java流如何处理千万万数据的排序？

Question

需要使用到内存进行排序，但是短时间内排序又会导致内存益处

Answer 1

可以异步任务把数据以及对应发排序分值按需求计算以后，放到reids的有序集合(sorted set)里

然后按需从Redis取出使用即可，因为一个key理论值可以放40多亿数据，一般应用足够使用，多个排序需求还可以拆分多个key

具体可以参考文档：http://doc.redisfans.com/sorted_set/index.html

Answer 2

在Java中处理千万级别数据的排序，如果全部加载到内存中可能会导致内存溢出。因此，我们可以使用流式排序，即利用Java 8引入的Stream API进行排序。

Stream API允许我们对大型数据集进行操作，而无需将所有数据加载到内存中。这使得我们可以在处理大量数据时，既保持程序的简洁，又避免内存溢出。

以下是一个使用Stream API进行排序的例子：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(10, 2, 5, 1, 9, 3);List<Integer> sortedCopy = numbers.stream()                                   .sorted()                                   .collect(Collectors.toList());System.out.println(sortedCopy); // prints [1, 2, 3, 5, 9, 10]

在这个例子中，我们首先创建了一个包含整数的列表。然后，我们通过调用stream()方法在这个列表上创建了一个流。接着，我们调用sorted()方法对流中的元素进行排序。最后，我们使用collect()方法将排序后的流转换回一个列表。

然而，如果你需要处理的数据量特别大，比如千万级别，那么这种方法可能仍然会消耗大量的内存。在这种情况下，你可能需要使用外部排序算法，如归并排序或快速排序。这些算法可以在不将所有数据加载到内存中的情况下进行排序。这些算法的详细信息超出了这个问题的范围，但你可以在网上找到许多相关的教程和文档。