面试题：Java Stream distinct方法在大数据量场景下的性能优化策略

优化策略

数据结构选择：
- 使用Set：在Java中，HashSet 是实现 Set 接口的常用类，它基于哈希表实现，对于判断元素是否重复有较好的性能。当使用 distinct 方法时，底层会维护一个类似 Set 的结构来存储已经出现过的元素。如果记录有合适的哈希函数和 equals 方法的实现，HashSet 的查找时间复杂度接近 O(1)，相比其他数据结构能更高效地判断重复元素。
并行处理：
- 并行流：Java 8引入了并行流的概念。对于大规模数据集，可以将 Stream 转换为并行流来利用多核处理器的优势。通过调用 parallel 方法将顺序流转换为并行流，这样 distinct 操作会在多个线程中并行执行，加快去重速度。例如，对于包含数百万条记录的 Stream，并行流可以将数据分割成多个部分，在不同线程中同时判断每个部分的重复元素，最后合并结果。
- 分区：在并行处理中，合理的分区策略也很重要。Java 8的并行流会自动对数据进行分区，默认使用 ForkJoinPool.commonPool() 线程池进行并行操作。对于复杂的数据结构或特定的应用场景，可以自定义分区器来提高并行处理的效率。例如，如果记录有某种可用于分区的特征（如按某个字段的范围），可以通过自定义分区器将数据更均匀地分配到不同线程进行处理。

示例代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class StreamDistinctOptimization {
    public static void main(String[] args) {
        // 模拟数百万条记录的Stream
        List<Integer> largeList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            largeList.add((int) (Math.random() * 1000));
        }

        // 顺序流去重
        long startTimeSequential = System.currentTimeMillis();
        List<Integer> distinctSequential = largeList.stream()
               .distinct()
               .collect(Collectors.toList());
        long endTimeSequential = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("顺序流去重时间: " + (endTimeSequential - startTimeSequential) + " ms");

        // 并行流去重
        long startTimeParallel = System.currentTimeMillis();
        List<Integer> distinctParallel = largeList.stream()
               .parallel()
               .distinct()
               .collect(Collectors.toList());
        long endTimeParallel = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("并行流去重时间: " + (endTimeParallel - startTimeParallel) + " ms");
    }
}

在上述代码中：

首先创建了一个包含大量随机整数的 List 来模拟数百万条记录。
然后分别使用顺序流和并行流对该 List 进行 distinct 操作，并记录各自的执行时间。通过对比可以看到并行流在处理大规模数据时，去重操作可能会更高效。注意，实际性能提升取决于数据量、硬件环境等多种因素。

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面试题：Java Stream distinct方法在大数据量场景下的性能优化策略

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