面试题：Java Stream sorted自定义排序在复杂场景下的性能优化

Question

假设存在一个非常大的Customer对象集合，Customer类包含多个属性如id（int）、registrationDate（LocalDate）、purchaseAmount（BigDecimal）等。现在需要使用Java Stream的sorted方法，按照registrationDate降序，purchaseAmount升序进行排序。在实现此功能的基础上，分析并阐述如何对该自定义排序操作进行性能优化，例如在大数据量下如何避免性能瓶颈，以及可能涉及到的算法和数据结构调整。请给出优化思路和关键代码片段。

Answer 1

1. 排序实现

import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDate;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class Customer {
    private int id;
    private LocalDate registrationDate;
    private BigDecimal purchaseAmount;

    public Customer(int id, LocalDate registrationDate, BigDecimal purchaseAmount) {
        this.id = id;
        this.registrationDate = registrationDate;
        this.purchaseAmount = purchaseAmount;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public LocalDate getRegistrationDate() {
        return registrationDate;
    }

    public BigDecimal getPurchaseAmount() {
        return purchaseAmount;
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<Customer> customers = List.of(
                new Customer(1, LocalDate.of(2023, 1, 1), new BigDecimal("100")),
                new Customer(2, LocalDate.of(2023, 2, 1), new BigDecimal("50")),
                new Customer(3, LocalDate.of(2023, 1, 1), new BigDecimal("150"))
        );

        List<Customer> sortedCustomers = customers.stream()
               .sorted(Comparator.comparing(Customer::getRegistrationDate).reversed()
                       .thenComparing(Customer::getPurchaseAmount))
               .collect(Collectors.toList());

        sortedCustomers.forEach(customer -> System.out.println(
                "Id: " + customer.getId() +
                        ", Registration Date: " + customer.getRegistrationDate() +
                        ", Purchase Amount: " + customer.getPurchaseAmount()
        ));
    }
}

2. 性能优化思路
   • 减少比较次数：
     • 提前过滤：在排序前，根据一些已知条件过滤掉不需要参与排序的数据。例如，如果已知大部分数据的registrationDate在某个时间段之后，可以先过滤掉不符合该时间段的数据。
     • 使用部分排序：如果只需要获取前n个排序后的元素，可以使用limit方法。Java Stream在这种情况下可能会采用更优化的策略，避免对整个数据集进行完全排序。
   • 选择合适的数据结构：
     • 并行流：对于大数据量，可以考虑使用并行流parallelStream()。在多核CPU环境下，并行流能够利用多个线程并行处理数据，加快排序速度。但要注意，并行流存在线程安全和数据一致性问题，确保Customer对象的属性访问是线程安全的。
     • 外部排序：当数据量过大，内存无法容纳时，可以考虑外部排序算法。外部排序通常将数据分成多个部分，分别在内存中排序，然后再合并这些有序的部分。Java中可以通过java.util.PriorityQueue结合文件操作实现简单的外部排序。
   • 优化比较器：
     • 缓存比较结果：如果Customer对象的属性计算比较复杂，例如registrationDate或purchaseAmount需要经过复杂计算得到，可以考虑缓存这些属性值，避免每次比较都重新计算。
3. 关键代码片段 - 并行流优化

List<Customer> sortedCustomers = customers.parallelStream()
       .sorted(Comparator.comparing(Customer::getRegistrationDate).reversed()
               .thenComparing(Customer::getPurchaseAmount))
       .collect(Collectors.toList());

4. 关键代码片段 - 外部排序示例（简化版）

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDate;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

class ExternalSortCustomer {
    private int id;
    private LocalDate registrationDate;
    private BigDecimal purchaseAmount;

    public ExternalSortCustomer(int id, LocalDate registrationDate, BigDecimal purchaseAmount) {
        this.id = id;
        this.registrationDate = registrationDate;
        this.purchaseAmount = purchaseAmount;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public LocalDate getRegistrationDate() {
        return registrationDate;
    }

    public BigDecimal getPurchaseAmount() {
        return purchaseAmount;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Id: " + id +
                ", Registration Date: " + registrationDate +
                ", Purchase Amount: " + purchaseAmount;
    }
}

public class ExternalSortExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 模拟大数据量，这里只简单举例
        PriorityQueue<ExternalSortCustomer> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparing(ExternalSortCustomer::getRegistrationDate).reversed()
               .thenComparing(ExternalSortCustomer::getPurchaseAmount));
        pq.add(new ExternalSortCustomer(1, LocalDate.of(2023, 1, 1), new BigDecimal("100")));
        pq.add(new ExternalSortCustomer(2, LocalDate.of(2023, 2, 1), new BigDecimal("50")));
        pq.add(new ExternalSortCustomer(3, LocalDate.of(2023, 1, 1), new BigDecimal("150")));

        try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("sorted_customers.txt"))) {
            while (!pq.isEmpty()) {
                writer.write(pq.poll().toString() + "\n");
            }
        }
    }
}