static final int BATCH_SIZE = 1000000; // Загружайте 1 миллион фрагментов данных каждый раз
    
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<String> data = new ArrayList<>();
        int totalRecords = 100000000; // Предположим, что необходимо загрузить 100 миллионов фрагментов данных.
        loadDataInBatches(data, totalRecords);
    }

    // Загружать партиямиданные    public static void loadDataInBatches(ArrayList<String> data, int totalRecords) {
        int loaded = 0;
        while (loaded < totalRecords) {
            int nextBatch = Math.min(BATCH_SIZE, totalRecords - loaded);
            for (int i = 0; i < nextBatch; i++) {
                data.add("Record " + (loaded + i));
            }
            loaded += nextBatch;
            System.out.println("Загружено: " + loaded + " данные");
        }
    }
}

Анализ исходного кода：

1. BATCH_SIZE：Установить размер партии,Избегайте переполнения памяти, вызванного одновременной загрузкой слишком большого количества данных.
2. Загружать партиями：шаг за шагом по циклам Загрузить данные,Вставка партиямиArrayList,Не занимайте слишком много памяти за один раз при загрузке больших данных.
3. Мониторинг памяти：в большомданныесцена Вниз,Состояние памяти должно постоянно контролироваться.,Предотвратить переполнение.

Ниже приводится подробный Анализ кода: Анализ выглядит следующим образом:

Этот код Java определяет функцию под названием LargeDataLoader класс, который содержит main метод и loadDataInBatches Статический метод пакетной загрузки больших объемов данных в ArrayList середина.

Вот как выглядит этот код:

1. import java.util.ArrayList;：ИмпортированоJavaиз ArrayList добрый.
2. public class LargeDataLoader { ... }：определяет файл с именем LargeDataLoader Публика добрый.
3. Определение констант：
   • private static final int BATCH_SIZE = 1000000;：определяет константу BATCH_SIZE,Объем данных, что означает каждую загрузку,Это установлено на1,000,000 (один миллион).
4. public static void main(String[] args) { ... }：определенная процедураизосновная точка входа main метод.
5. создавать ArrayList：
   • ArrayList<String> data = new ArrayList<>();：создать одиниспользуется для Сохранить строкуиз ArrayList。
6. Определение и Загрузить данные：
   • int totalRecords = 100000000;：определить целое число totalRecords,Указывает общее количество записей для загрузки,Это установлено на100,000,000 (сто миллионов).
7. Способ вызова Загрузить партиямиданные：
   • loadDataInBatches(data, totalRecords);：вызов loadDataInBatches метод, передать ArrayList и общее количество записей.

loadDataInBatches метод:

1. Определить локальные переменные：
   • int loaded = 0;：Определить счетчик loaded,Используется для отслеживания загруженного объема данных.
2. Загрузка данных в цикле：
   • while (loaded < totalRecords) { ... }：использоватьwhileцикл,прямойприезжатьнагрузкаиз Объем данных равно общему количеству записей.
3. Рассчитать размер партии：
   • int nextBatch = Math.min(BATCH_SIZE, totalRecords - loaded);：вычислить Внизпартияизразмер,Выбирать BATCH_SIZE и оставшийся незагруженным Объем Меньшее значение между данными.
4. Добавьте данные в ArrayList：
   • for (int i = 0; i < nextBatch; i++) { data.add("Record " + (loaded + i)); }：использоватьforцикл Добавьте данные в ArrayList。
5. Обновить объем загруженных данных：
   • loaded += nextBatch;：更新已нагрузкаиз Объем данных。
6. Ход печати：
   • System.out.println("Загружено: " + loaded + " данные");：Распечатать загруженный Объем данных.

Подробная интерпретация:

1. Инициализировать контейнер данных：
   • создать один ArrayList,Используется для хранения добавляемых данных.
2. Загружать партиямиданные：
   • использоватьwhileцикл,Загружать партиямиданные,Загрузите один миллион товаров в партию,Пока он не достигнет 100 миллионов единиц данных.
3. Ход печати：
   • После завершения каждой пакетной загрузки,Распечатать загруженный Объем данных.

краткое содержание:

Цель этой программы — продемонстрировать, как загружать большой объем данных (100 миллионов элементов) пакетами в ArrayList для уменьшения потребления памяти и повышения производительности. Загружая данные порциями и распечатывая ход выполнения после каждой загрузки, можно эффективно управлять и контролировать процесс загрузки.

