面試官：給你幾分鐘，怎麼快速處理完 30 億條數據？？我懵了。。

場景說明現有一個 10G 文件的數據，裡面包含了 18-70 之間的整數，分別表示 18-70 歲的人群數量統計，假設年齡範圍分佈均勻，分別表示系統中所有用戶的年齡數，找出重覆次數最多的那個數，現有一臺記憶體為 4G、2 核 CPU 的電腦，請寫一個演算法實現。 23,31,42,19,60,30,3 ...

場景說明

現有一個 10G 文件的數據，裡面包含了 18-70 之間的整數，分別表示 18-70 歲的人群數量統計，假設年齡範圍分佈均勻，分別表示系統中所有用戶的年齡數，找出重覆次數最多的那個數，現有一臺記憶體為 4G、2 核 CPU 的電腦，請寫一個演算法實現。

23,31,42,19,60,30,36,........

模擬數據

Java 中一個整數占 4 個位元組，模擬 10G 為 30 億左右個數據，採用追加模式寫入 10G 數據到硬碟里。每 100 萬個記錄寫一行，大概 4M 一行，10G 大概 2500 行數據。

package bigdata;

import java.io.*;
import java.util.Random;

/**
 * @Desc:
 * @Author: bingbing
 * @Date: 2022/5/4 0004 19:05
 */
public class GenerateData {
    private static Random random = new Random();

    public static int generateRandomData(int start, int end) {
        return random.nextInt(end - start + 1) + start;
    }

    /**
     * 產生10G的 1-1000的數據在D盤
     */
    public void generateData() throws IOException {
        File file = new File("D:\ User.dat");
        if (!file.exists()) {
            try {
                file.createNewFile();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        int start = 18;
        int end = 70;
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        BufferedWriter bos = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(file, true)));
        for (long i = 1; i < Integer.MAX_VALUE * 1.7; i++) {
            String data = generateRandomData(start, end) + ",";
            bos.write(data);
            // 每100萬條記錄成一行，100萬條數據大概4M
            if (i % 1000000 == 0) {
                bos.write("\n");
            }
        }
        System.out.println("寫入完成! 共花費時間:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) / 1000 + " s");
        bos.close();
    }

    public static void main(String[] args) {
        GenerateData generateData = new GenerateData();
        try {
            generateData.generateData();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

上述代碼調整參數執行 2 次，湊 10 個 G 的數據在 D 盤的 User.dat 文件里。

準備好 10G 數據後，接著寫如何處理這些數據。

場景分析

10G 的數據比當前擁有的運行記憶體大的多，不能全量載入到記憶體中讀取，如果採用全量載入，那麼記憶體會直接爆掉，只能按行讀取，Java 中的 bufferedReader 的 readLine() 按行讀取文件里的內容。

讀取數據

首先我們寫一個方法單線程讀完這 30E 數據需要多少時間，每讀 100 行列印一次：

private static void readData() throws IOException {

    BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(FILE_NAME), "utf-8"));
    String line;
    long start = System.currentTimeMillis();
    int count = 1;
    while ((line = br.readLine()) != null) {
        // 按行讀取
//            SplitData.splitLine(line);
        if (count % 100 == 0) {
            System.out.println("讀取100行,總耗時間: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
            System.gc();
        }
        count++;
    }
    running = false;
    br.close();

}

按行讀完 10G 的數據大概 20 秒，基本每 100 行，1E 多數據花 1S，速度還挺快：

處理數據

| 思路一：通過單線程處理

通過單線程處理，初始化一個 countMap，key 為年齡，value 為出現的次數，將每行讀取到的數據按照 "," 進行分割，然後獲取到的每一項進行保存到 countMap 里，如果存在，那麼值 key 的 value+1。

for (int i = start; i <= end; i++) {
    try {
        File subFile = new File(dir + "\" + i + ".dat");
        if (!file.exists()) {
            subFile.createNewFile();
        }
        countMap.computeIfAbsent(i + "", integer -> new AtomicInteger(0));
    } catch (FileNotFoundException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

單線程讀取並統計 countMap：

public static void splitLine(String lineData) {
    String[] arr = lineData.split(",");
    for (String str : arr) {
        if (StringUtils.isEmpty(str)) {
            continue;
        }
        countMap.computeIfAbsent(str, s -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
    }
}

