我用Java几分钟处理完30亿个数据...-技术圈

场景说明

现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。

        23,31,42,19,60,30,36,........

模拟数据

Java 中一个整数占 4 个字节，模拟 10G 为 30 亿左右个数据，采用追加模式写入 10G 数据到硬盘里。每 100 万个记录写一行，大概 4M 一行，10G 大概 2500 行数据。

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;
    }


    /**
     * 产生10G的 1-1000的数据在D盘
     */
    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100万条记录成一行，100万条数据大概4M
            if (i % 1000000 == 0) {
                bos.write("\n");
            }
        }
        System.out.println("写入完成! 共花费时间:" + (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();
        }

    }
}

上述代码调整参数执行 2 次，凑 10 个 G 的数据在 D 盘的 User.dat 文件里。

准备好 10G 数据后，接着写如何处理这些数据。

场景分析

10G 的数据比当前拥有的运行内存大的多，不能全量加载到内存中读取，如果采用全量加载，那么内存会直接爆掉，只能按行读取，Java 中的 bufferedReader 的 readLine() 按行读取文件里的内容。

读取数据

首先我们写一个方法单线程读完这 30E 数据需要多少时间，每读 100 行打印一次：

    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) {
            // 按行读取
//            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) {
                System.out.println("读取100行,总耗时间: " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + " s");
                System.gc();
            }
            count++;
        }
        running = false;
        br.close();

    }

按行读完 10G 的数据大概 20 秒，基本每 100 行，1E 多数据花 1S，速度还挺快：

处理数据

| 思路一：通过单线程处理

通过单线程处理，初始化一个 countMap，key 为年龄，value 为出现的次数，将每行读取到的数据按照 "," 进行分割，然后获取到的每一项进行保存到 countMap 里，如果存在，那么值 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();
            }
        }

单线程读取并统计 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();
            }
        }

通过比较找出年龄数最多的年龄并打印出来：

  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("数量最多的年龄为:" + targetKey + "数量为：" + targetValue);
    }

完整代码：

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
 * 单线程处理
 */
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";


    /**
     * 统计数量
     */
    private static Map countMap = new ConcurrentHashMap<>();


    /**
     * 开启消费的标志
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消费者运行保证
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;


    /**
     * 按照 "," 分割数据，并写入到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) {
            // 按行读取，并向map里写入数据
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) {
                System.out.println("读取100行,总耗时间: " + (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> entrySetIterator = countMap.entrySet().iterator();
        while (entrySetIterator.hasNext()) {
            Map.Entry entry = entrySetIterator.next();
            Integer value = entry.getValue().get();
            String key = entry.getKey();
            if (value > targetValue) {
                targetValue = value;
                targetKey = key;
            }
        }
        System.out.println("数量最多的年龄为:" + targetKey + "数量为：" + targetValue);
    }

    private static void clearTask() {
        // 清理，同时找出出现字符最大的数
        findMostAge();
        System.exit(-1);
    }


}

测试结果：总共花了 3 分钟读取完并统计完所有数据。

内存消耗为 2G-2.5G，CPU 利用率太低，只向上浮动了 20%-25% 之间：

要想提高 CPU 的利用率，那么可以使用多线程去处理。下面我们使用多线程去解决这个 CPU 利用率低的问题。

| 思路二：分治法

使用多线程去消费读取到的数据。采用生产者、消费者模式去消费数据，因为在读取的时候是比较快的，单线程的数据处理能力比较差，因此思路一的性能阻塞在取数据方，又是同步的，所以导致整个链路的性能会变的很差。

所谓分治法就是分而治之，也就是说将海量数据分割处理。根据 CPU 的能力初始化 n 个线程，每一个线程去消费一个队列，这样线程在消费的时候不会出现抢占队列的问题。

同时为了保证线程安全和生产者消费者模式的完整，采用阻塞队列，Java 中提供了 LinkedBlockingQueue 就是一个阻塞队列。

①初始化阻塞队列

使用 linkedList 创建一个阻塞队列列表：

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

在 static 块里初始化阻塞队列的数量和单个阻塞队列的容量为 256，上面讲到了 30E 数据大概 2500 行，按行塞到队列里，20 个队列，那么每个队列 125 个，因此可以容量可以设计为 256 即可：

    //每个队列容量为256
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
            blockQueueLists.add(new LinkedBlockingQueue<>(256));
        }

②生产者

为了实现负载的功能, 首先定义一个 count 计数器，用来记录行数：

    private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

按照行数来计算队列的下标：long index=count.get()%threadNums。

下面算法就实现了对队列列表中的队列进行轮询的投放：

   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 {
                    // 如果满了就阻塞
                    blockQueueLists.get((int) index).put(str);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                count.getAndIncrement();

            }
        }

③消费者

队列线程私有化：消费方在启动线程的时候根据 index 去获取到指定的队列，这样就实现了队列的线程私有化。

    private static void startConsumer() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
        //如果共用一个队列，那么线程不宜过多，容易出现抢占现象
        System.out.println("开始消费...");
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
            final int index = i;
            // 每一个线程负责一个queue，这样不会出现线程抢占队列的情况。
            new Thread(() -> {
                while (consumerRunning) {
                    startConsumer = true;
                    try {
                        String str = blockQueueLists.get(index).take();
                        countNum(str);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }


    }

多子线程分割字符串：由于从队列中多到的字符串非常的庞大，如果又是用单线程调用 split(",") 去分割，那么性能同样会阻塞在这个地方。

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

分割字符串算法：分割时从 0 开始，按照等分的原则，将字符串 n 等份，每一个线程分到一份。

用一个 arr 数组的 arr[0] 记录每次的分割开始位置，arr[1] 记录每次分割的结束位置，如果遇到的开始的字符不为 ","，那么就 startIndex-1，如果结束的位置不为 ","，那么将 endIndex 向后移一位。