Обмен вариантами использования

Кейс 1: Обработка больших данных на платформах электронной коммерции

На платформе электронной коммерции,Обычно необходимо обработать сотни миллионов данных о заказах пользователей. Загружая информацию о заказе в память порциями по дням,ииспользоватьConcurrentHashMapВыполнение многопоточности,Это может эффективно улучшить пропускную способность системы.

Случай 2. Обработка цепочки взаимоотношений пользователей платформы социальных сетей

Платформам социальных сетей нужныиметь дело с Сложность среди пользователейизцепочка отношенийданные。проходитьфайл, отображенный в памятиБудут ли массовые отношения с пользователямиданныенагрузкаприезжатьв памяти,иобъединитьJavaизипопулярный（Parallel Stream) для расчета цепочки отношений, что может ускорить скорость обработки алгоритма рекомендаций.

Сценарии применения

Сценарий 1: Система анализа журналов

В крупномасштабных системах анализа журналов,Обычно требуется фактическоечасиметь дело смиллионыприезжать Сотни миллионов записей журнала。проходитьПотоковая обработка,Разработчики Java могут избежать одновременной загрузки всех журналов в память.,Вместо этого мы анализируем и обрабатываем данные журнала поэлементно.,Уменьшите потребление памяти.

Сценарий 2: Финансовая торговая система

Финансовые торговые системы часто обрабатывают сотни миллионов данных о транзакциях. в этом случае,JavaРазработчики обычноиспользоватьРаспределенный кеш（нравитьсяRedis）временно хранитьданные,Объединение пакетной обработки и регулярного обновления кэша,Обеспечьте работу системы в режиме реального времени и стабильность.

Анализ преимуществ и недостатков

преимущество:

1. Высокая гибкость：JavaПоддержка несколькихданныеструктура ииметь дело с Способ,Вы можете выбрать подходящее решение, исходя из реальной ситуации.
2. Хорошая масштабируемость：проходитьJVMТюнинг и Распределенный кеш и других технологий, Java может справиться с потребностями обработки сверхбольших данных.
3. Поддержка многопоточности：Javaизи Модель программирования позволяет нам легко реализовать многопоточность.иметь дело с,Повышение эффективности обработки данных.

недостаток:

1. Проблема со сборщиком мусора：вместе с Объем данных Увеличивать,GC может часто срабатывать,Вызывает снижение производительности приложения.
2. Высокое использование памяти：крупный масштабданныенагрузка至в памяти,Может легко привести к переполнению памяти,Требуется осторожность.

Введение в основные методы класса

1. ArrayList：динамический массив,Используется для хранения больших объемов данных. Его возможности динамического расширения подходят для загрузки изменяющихся данных.

2. HashMap：хранилище пар ключ-значение,Подходит для быстрого поиска и вставки данных.

3. ConcurrentHashMap：Безопасность резьбыиз Хэш-таблица,Подходит для массовой обработки данных в многопоточности.

4. MappedByteBuffer：используется дляфайл, отображенный в памятииметь дело с,Отображение файла в памяти,Избегайте загрузки больших файлов одновременно.

тестовый пример

Чтобы проверить производительность Java при загрузке сотен миллионов данных, мы разработали простой тест производительности.

тестовый код

import java.util.ArrayList;

public class LargeDataTest {

    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        
        ArrayList<String> data = new ArrayList<>();
        int totalRecords = 50000000; // Тестовая загрузка 50 миллионов фрагментов данных
        for (int i = 0; i < totalRecords; i++) {
            data.add("Record " + i);
        }
        
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Загрузить данныекропотливый: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }
}

результат:

• Объем данных：5000Тысячи штук
• кропотливый：в обычномиз4ядерный8GBПамятьизна машине,данныенагрузкакропотливыйок.12 секунд。

Анализ кода

Ниже приводится конкретный анализ код, надеюсь, это поможет всем: Этот код Java определяет функцию под названием LargeDataTest класс, который содержит main Метод тестирования загрузки больших объемов данных в ArrayList время, проведенное в.

