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两个超大List集合去重#xff0c;时间最短的方式去实现。
详细 MaxList模块主要是对Java集合大数据去重的相关介绍。 背景: 最近在项目中遇到了List集合中的数据要去重#xff0c;大概一个2500万的数据#xff0c;开始存储在List中#xff0c;需要跟一个2万的List去…概述
两个超大List集合去重时间最短的方式去实现。
详细 MaxList模块主要是对Java集合大数据去重的相关介绍。 背景: 最近在项目中遇到了List集合中的数据要去重大概一个2500万的数据开始存储在List中需要跟一个2万的List去去重。
直接两个List去重
说到去重稍微多讲一点啊去重的时候有的小伙伴可能直接对2500万List foreach循环后直接删除, 其实这种是错误的(java.util.ConcurrentModificationException)大家可以自己去试一下(注: for循环遍历删除不报错但是效率低不推荐使用) 首先你需要去看下foreach和迭代器的实现。foreach的实现就是用到了迭代器所以你在foreach的时候对list进行删除操作 迭代器Iterator无法感知到list删除了所以会报错。直接贴代码解释下。
ArrayList中Iterator的实现: private class Itr implements IteratorE {int cursor; // index of next element to returnint lastRet -1; // index of last element returned; -1 if no suchint expectedModCount modCount;public boolean hasNext() {return cursor ! size;}SuppressWarnings(unchecked)public E next() {checkForComodification();int i cursor;if (i size)throw new NoSuchElementException();Object[] elementData ArrayList.this.elementData;if (i elementData.length)throw new ConcurrentModificationException();cursor i 1;return (E) elementData[lastRet i];}public void remove() {if (lastRet 0)throw new IllegalStateException();checkForComodification();try {ArrayList.this.remove(lastRet);cursor lastRet;lastRet -1;expectedModCount modCount;} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {throw new ConcurrentModificationException();}}OverrideSuppressWarnings(unchecked)public void forEachRemaining(Consumer? super E consumer) {Objects.requireNonNull(consumer);final int size ArrayList.this.size;int i cursor;if (i size) {return;}final Object[] elementData ArrayList.this.elementData;if (i elementData.length) {throw new ConcurrentModificationException();}while (i ! size modCount expectedModCount) {consumer.accept((E) elementData[i]);}// update once at end of iteration to reduce heap write trafficcursor i;lastRet i - 1;checkForComodification();}final void checkForComodification() {if (modCount ! expectedModCount)throw new ConcurrentModificationException();}}
通过上述的ArrayList里面的Iterator迭代器的实现我们可以看到: 基本上ArrayList采用size属性来维护自已的状态而Iterator采用cursor来来维护自已的状态。 当你直接在foreach里面对list进行删除操作size出现变化时cursor并不一定能够得到同步除非这种变化是Iterator主动导致的。(调用list.iterator()方法的原因)
从上面的代码可以看到当Iterator.remove方法导致ArrayList列表发生变化时他会更新cursor来同步这一变化。但其他方式导致的ArrayList变化Iterator是无法感知的。ArrayList自然也不会主动通知Iterator们那将是一个繁重的工作。Iterator到底还是做了努力为了防止状态不一致可能引发的无法设想的后果Iterator会经常做checkForComodification检查以防有变。如果有变则以异常抛出所以就出现了上面的异常。 如果对正在被迭代的集合进行结构上的改变即对该集合使用add、remove或clear方法那么迭代器就不再合法并且在其后使用该迭代器将会有ConcurrentModificationException异常被抛出. 如果使用迭代器自己的remove方法那么这个迭代器就仍然是合法的。 public static void deWeightList(ListString des, ListString sourse){if(sourse null || sourse.size() 0){return;}lIteratorString listStr sourse.iterator();while (listStr.hasNext()){String item listStr.next();for (String ditem: des) {if(item.equals(ditem)){listStr.remove();break;}}}logger.info(after deWight list size: sourse.size());}