如果 endIndex 超过了字符串的最大长度，那么就把最后一个字符赋值给 arr[1]。

        /**
         * 按照 x坐标 来分割 字符串，如果切到的字符不为“，”， 那么把坐标向前或者向后移动一位。
         *
         * @param line
         * @param arr  存放x1,x2坐标
         * @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);
        }

完整代码：

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
 * 多线程处理
 */
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 为年龄，  value为所有的行列表，使用队列
     */
    private static Map> valueMap = new ConcurrentHashMap<>();


    /**
     * 存放数据的队列
     */
    private static List> blockQueueLists = new LinkedList<>();


    /**
     * 统计数量
     */
    private static Map countMap = new ConcurrentHashMap<>();


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

    // 队列负载均衡
    private static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    /**
     * 开启消费的标志
     */
    private static volatile boolean startConsumer = false;

    /**
     * 消费者运行保证
     */
    private static volatile boolean consumerRunning = true;


    /**
     * 按照 "," 分割数据，并写入到文件里
     */
    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 {
                    // 如果满了就阻塞
                    blockQueueLists.get((int) index).put(str);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                count.getAndIncrement();

            }
        }

        /**
         * 按照 x坐标 来分割 字符串，如果切到的字符不为“，”， 那么把坐标向前或者向后移动一位。
         *
         * @param line
         * @param arr  存放x1,x2坐标
         * @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);
//                    }
//                    // 当前阻塞，直到释放锁
//                    if (!wait) {
//                        break;
//                    }
//                }

            }
        }

    }

    /**
     *  init map
     */

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

        //每个队列容量为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 {
                // 读取数据
                readData();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }


        }).start();

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

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


    }


    /**
     * 每隔60s去检查栈是否为空
     */
    private static void monitor() {
        AtomicInteger emptyNum = new AtomicInteger(0);
        while (consumerRunning) {
            try {
                Thread.sleep(10 * 1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            if (startConsumer) {
                // 如果所有栈的大小都为0，那么终止进程
                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();
                    // 如果连续检查指定次数都为空，那么就停止消费
                    if (emptyNum.get() > 12) {
                        consumerRunning = false;
                        System.out.println("消费结束...");
                        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) {
            // 按行读取，并向队列写入数据
            SplitData.splitLine(line);
            if (count % 100 == 0) {
                System.out.println("读取100行,总耗时间: " + (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，同时找出出现字符最大的数
        Integer targetValue = 0;
        String targetKey = null;
        Iterator> entrySetIterator = countMap.entrySet().iterator();
        while (entrySetIterator.hasNext()) {
            Map.Entry entry = entrySetIterator.next();
            Integer value = entry.getValue().get();
            String key = entry.getKey();
            if (value > targetValue) {
                targetValue = value;
                targetKey = key;
            }
        }
        System.out.println("数量最多的年龄为:" + targetKey + "数量为：" + targetValue);
        System.exit(-1);
    }

    /**
     * 使用linkedBlockQueue
     *
     * @throws FileNotFoundException
     * @throws UnsupportedEncodingException
     */
    private static void startConsumer() throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
        //如果共用一个队列，那么线程不宜过多，容易出现抢占现象
        System.out.println("开始消费...");
        for (int i = 0; i < threadNums; i++) {
            final int index = i;
            // 每一个线程负责一个queue，这样不会出现线程抢占队列的情况。
            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，运用多线程分割字符串
    private static void countNum(String str) {
        int[] arr = new int[2];
        arr[1] = str.length() / 3;
//        System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            final String innerStr = SplitData.splitStr(str, arr);
//            System.out.println("分割的字符串为start位置为:" + arr[0] + ",end位置为:" + arr[1]);
            new Thread(() -> {
                String[] strArray = innerStr.split(",");
                for (String s : strArray) {
                    countMap.computeIfAbsent(s, s1 -> new AtomicInteger(0)).getAndIncrement();
                }
            }).start();
        }
    }


    /**
     * 后台线程去消费map里数据写入到各个文件里, 如果不消费，那么会将内存程爆
     */
    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100万打印一次
                    int count = countMap.get(index).get();
                    if (count > 1000000 * countIndex) {
                        System.out.println(index + "岁年龄的个数为:" + countMap.get(index).get());
                        countIndex += 1;
                    }
                    if (miss > 1000) {
                        // 终止线程
                        try {
                            Thread.currentThread().interrupt();
                            bw.close();
                        } catch (IOException e) {

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


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

                        if (CollectionUtil.isEmpty(lines)) {
                            miss++;
                            Thread.sleep(1000);
                        } else {
                            // 100个一批
                            if (lines.size() < 1000) {
                                Thread.sleep(1000);
                                continue;
                            }
                            // 1000个的时候开始处理
                            ReentrantLock lock = lockMap.computeIfAbsent(index, lockIndex -> new ReentrantLock());
                            lock.lock();
                            try {
                                Iterator 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();
        }

    }
}

测试结果：

内存和 CPU 初始占用大小：

启动后，运行时稳定在 11.7，CPU 稳定利用在 90% 以上。

总耗时由 180S 缩减到 103S，效率提升 75%，得到的结果也与单线程处理的一致！

遇到的问题

如果在运行了的时候，发现 GC 突然罢工了，开始不工作了，有可能是 JVM 的堆中存在的垃圾太多，没回收导致内存的突增。

解决方法：在读取一定数量后，可以让主线程暂停几秒，手动调用 GC。

提示：本 demo 的线程创建都是手动创建的，实际开发中使用的是线程池！

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