通過比較找出年齡數最多的年齡並列印出來：

private static void findMostAge() {
    Integer targetValue = 0;
    String targetKey = null;
    Iterator<Map.Entry<String, AtomicInteger>> entrySetIterator = countMap.entrySet().iterator();
    while (entrySetIterator.hasNext()) {
        Map.Entry<String, AtomicInteger> entry = entrySetIterator.next();
        Integer value = entry.getValue().get();
        String key = entry.getKey();
        if (value > targetValue) {
            targetValue = value;
            targetKey = key;
        }
    }
    System.out.println("數量最多的年齡為:" + targetKey + "數量為：" + targetValue);
}

完整代碼：

package bigdata;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @Desc:
 * @Author: bingbing
 * @Date: 2022/5/4 0004 19:19
 * 單線程處理
 */
public class HandleMaxRepeatProblem_v0 {

    public static final int start = 18;
    public static final int end = 70;

    public static final String dir = "D:\dataDir";

    public static final String FILE_NAME = "D:\ User.dat";

    /**
     * 統計數量
     */
    private static Map<String, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 開啟消費的標誌
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消費者運行保證
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;

    /**
     * 按照 "," 分割數據，並寫入到countMap里
     */
    static class SplitData {

        public static void splitLine(String lineData) {
            String[] arr = lineData.split(",");
            for (String str : arr) {
                if (StringUtils.isEmpty(str)) {
                    continue;
                }
                countMap.computeIfAbsent(str, s -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
            }
        }

    }

    /**
     *  init map
     */

    static {
        File file = new File(dir);
        if (!file.exists()) {
            file.mkdir();
        }

        for (int i = start; i <= end; i++) {
            try {
                File subFile = new File(dir + "\" + i + ".dat");
                if (!file.exists()) {
                    subFile.createNewFile();
                }
                countMap.computeIfAbsent(i + "", integer -> new AtomicInteger(0));
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(() -> {
            try {
                readData();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }).start();

    }

    private static void readData() throws IOException {

        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(FILE_NAME), "utf-8"));
        String line;
        long start = System.currentTimeMillis();
        int count = 1;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            // 按行讀取，並向map里寫入數據
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) {
                System.out.println("讀取100行,總耗時間: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
                try {
                    Thread.sleep(1000L);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            count++;
        }
        findMostAge();

        br.close();
    }

    private static void findMostAge() {
        Integer targetValue = 0;
        String targetKey = null;
        Iterator<Map.Entry<String, AtomicInteger>> entrySetIterator = countMap.entrySet().iterator();
        while (entrySetIterator.hasNext()) {
            Map.Entry<String, AtomicInteger> entry = entrySetIterator.next();
            Integer value = entry.getValue().get();
            String key = entry.getKey();
            if (value > targetValue) {
                targetValue = value;
                targetKey = key;
            }
        }
        System.out.println("數量最多的年齡為:" + targetKey + "數量為：" + targetValue);
    }

    private static void clearTask() {
        // 清理，同時找出出現字元最大的數
        findMostAge();
        System.exit(-1);
    }

}

測試結果：總共花了 3 分鐘讀取完並統計完所有數據。

記憶體消耗為 2G-2.5G，CPU 利用率太低，只向上浮動了 20%-25% 之間：

要想提高 CPU 的利用率，那麼可以使用多線程去處理。下麵我們使用多線程去解決這個 CPU 利用率低的問題。

| 思路二：分治法

使用多線程去消費讀取到的數據。採用生產者、消費者模式去消費數據，因為在讀取的時候是比較快的，單線程的數據處理能力比較差，因此思路一的性能阻塞在取數據方，又是同步的，所以導致整個鏈路的性能會變的很差。

所謂分治法就是分而治之，也就是說將海量數據分割處理。根據 CPU 的能力初始化 n 個線程，每一個線程去消費一個隊列，這樣線程在消費的時候不會出現搶占隊列的問題。

同時為了保證線程安全和生產者消費者模式的完整，採用阻塞隊列，Java 中提供了 LinkedBlockingQueue 就是一個阻塞隊列。

①初始化阻塞隊列

使用 linkedList 創建一個阻塞隊列列表：

private static List<LinkedBlockingQueue<String>> blockQueueLists = new LinkedList<>();

在 static 塊里初始化阻塞隊列的數量和單個阻塞隊列的容量為 256，上面講到了 30E 數據大概 2500 行，按行塞到隊列里，20 個隊列，那麼每個隊列 125 個，因此可以容量可以設計為 256 即可：

