面试题：Java Stream sorted方法自定义排序器的性能优化

Question

在Java中，使用Stream的sorted方法并传入一个复杂的自定义Comparator进行排序。假设排序的数据量非常大，如何对这个自定义排序器进行性能优化？从算法复杂度、内存使用、缓存等多个角度分析并给出优化方案。

Answer 1

算法复杂度优化

1. 减少比较次数：
   • 预排序：对于一些特定的数据结构，如果数据有一定的初始顺序，可以先进行一次快速的预排序（如使用 Arrays.sort 对数组先进行一次基本排序），然后再使用自定义 Comparator 进行微调。这样在后续使用 Stream.sorted 时，由于数据已经相对有序，自定义 Comparator 的比较次数会大大减少。
   • 剪枝策略：在自定义 Comparator 中，对于一些可以提前判断的情况，进行剪枝操作。例如，如果根据某个主要条件已经能确定两个元素的顺序，就不再进行后续复杂条件的比较。
2. 选择合适的排序算法：
   • Stream.sorted 内部默认使用的是归并排序，时间复杂度为 $O(n log n)$。对于非常大的数据量，一般情况下归并排序是比较合适的。但如果自定义 Comparator 有特殊性质，例如比较操作满足某些单调性等，可以考虑使用其他排序算法。比如，对于部分有序的数据，插入排序在局部有序的情况下时间复杂度可以接近 $O(n)$，可以结合归并排序和插入排序的优势，在数据量小到一定程度（如小于某个阈值）时切换到插入排序。

内存使用优化

1. 减少中间数据存储：
   • 尽量避免在自定义 Comparator 中创建大量的中间对象用于比较。如果需要临时存储数据，尽量复用已有的对象或者使用基本数据类型数组等轻量级数据结构。例如，如果比较过程中需要记录某些计算结果，可以预先分配一个数组来存储这些结果，而不是每次比较都创建新的对象。
2. 流式处理：
   • 在处理大数据量时，使用 Stream 的流式处理特性，避免将所有数据加载到内存中一次性处理。通过 Stream 的懒加载机制，数据可以逐个或分批处理，这样可以显著减少内存占用。例如，从文件中读取大量数据进行排序时，可以使用 Files.lines 等方法生成 Stream，直接在流上进行排序操作，而不是将整个文件内容读入内存后再排序。

缓存优化

1. 结果缓存：
   • 如果自定义 Comparator 的比较结果具有重复性，可以考虑缓存比较结果。例如，使用 ConcurrentHashMap 来缓存已经比较过的元素对的结果。在进行比较时，先检查缓存中是否已经存在该比较结果，如果存在则直接返回，避免重复计算。但要注意缓存的一致性和缓存大小的控制，避免缓存占用过多内存。
2. 数据局部性：
   • 尽量利用数据局部性原理，对于需要多次访问的数据，确保在缓存中能被高效命中。例如，如果自定义 Comparator 需要访问对象的某些属性多次，可以将这些属性预先提取出来，并按照访问顺序组织数据，使得在缓存中的命中率更高。这可以通过调整数据结构或者在比较前对数据进行预处理来实现。