业务场景：
有一批节点，每个节点的字段是是一样的，如下：uid，cmmdtyCode，supplierCode。要求统计各商户下各个cmmdtyCode出现了多少次。样例数据如下：
[
{
"uid":"127437864373237009",
"cmmdtyCode":" 000000000659869748",
"supplierCode":" 0070113914"
},
{
"uid":"127437864373237010",
"cmmdtyCode":" 000000000659869748",
"supplierCode": " 0070113914"
},
{
"uid":”127437864373237011”,
"cmmdtyCode":" 000000000659869749",
"supplierCode":" 0070113914"
},
{
"uid”:”127437864373237012”,
"cmmdtyCode":" 000000000659869748",
"supplierCode": "0070113915"
}
]预期输出：supplierCode：cmmdtyCode=商品出现次数
实现方法
1）环境说明
本例jdk版本为1.7，代码在testng里面执行
2）数据准备
将前面的样例数据以List
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.powermock.modules.testng.PowerMockTestCase;
import org.testng.annotations.BeforeMethod;
import com.beust.jcommander.internal.Lists;
import com.google.common.collect.Maps;
public class TestJ2 extends PowerMockTestCase {
private List> params = Lists.newArrayList();
@BeforeMethod
public void initMethod() {
Map item = Maps.newHashMap();
item.put("uid", "127437864373237009");
item.put("cmmdtyCode", "000000000659869748");
item.put("supplierCode", "0070113914");
params.add(item);
Map item2 = Maps.newHashMap();
item2.put("uid", "127437864373237010");
item2.put("cmmdtyCode", "000000000659869748");
item2.put("supplierCode", "0070113914");
params.add(item2);
Map item3 = Maps.newHashMap();
item3.put("uid", "127437864373237011");
item3.put("cmmdtyCode", "000000000659869749");
item3.put("supplierCode", "0070113914");
params.add(item3);
Map item4 = Maps.newHashMap();
item4.put("uid", "127437864373237012");
item4.put("cmmdtyCode", "000000000659869748");
item4.put("supplierCode", "0070113915");
params.add(item4);
}
} 3）实现方法1
// 一般计算方法
@Test
public void execute() {
// 每个商户下，不同商品出现的次数
Map numMap = Maps.newHashMap();
for (Map item : params) {
Integer num = MapUtils.getInteger(numMap, getKey(item));
if (num == null) {
num = 1;
} else {
num += 1;
}
numMap.put(getKey(item), num);
}
printResult(numMap);
}
// 拼接业务主键
private String getKey(Map item) {
return MapUtils.getString(item, "supplierCode") + ":" + MapUtils.getString(item, "cmmdtyCode");
}
// 打印计算结果
private void printResult(Map numMap) {
for (Map.Entry entry : numMap.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());
}
} 输出结果：
0070113914:000000000659869748=2
0070113914:000000000659869749=1
0070113915:000000000659869748=1
耗时：8ms
4）实现方法2
// 改进计算方法
/**
* 在jdk1.7(含)以下的版本中，普通Map类没有putIfAbsent，只有ConcurrentMap的子类才有，jdk8（含）之后，普通类也提供了该方法
* 由于作者本人机器使用的是JDK1.7,故使用ConcurrentMap类进行演示，实际上，在单线程计算中，普通map类的效率要高于ConcurrentMap
*/
@Test
public void execute2() {
ConcurrentMap numMap = Maps.newConcurrentMap();
for (Map item : params) {
// 如果集合中不包括key，则写入默认值1，并返回null；否则直接返回集合中key对应的value对象的引用
AtomicInteger oldValue = numMap.putIfAbsent(getKey(item), new AtomicInteger(1));
if (oldValue != null) {
// 对象数值+1
oldValue.incrementAndGet();// 利用map存储的是对象的引用，直接对象的值，不需要重新写回map
}
}
printResult(numMap);
}
// 拼接业务主键
private String getKey(Map item) {
return MapUtils.getString(item, "supplierCode") + ":" + MapUtils.getString(item, "cmmdtyCode");
}
private void printResult(Map numMap) {
for (Map.Entry entry : numMap.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());
}
} 输出结果：
0070113914:000000000659869749=1
0070113914:000000000659869748=2
0070113915:000000000659869748=1
耗时：11ms
5）实现方法3
// 分组计算方法
@Test
public void execute3() {
HashMultimap> group = HashMultimap.create();
// 将所有节点分组，cmmdtyCode和supplierCode相同的item分入一组
for (Map item : params) {
group.put(getKey(item), item);
}
Map numMap = Maps.newHashMap();
// 统计每一组的元素个数
for (String key : group.keySet()) {
numMap.put(key, group.get(key).size());
}
printResult(numMap);
}
// 拼接业务主键
private String getKey(Map item) {
return MapUtils.getString(item, "supplierCode") + ":" + MapUtils.getString(item, "cmmdtyCode");
}
// 打印计算结果
private void printResult(Map numMap) {
for (Map.Entry entry : numMap.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());
}
} 该方法引入了google API，具体引用路径为：
import com.google.common.collect.HashMultimap;输出结果：
0070113914:000000000659869748=2
0070113914:000000000659869749=1
0070113915:000000000659869748=1
耗时：43ms
6）增加测试数据
@BeforeMethod
public void initMethod() {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
Map itemR = Maps.newHashMap();
itemR.put("uid", i);
itemR.put("cmmdtyCode", "000000000659869748");
itemR.put("supplierCode", "0070113915");
params.add(itemR);
}
for (int j = 0; j < 100; j++) {
Map itemR = Maps.newHashMap();
itemR.put("uid", j);
itemR.put("cmmdtyCode", "000000000659869749");
itemR.put("supplierCode", "0070113915");
params.add(itemR);
}
for (int j = 0; j < 100; j++) {
Map itemR = Maps.newHashMap();
itemR.put("uid", j);
itemR.put("cmmdtyCode", "000000000659869748");
itemR.put("supplierCode", "0070113914");
params.add(itemR);
}
} 耗时如下：
| 数据量 | 10 | 100 | 1000 |
| 方法1耗时 | 11ms | 8ms | 19ms |
| 方法2耗时 | 9ms | 11ms | 18ms |
| 方法3耗时 | 45ms | 40ms | 59ms |
总结：
方法1耗时最少，且较为常见，推荐