在1G的内存中，对百亿个QQ号去重？

本文主要是介绍在1G的内存中，对百亿个QQ号去重？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

假设QQ号是int类型，那么最多可以有4294967295个，就是43亿左右，QQ号无论多少位，每个数字只占用4个字节（32位）。如果要存储43亿个QQ号，需要的内存空间为43亿乘以4Byte=172亿Byte，172亿字节 ÷ (1024 × 1024 × 1024) ≈ 16GB。这只是存储QQ号本身所需的内存空间，不包括其他数据结构和索引所需的额外空间。

一、公共方法

1、生成模拟QQ号

private static void QQGenerator(int qqCount) {String[] qqs = new String[qqCount];Random random = new Random();for (int i = 0; i < qqCount; i++) {int randomNumber = random.nextInt(Integer.MAX_VALUE);qqs[i] = String.valueOf(randomNumber);}try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("G:\\qq.txt"))) {for (String qq : qqs) {writer.write(qq + System.lineSeparator());}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}
}

2、读取数据文件

private static List<String> loadData(String s) {List<String> list = new ArrayList<String>();try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("G:\\qq.txt"))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {list.add(line);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return list;
}

3、测试方法

// 读取qq.txt里面的内容
List<String> list = loadData("G:\\qq.txt");
long statr = System.currentTimeMillis();
// qqDistinct为实际使用的方式
List<String> distinctQQList = qqDistinct(list);
System.out.println("去重后数量：" + distinctQQList.size());
System.out.println("执行耗时（单位ms）：" + (System.currentTimeMillis() - statr));

二、HashSet

假设内存足够的话，可以使用这种方式

HashSet<String> set = new HashSet<>(list);
List<String> distinctQQList = new ArrayList<>(set);

实验情况如下：

实验1：数据量10W
去重后数量：99988
执行耗时（单位ms）：28
实验2：数据量100W
去重后数量：999766
执行耗时（单位ms）：149

三、Java8的Stream

假设内存足够的话，可以使用这种方式

List<String> distinctQQList = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

实验情况如下：

实验1：数据量10W
去重后数量：99988
执行耗时（单位ms）：63
实验2：数据量100W
去重后数量：999766
执行耗时（单位ms）：254

四、Segment

利用归并排序思路，就是先把大文件拆成多个小文件，拆的过程中同时对文件内容去重+排序，再合并文件，合并过程中同时对内容排序。

每批的最大数量计算如下：

1G = 1,073,741,824字节，每个数字占用4个字节，那么1G内存可以存储的数字数量为：1,073,741,824字节 / 4字节 = 268,435,456个数字

代码实现如下：

// 每个分段的最大数量，根据实际情况调整大小即可，这里默认分20批
private static final int MAX_SEGMENT_SIZE = 50000;
private static List<String> distinctBySegment(List<String> list) {// 分段处理，文件拆成多个子文件，并排好序int segmentCount = (int) Math.ceil((double) list.size() / MAX_SEGMENT_SIZList<File> segmentFiles = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < segmentCount; i++) {List<String> segment = list.subList(0, Math.min(MAX_SEGMENT_SIZE, lisSet<String> segmentSet = new HashSet<>(segment);// 及时释放内存segment.clear();segment = new ArrayList<>(segmentSet);// 及时释放内存segmentSet.clear();Collections.sort(segment);File segmentFile = writeSegmentToFile(segment);// 及时释放内存segment.clear();segmentFiles.add(segmentFile);}// 子文件按照顺序，合成一个文件while (segmentFiles.size() > 1) {List<File> mergedSegmentFiles = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < segmentFiles.size(); i += 2) {File segmentFile1 = segmentFiles.get(i);File segmentFile2 = (i + 1 < segmentFiles.size()) ? segmentFiles.if (null == segmentFile2) {mergedSegmentFiles.add(segmentFile1);} else {File mergedSegmentFile = mergeTwoSegmentsToNew(segmentFile1, mergedSegmentFiles.add(mergedSegmentFile);}}segmentFiles = mergedSegmentFiles;}// 最终得到segmentFiles只有一个文件，且是排好序去重的File file = segmentFiles.get(0);List<String> distinctQQList = new ArrayList<String>();try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {distinctQQList.add(line);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return distinctQQList;
}
private static File writeSegmentToFile(List<String> segmentSet) {File file = null;try {file = File.createTempFile("qq_egment", ".txt");} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(file))) {for (String qq : segmentSet) {writer.write(qq + System.lineSeparator());}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return file;
}
private static File mergeTwoSegmentsToNew(File segmentFile1, File segmentFileFile file = null;try {file = File.createTempFile("qq_new_egment", ".txt");} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try (BufferedReader reader1 = new BufferedReader(new FileReader(segmentFiBufferedReader reader2 = new BufferedReader(new FileReader(segmentFiBufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(file))) {String qq1 = reader1.readLine();String qq2 = reader2.readLine();while (qq1 != null && qq2 != null) {if (qq1.compareTo(qq2) < 0) {writer.write(qq1 + System.lineSeparator());qq1 = reader1.readLine();} else if (qq1.compareTo(qq2) > 0) {writer.write(qq2 + System.lineSeparator());qq2 = reader2.readLine();} else {writer.write(qq1 + System.lineSeparator());qq1 = reader1.readLine();qq2 = reader2.readLine();}}while (qq1 != null) {writer.write(qq1 + System.lineSeparator());qq1 = reader1.readLine();}while (qq2 != null) {writer.write(qq2 + System.lineSeparator());qq2 = reader2.readLine();}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return file;
}