//每個隊列容量為256
for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
    blockQueueLists.add(new LinkedBlockingQueue<>(256));
}

②生產者

為了實現負載的功能, 首先定義一個 count 計數器，用來記錄行數：

private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

按照行數來計算隊列的下標：long index=count.get()%threadNums。

下麵演算法就實現了對隊列列表中的隊列進行輪詢的投放：

static class SplitData {

public static void splitLine(String lineData) {
//            System.out.println(lineData.length());
    String[] arr = lineData.split("\n");
    for (String str : arr) {
        if (StringUtils.isEmpty(str)) {
            continue;
        }
        long index = count.get() % threadNums;
        try {
            // 如果滿了就阻塞
            blockQueueLists.get((int) index).put(str);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        count.getAndIncrement();

    }
}

③消費者

隊列線程私有化：消費方在啟動線程的時候根據 index 去獲取到指定的隊列，這樣就實現了隊列的線程私有化。

private static void startConsumer() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
    //如果共用一個隊列，那麼線程不宜過多，容易出現搶占現象
    System.out.println("開始消費...");
    for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
        final int index = i;
        // 每一個線程負責一個queue，這樣不會出現線程搶占隊列的情況。
        new Thread(() -> {
            while (consumerRunning) {
                startConsumer = true;
                try {
                    String str = blockQueueLists.get(index).take();
                    countNum(str);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }

}

多子線程分割字元串：由於從隊列中多到的字元串非常的龐大，如果又是用單線程調用 split(",") 去分割，那麼性能同樣會阻塞在這個地方。

// 按照arr的大小，運用多線程分割字元串
private static void countNum(String str) {
    int[] arr = new int[2];
    arr[1] = str.length() / 3;
//        System.out.println("分割的字元串為start位置為:" + arr[0] + ",end位置為:" + arr[1]);
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
//            System.out.println("分割的字元串為start位置為:" + arr[0] + ",end位置為:" + arr[1]);
        new Thread(() -> {
            String[] strArray = innerStr.split(",");
            for (String s : strArray) {
                countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
            }
        }).start();
    }
}

分割字元串演算法：分割時從 0 開始，按照等分的原則，將字元串 n 等份，每一個線程分到一份。

用一個 arr 數組的 arr[0] 記錄每次的分割開始位置，arr[1] 記錄每次分割的結束位置，如果遇到的開始的字元不為 ","，那麼就 startIndex-1，如果結束的位置不為 ","，那麼將 endIndex 向後移一位。

如果 endIndex 超過了字元串的最大長度，那麼就把最後一個字元賦值給 arr[1]。

/**
 * 按照 x坐標 來分割 字元串，如果切到的字元不為“，”， 那麼把坐標向前或者向後移動一位。
 *
 * @param line
 * @param arr  存放x1,x2坐標
 * @return
 */
public static String splitStr(String line, int[] arr) {

    int startIndex = arr[0];
    int endIndex = arr[1];
    char start = line.charAt(startIndex);
    char end = line.charAt(endIndex);
    if ((startIndex == 0 || start == ',') && end == ',') {
        arr[0] = endIndex + 1;
        arr[1] = arr[0] + line.length() / 3;
        if (arr[1] >= line.length()) {
            arr[1] = line.length() - 1;
        }
        return line.substring(startIndex, endIndex);
    }

    if (startIndex != 0 && start != ',') {
        startIndex = startIndex - 1;
    }

    if (end != ',') {
        endIndex = endIndex + 1;
    }

    arr[0] = startIndex;
    arr[1] = endIndex;
    if (arr[1] >= line.length()) {
        arr[1] = line.length() - 1;
    }
    return splitStr(line, arr);
}

完整代碼：

package bigdata;

import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @Desc:
 * @Author: bingbing
 * @Date: 2022/5/4 0004 19:19
 * 多線程處理
 */
public class HandleMaxRepeatProblem {

    public static final int start = 18;
    public static final int end = 70;

    public static final String dir = "D:\dataDir";

    public static final String FILE_NAME = "D:\ User.dat";

    private static final int threadNums = 20;

    /**
     * key 為年齡，  value為所有的行列表，使用隊列
     */
    private static Map<Integer, Vector<String>> valueMap = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 存放數據的隊列
     */
    private static List<LinkedBlockingQueue<String>> blockQueueLists = new LinkedList<>();

