如何设计让你的程序同时处理10w条数据

// 不推荐：O(n)查找
List<User> userList = new ArrayList<>();
User findUser = userList.stream()
    .filter(u -> u.getId().equals(targetId))
    .findFirst()
    .orElse(null);

// 推荐：O(1)查找
Map<String, User> userMap = new HashMap<>(100000 * 4/3 + 1); // 预分配
User findUser = userMap.get(targetId);

内存优化

预分配内存 ：通过在new对象时指定容量防止扩容机制发生
使用原始类型集合 ：相比于包装类内存占用减少10倍

java 复制代码

// 预分配容量避免扩容
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>(131072); // 2的幂附近

// 使用原始类型集合
IntArrayList fastIntList = new IntArrayList(100000);

三.合理利用并发编程

处理完数据存储上的缺陷后，还是无法做到同时处理10w条数据，我们可以利用java中的并发编程让多个线程同时去处理数据，这样，假设有10个线程启动，那么每个线程只需处理1w个数据即可。所以，合理的并发编程使用极大地帮助我们去处理10w条数据。

线程池合理配置

为了能够最大化利用线程资源，自定义线程池是不二之选，所以线程池的核心参数配置就尤为重要了，下面我们来展示下配置的示例。

java 复制代码

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    Runtime.getRuntime().availableProcessors(), // 核心线程数
    Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2, // 最大线程数
    60L, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(10000), // 有界队列防止内存溢出
    new NamedThreadFactory("data-processor"),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 饱和策略
);

Runtime.getRuntime().availableProcessors() 是配置的关键它的核心价值在于：

动态获取CPU资源：适应不同硬件环境
指导并发度设置：线程池、连接池大小
实现弹性伸缩：容器化环境自动适配
避免资源浪费：防止过度分配线程

四.分批处理与流式处理

智能分片策略

对数据的处理中，往往涉及与数据库的操作，如对订单的修改或者对数据处理状态的记录等。这时我们如果一条一条地修改数据库信息，将会造成频繁的数据库连接造成较大数据库压力，此时，我们可以将多条数据分批次进行操作。

java 复制代码

public class DataShardProcessor {
    public void processInBatches(List<Data> allData, int batchSize) {
        int total = allData.size();
        for (int from = 0; from < total; from += batchSize) {
            int to = Math.min(from + batchSize, total);
            List<Data> batch = allData.subList(from, to);
            
            // 动态调整批次大小
            int optimalSize = calculateOptimalBatchSize(batch);
            // 对数据进行分批操作
            processBatch(batch, optimalSize);
        }
    }
    
    private int calculateOptimalBatchSize(List<Data> batch) {
        // 基于数据大小、处理复杂度动态计算
        return Math.max(100, Math.min(1000, 1000000 / batch.get(0).estimatedSize()));
    }
}

parallelStream并行流处理

平时我们习惯使用stream流式处理数据，底层是用单线程顺序执行任务，当遇到map等操作时就会去遍历整个结构，相当耗时，所以，我们可以使用parallelStream并行流 的方式来提高cpu的利用率，通过将任务拆解后合并来完成任务。

java 复制代码

List<Result> results = dataList.parallelStream()
    .collect(Collectors.groupingByConcurrent(
        Data::getCategory, // 并发分组
        Collectors.mapping(this::transform, Collectors.toList())
    ))
    .values().parallelStream()
    .flatMap(List::stream)
    .collect(Collectors.toList());

五.消息队列解耦

消息队列不仅能作为解耦上游接收数据和下游处理数据的中间层，也是数据的缓冲区以避免下游的系统被冲垮。我们可以通过部署多个worker服务作为消息队列的消费者，并发地去队列里获取并处理数据。

我们使用RocketMQ来演示下基本的配置

XML 复制代码

# RabbitMQ配置优化
spring:
  rabbitmq:
    host: localhost
    port: 5672
    # 10万条数据需调优
    connection:
      connection-timeout: 10000
    template:
      retry:
        enabled: true
        max-attempts: 3
    listener:
      direct:
        prefetch: 50  # 单次拉取数量
        concurrency: 4-8  # 消费者数量
        max-concurrency: 8
      simple:
        concurrency: 4-8
        max-concurrency: 8
        retry:
          max-attempts: 3
          stateless: true

六.关键监控指标和优化

关键监控指标

吞吐量指标：QPS、TPS、数据量/秒
延迟指标：P50、P90、P99、P999
资源指标：CPU使用率、GC时间、堆内存、I/O等待
业务指标：处理成功率、错误类型分布

JVM调优关键参数

bash 复制代码

# 10万条数据处理的JVM建议配置
java -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g \  # 固定堆大小避免波动
-XX:MaxDirectMemorySize=1g \  # 直接内存
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 \  # 低延迟GC
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 \  # 早启动GC
-XX:ParallelGCThreads=4 -XX:ConcGCThreads=2

制作不易，如果对你有帮助请**点赞，评论，收藏，**感谢大家的支持