实验情况如下：

实验1：数据量10W
去重后数量：99988
执行耗时（单位ms）：402
实验2：数据量100W
去重后数量：999766
执行耗时（单位ms）：2029

五、BloomFilter

内存估算公式

m = n * ln§ / (ln(2)^2)
m是BloomFilter的位数组大小（以位为单位），n是预期插入的元素数量，p是预期的误判率。

假设预期插入43亿个元素，误判率为0.001（0.1%），根据公式计算，Bloom Filter的位数组大小（m）约为 5,754,602,676 位，即约等于686MB，满足要求，在1G内。

代码实现如下：

// 预期插入的元素数量，这里默认设置为元素的2倍
private static final int EXPECTED_INSERTIONS = 2000000;
// 预期的误判率，must be > 0.0
private static final double FALSE_POSITIVE_RATE = 0.001;
private static List<String> distinctByBloomFilter(List<String> list) {List<String> distinctQQList = new ArrayList<>();BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), EXPECTED_INSERTIONS, FALSE_POSITIVE_RATE);for (String qq : list) {if (!bloomFilter.mightContain(qq)) {bloomFilter.put(qq);distinctQQList.add(qq);}}return distinctQQList;
}

实验情况如下：

实验1：数据量10W
去重后数量：99988
执行耗时（单位ms）：163
实验2：数据量100W
去重后数量：999766
执行耗时（单位ms）：1033

六、BitMap

Redis的Bitmap数据结构可以存储2^32个位，需要占用多少内存？
1位表示1byte，那么转为mb，就是2^32*8/1024/1024=512mb，满足要求，在1G内。

8 bit（位） = 1byte（字节）
1024 byte = 1kb
1024 kb = 1Mb
512MB：8 * 1024 * 1024 * 512 = 2^32

private static final String BITMAP_KEY = "duplicate_bitmap";
private static List<String> distinctByRedisBitMap(List<String> list) {List<String> distinctQQList = new ArrayList<>();Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);// 去重计数for (String qq : list) {long bit = Long.parseLong(qq);boolean isDuplicate = jedis.getbit(BITMAP_KEY, bit);if (!isDuplicate) {// 设置位图中对应位为1，标识已经存在jedis.setbit(BITMAP_KEY, bit, true);distinctQQList.add(qq);}}// 获取去重后的数量long distinctCount = jedis.bitcount(BITMAP_KEY);System.out.println("Distinct count: " + distinctCount);jedis.close();return distinctQQList;
}

实验情况如下：

实验1：数据量10W
去重后数量：99988
执行耗时（单位ms）：16331
实验2：数据量100W
去重后数量：999766
执行耗时（单位ms）：157840

七、总结

实现方式	HashSet	Stream	Segment	BloomFilter	Bitmap
10W数据耗时	28ms	63ms	402ms	163ms	16331ms
100W数据耗时	149ms	254ms	2029ms	1033ms	157840ms

• HashSet和Stream性能好，不过内存占用较高，不满足1G内存要求；
• Segment实现麻烦，需要额外文件，满足1G内存要求；
• BloomFilter的性能看似还行，满足1G内存要求，但实际上性能和内存占用，取决于预期插入的元素数量和预期的误判率，可能存在一定误差；
• Bitmap这种数据结构可以存储2^32个位，需要的内存不多，只需要512MB，占用内存最少，满足1G内存要求，但性能不行。

除此之外，还可以使用数据库的去重（唯一索引或DISTINCT关键字查询），但这种需要额外存储开销…

这篇关于在1G的内存中，对百亿个QQ号去重？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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