    /**
     * 統計數量
     */
    private static Map<String, AtomicInteger> countMap = new ConcurrentHashMap<>();

    private static Map<Integer, ReentrantLock> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();

    // 隊列負載均衡
    private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    /**
     * 開啟消費的標誌
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消費者運行保證
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;

    /**
     * 按照 "," 分割數據，並寫入到文件里
     */
    static class SplitData {

        public static void splitLine(String lineData) {
//            System.out.println(lineData.length());
            String[] arr = lineData.split("\n");
            for (String str : arr) {
                if (StringUtils.isEmpty(str)) {
                    continue;
                }
                long index = count.get() % threadNums;
                try {
                    // 如果滿了就阻塞
                    blockQueueLists.get((int) index).put(str);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                count.getAndIncrement();

            }
        }

        /**
         * 按照 x坐標 來分割 字元串，如果切到的字元不為“，”， 那麼把坐標向前或者向後移動一位。
         *
         * @param line
         * @param arr  存放x1,x2坐標
         * @return
         */
        public static String splitStr(String line, int[] arr) {

            int startIndex = arr[0];
            int endIndex = arr[1];
            char start = line.charAt(startIndex);
            char end = line.charAt(endIndex);
            if ((startIndex == 0 || start == ',') && end == ',') {
                arr[0] = endIndex + 1;
                arr[1] = arr[0] + line.length() / 3;
                if (arr[1] >= line.length()) {
                    arr[1] = line.length() - 1;
                }
                return line.substring(startIndex, endIndex);
            }

            if (startIndex != 0 && start != ',') {
                startIndex = startIndex - 1;
            }

            if (end != ',') {
                endIndex = endIndex + 1;
            }

            arr[0] = startIndex;
            arr[1] = endIndex;
            if (arr[1] >= line.length()) {
                arr[1] = line.length() - 1;
            }
            return splitStr(line, arr);
        }

        public static void splitLine0(String lineData) {
            String[] arr = lineData.split(",");
            for (String str : arr) {
                if (StringUtils.isEmpty(str)) {
                    continue;
                }
                int keyIndex = Integer.parseInt(str);
                ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(keyIndex, lockMap -> new ReentrantLock());
                lock.lock();
                try {
                    valueMap.get(keyIndex).add(str);
                } finally {
                    lock.unlock();
                }

//                boolean wait = true;
//                for (; ; ) {
//                    if (!lockMap.get(Integer.parseInt(str)).isLocked()) {
//                        wait = false;
//                        valueMap.computeIfAbsent(Integer.parseInt(str), integer -> new Vector<>()).add(str);
//                    }
//                    // 當前阻塞，直到釋放鎖
//                    if (!wait) {
//                        break;
//                    }
//                }

            }
        }

    }

    /**
     *  init map
     */

    static {
        File file = new File(dir);
        if (!file.exists()) {
            file.mkdir();
        }

        //每個隊列容量為256
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
            blockQueueLists.add(new LinkedBlockingQueue<>(256));
        }

        for (int i = start; i <= end; i++) {
            try {
                File subFile = new File(dir + "\" + i + ".dat");
                if (!file.exists()) {
                    subFile.createNewFile();
                }
                countMap.computeIfAbsent(i + "", integer -> new AtomicInteger(0));
//                lockMap.computeIfAbsent(i, lock -> new ReentrantLock());
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(() -> {
            try {
                // 讀取數據
                readData();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }).start();

        new Thread(() -> {
            try {
                // 開始消費
                startConsumer();
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        new Thread(() -> {
            // 監控
            monitor();
        }).start();

    }

    /**
     * 每隔60s去檢查棧是否為空
     */
    private static void monitor() {
        AtomicInteger emptyNum = new AtomicInteger(0);
        while (consumerRunning) {
            try {
                Thread.sleep(10 * 1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            if (startConsumer) {
                // 如果所有棧的大小都為0，那麼終止進程
                AtomicInteger emptyCount = new AtomicInteger(0);
                for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
                    if (blockQueueLists.get(i).size() == 0) {
                        emptyCount.getAndIncrement();
                    }
                }
                if (emptyCount.get() == threadNums) {
                    emptyNum.getAndIncrement();
                    // 如果連續檢查指定次數都為空，那麼就停止消費
                    if (emptyNum.get() > 12) {
                        consumerRunning = false;
                        System.out.println("消費結束...");
                        try {
                            clearTask();
                        } catch (Exception e) {
                            System.out.println(e.getCause());
                        } finally {
                            System.exit(-1);
                        }
                    }
                }
            }