Вот как выглядит этот код:

1. import java.util.ArrayList;：ИмпортированоJavaиз ArrayList добрый.
2. public class LargeDataTest { ... }：определяет файл с именем LargeDataTest Публика добрый.
3. public static void main(String[] args) { ... }：определенная процедураизосновная точка входа main метод.
4. Запись начинаетсячасмежду：
   • long startTime = System.currentTimeMillis();：вызов System.currentTimeMillis() Метод записывает текущее время (миллисекунды) для последующих расчетов. Загрузить данные затраченное время.
5. создавать ArrayList：
   • ArrayList<String> data = new ArrayList<>();：создать одиниспользуется для Сохранить строкуиз ArrayList。
6. Определение и Загрузить данные：
   • int totalRecords = 50000000;：определить целое число totalRecords,Используется для хранения общего количества записей для загрузки.,Это установлено на50,000,000 (пятьдесят миллионов).
   • for (int i = 0; i < totalRecords; i++) { data.add("Record " + i); }：использоватьforциклдобавить пять тысяч Тысячи штукданныеприезжать ArrayList середина. Каждый фрагмент данных представляет собой строку в формате. "Record " Добавьте серийный номер.
7. Конец записичасмежду：
   • long endTime = System.currentTimeMillis();：сновавызов System.currentTimeMillis() Метод записывает текущее время.
8. вычислитьи Распечататькропотливый：
   • System.out.println("Загрузить данныекропотливый: " + (endTime - startTime) + " ms");：вычислить Загрузить укажите время, которое это заняло (миллисекунды), и распечатайте его.

Подробная интерпретация:

1. Инициализировать таймер：
   • использовать System.currentTimeMillis() Запись метода Загрузить время данных раньше.
2. Создать контейнер данных：
   • создать один ArrayList,Используется для хранения добавляемых данных.
3. Загрузить данные：
   • использоватьforцикл,Цикл пятьдесят миллионов раз,каждый разцикл К ArrayList Добавьте новый фрагмент данных.
4. Останови таймер и посчитай кропотливый：
   • использовать System.currentTimeMillis() Запись метода Загрузить данные время спустя и рассчитать Загрузить данные Общее затраченное время.
5. Вывод результатов：
   • Распечатать Загрузить данные затраченное время.

краткое содержание:

Цель этой программы — протестировать загрузку большого количества данных (50 миллионов элементов) в ArrayList Время, необходимое для оценки способности программы обрабатывать большие объемы данных. Записав время до и после загрузки данных и посчитав разницу, можно получить количество миллисекунд, необходимое для загрузки данных.

Примечание. В реальных приложениях обработка таких больших объемов данных может существенно повлиять на производительность, включая использование памяти и время обработки. Кроме того, для очень больших наборов данных вы можете рассмотреть возможность использования более эффективных структур данных или систем баз данных для повышения производительности и масштабируемости.

Краткое изложение полного текста

В этой статье,Мы делимся с «Случаем» детальным анализом исходного кода.,представилнравитьсягдеJavaсерединаиметь дело с Сотни миллионовданные。ИлииспользоватьArrayList、HashMap、ConcurrentHashMap,все ещепроходитьфайл, отображенный в Для обработки больших данных Java предоставляет множество опций и решений по оптимизации. Путем разумного выбора структуры данных Загрузить партиямиа также Управление памятью Стратегия,Разработчики могут значительно повысить производительность Java-приложений при работе с большими данными.

Подвести итог

С наступлением эры больших данных,Задача Java-разработчиков больше не заключается в простом написании функционального кода.,Скореенравитьсягде有限изв памяти高效нагрузка、Обрабатывайте огромные объемы данных. Эта статья начинается с базовой структуры данных.、Управление памятью、Параллельная Обработка и другие аспекты обсудили лучшие практики обработки сотен миллионов данных на языке Java, а также предоставили практические примеры кода и сценарии. применения。проходитьосвоить эти техники,Разработчики лучше подготовлены к решению будущих проблем, связанных с большими данными,Обеспечить стабильность и эффективность системы.

Конец статьи

Хорошо, это весь мой контент по этому выпуску. Если у вас есть вопросы, оставьте сообщение ниже. Увидимся в следующем выпуске.

... ...

Нет порядка обучения, нет объема знаний; как бы ни было дело велико или мало, следует спрашивать совета непредвзято, если нас трое, у нас должен быть учитель! ! !

wished for you successed ！！！

***

⭐️Если я вам нравлюсь, подписывайтесь на меня.

⭐️Если вам было полезно, поставьте лайк.

⭐️Если у вас есть вопросы, оставьте комментарий и дайте мне знать.