List结合Set去重 public static void deWeightList(SetString des, ListString sourse) {if (sourse null || sourse.size() 0) {return;}IteratorString listStr sourse.iterator();while (listStr.hasNext()) {String item listStr.next();if (des.contains(item)) {listStr.remove();}}logger.info(after deWight list size: sourse.size());}
List结合Set去重(不是直接对list进行删除而是组装新list考虑到list删除效率低) public static void deWeightListByNewList(SetString des, ListString sourse) {if (sourse null || sourse.size() 0) {return;}IteratorString listStr sourse.iterator();ListString existList new ArrayListString();while (listStr.hasNext()) {String item listStr.next();if(!des.contains(item)){//TODO 对去重后的数据进行逻辑操作不一定要删除可以换个思路是否可以直接逻辑操作不一定非要再把数据写进集合后然后遍历集合在进行逻辑操作existList.add(item); //改成添加进新的list考虑到list的删除效率慢(非要得到删除后的集合的情况下否则走else)}// if (des.contains(item)) {// //listStr.remove(); //考虑到list的删除效率慢此种方法对于大数据集合来说不合适// }}sourse.clear();sourse existList;logger.info(after deWight list size: sourse.size());}
遍历过程中去重
个人最为推荐的一种,因为效率最高也能达到功能的需要。 for (String item: maxArrayList) {if(testSet.contains(item)){//TODO}}
测试结果如下
下面是1000万的list和20000的list去重两种方式所花的时间,可以看出使用set去重的效率要高很多。
1.list结合list去重时间:
14:52:02,408 INFO [RunTest:37] start test list:17-11-07 14:52:02
14:59:49,828 INFO [ListUtils:66] after deWight list size: 9980000
14:59:49,829 INFO [RunTest:39] end test list:17-11-07 14:59:49
2.list结合set去重时间:
14:59:53,226 INFO [RunTest:44] start test set:17-11-07 14:59:53
15:01:30,079 INFO [ListUtils:80] after deWight list size: 9980000
15:01:30,079 INFO [RunTest:46] end test set:17-11-07 15:01:30
下面是2500万的list和20000的list去重两种方式所花的时间,可以看出使用set去重的效率要更加的高(数据量越大越明显)。
个人对set的大小为1500万也进行了测试方案3,4的效率也是非常的高。
1.list结合list去重时间:
15:17:47,114 INFO [RunTest:35] start test list, start time: 17-11-07 15:17:47
15:49:04,876 INFO [ListUtils:57] after deWight list size: 24980000
15:49:04,877 INFO [RunTest:39] end test list, end time: 17-11-07 15:49:04
2.list结合set去重时间:
15:49:17,842 INFO [RunTest:44] start test set, start time: 17-11-07 15:49:17
15:53:22,716 INFO [ListUtils:71] after deWight list size: 24980000
15:53:22,718 INFO [RunTest:48] end test set, end time: 17-11-07 15:53:22
3. List结合Set去重(不是直接对list进行删除而是组装新list考虑到list删除效率低)
17:18:44,583 INFO [RunTest:57] start test set, start time: 17-11-22 17:18:44
17:18:54,628 INFO [ListUtils:92] after deWight list size: 23500000
17:18:54,628 INFO [RunTest:61] end test set, end time: 17-11-22 17:18:48
4.遍历过程中结合set去重:(个人最为推荐的原因之一效率高到令人爽到不行)
15:17:45,762 INFO [RunTest:24] start test foreach list directly, start time: 17-11-07 15:17:45
15:17:47,114 INFO [RunTest:32] end test foreach list directly, end time: 17-11-07 15:17:47
总结
通过上述测试我们可以看出有时候我们排重的时候不一定要拍完重再对排重后的数据进行遍历可以在遍历的过程中进行排重注意用来排重的那个集合放到Set中 可以是HashSet,或者其他Set(推荐使用HashSet),因为Set的contains效率更高比list高很多。
然后考虑到如果非要拿到去重后的list考虑使用方案3《List结合Set去重(不是直接对list进行删除而是组装新list考虑到list删除效率低)》通过测试这种方法效率也是非常的高。 与方案4相比稍微慢一点点。
对于上述方案1测试也使用过组装新list的方式而不是list.remove。但是效率还是比较慢。