        }
    }

    private static void readData() throws IOException {

        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(FILE_NAME), "utf-8"));
        String line;
        long start = System.currentTimeMillis();
        int count = 1;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            // 按行讀取，並向隊列寫入數據
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) {
                System.out.println("讀取100行,總耗時間: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
                try {
                    Thread.sleep(1000L);
                    System.gc();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            count++;
        }

        br.close();
    }

    private static void clearTask() {
        // 清理，同時找出出現字元最大的數
        Integer targetValue = 0;
        String targetKey = null;
        Iterator<Map.Entry<String, AtomicInteger>> entrySetIterator = countMap.entrySet().iterator();
        while (entrySetIterator.hasNext()) {
            Map.Entry<String, AtomicInteger> entry = entrySetIterator.next();
            Integer value = entry.getValue().get();
            String key = entry.getKey();
            if (value > targetValue) {
                targetValue = value;
                targetKey = key;
            }
        }
        System.out.println("數量最多的年齡為:" + targetKey + "數量為：" + targetValue);
        System.exit(-1);
    }

    /**
     * 使用linkedBlockQueue
     *
     * @throws FileNotFoundException
     * @throws UnsupportedEncodingException
     */
    private static void startConsumer() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
        //如果共用一個隊列，那麼線程不宜過多，容易出現搶占現象
        System.out.println("開始消費...");
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
            final int index = i;
            // 每一個線程負責一個queue，這樣不會出現線程搶占隊列的情況。
            new Thread(() -> {
                while (consumerRunning) {
                    startConsumer = true;
                    try {
                        String str = blockQueueLists.get(index).take();
                        countNum(str);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }

    }

    // 按照arr的大小，運用多線程分割字元串
    private static void countNum(String str) {
        int[] arr = new int[2];
        arr[1] = str.length() / 3;
//        System.out.println("分割的字元串為start位置為:" + arr[0] + ",end位置為:" + arr[1]);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
//            System.out.println("分割的字元串為start位置為:" + arr[0] + ",end位置為:" + arr[1]);
            new Thread(() -> {
                String[] strArray = innerStr.split(",");
                for (String s : strArray) {
                    countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
                }
            }).start();
        }
    }

    /**
     * 後臺線程去消費map里數據寫入到各個文件里, 如果不消費，那麼會將記憶體程爆
     */
    private static void startConsumer0() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
        for (int i = start; i <= end; i++) {
            final int index = i;
            BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(dir + "\" + i + ".dat", false), "utf-8"));
            new Thread(() -> {
                int miss = 0;
                int countIndex = 0;
                while (true) {
                    // 每隔100萬列印一次
                    int count = countMap.get(index).get();
                    if (count > 1000000 * countIndex) {
                        System.out.println(index + "歲年齡的個數為:" + countMap.get(index).get());
                        countIndex += 1;
                    }
                    if (miss > 1000) {
                        // 終止線程
                        try {
                            Thread.currentThread().interrupt();
                            bw.close();
                        } catch (IOException e) {

                        }
                    }
                    if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {
                        break;
                    }

                    Vector<String> lines = valueMap.computeIfAbsent(index, vector -> new Vector<>());
                    // 寫入到文件里
                    try {

                        if (CollectionUtil.isEmpty(lines)) {
                            miss++;
                            Thread.sleep(1000);
                        } else {
                            // 100個一批
                            if (lines.size() < 1000) {
                                Thread.sleep(1000);
                                continue;
                            }
                            // 1000個的時候開始處理
                            ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(index, lockIndex -> new ReentrantLock());
                            lock.lock();
                            try {
                                Iterator<String> iterator = lines.iterator();
                                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                                while (iterator.hasNext()) {
                                    sb.append(iterator.next());
                                    countMap.get(index).addAndGet(1);
                                }
                                try {
                                    bw.write(sb.toString());
                                    bw.flush();
                                } catch (IOException e) {
                                    e.printStackTrace();
                                }
                                // 清除掉vector
                                valueMap.put(index, new Vector<>());
                            } finally {
                                lock.unlock();
                            }

                        }
                    } catch (InterruptedException e) {

                    }
                }
            }).start();
        }

    }
}

測試結果：

記憶體和 CPU 初始占用大小：