大数据List去重
概述
两个超大List集合去重，时间最短的方式去实现。
详细
MaxList模块主要是对Java集合大数据去重的相关介绍。
背景: 最近在项目中遇到了List集合中的数据要去重，大概一个2500万的数据，开始存储在List中，需要跟一个2万的List去去重。
直接两个List去重
说到去重，稍微多讲一点啊，去重的时候有的小伙伴可能直接对2500万List foreach循环后直接删除,
其实这种是错误的(java.util.ConcurrentModificationException)，大家可以自己去试一下；(注: for循环遍历删除不报错，但是效率低，不推荐使用)
首先你需要去看下foreach和迭代器的实现。foreach的实现就是用到了迭代器，所以你在foreach的时候对list进行删除操作，
迭代器Iterator无法感知到list删除了，所以会报错。直接贴代码解释下。
ArrayList中Iterator的实现:
private class Itr implements Iterator {
int cursor; // index of next element to return
int lastRet = -1; // index of last element returned; -1 if no such
int expectedModCount = modCount;
public boolean hasNext() {
return cursor != size;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public E next() {
checkForComodification();
int i = cursor;
if (i >= size)
throw new NoSuchElementException();
Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
if (i >= elementData.length)
throw new ConcurrentModificationException();
cursor = i + 1;
return (E) elementData[lastRet = i];
}
public void remove() {
if (lastRet < 0)
throw new IllegalStateException();
checkForComodification();
try {
ArrayList.this.remove(lastRet);
cursor = lastRet;
lastRet = -1;
expectedModCount = modCount;
} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public void forEachRemaining(Consumer consumer) {
Objects.requireNonNull(consumer);
final int size = ArrayList.this.size;
int i = cursor;
if (i >= size) {
return;
}
final Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
if (i >= elementData.length) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
while (i != size && modCount == expectedModCount) {
consumer.accept((E) elementData[i++]);
}
// update once at end of iteration to reduce heap write traffic
cursor = i;
lastRet = i - 1;
checkForComodification();
}
final void checkForComodification() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
}
} 通过上述的ArrayList里面的Iterator迭代器的实现我们可以看到:
基本上ArrayList采用size属性来维护自已的状态，而Iterator采用cursor来来维护自已的状态。
当你直接在foreach里面对list进行删除操作，size出现变化时，cursor并不一定能够得到同步，除非这种变化是Iterator主动导致的。(调用list.iterator()方法的原因)
从上面的代码可以看到当Iterator.remove方法导致ArrayList列表发生变化时，他会更新cursor来同步这一变化。但其他方式导致的ArrayList变化，Iterator是无法感知的。ArrayList自然也不会主动通知Iterator们，那将是一个繁重的工作。Iterator到底还是做了努力：为了防止状态不一致可能引发的无法设想的后果，Iterator会经常做checkForComodification检查，以防有变。如果有变，则以异常抛出，所以就出现了上面的异常。
如果对正在被迭代的集合进行结构上的改变（即对该集合使用add、remove或clear方法），那么迭代器就不再合法（并且在其后使用该迭代器将会有ConcurrentModificationException异常被抛出）.
如果使用迭代器自己的remove方法，那么这个迭代器就仍然是合法的。
public static void deWeightList(List des, List sourse){
if(sourse == null || sourse.size() <= 0){
return;
}l
Iterator listStr = sourse.iterator();
while (listStr.hasNext()){
String item = listStr.next();
for (String ditem: des) {
if(item.equals(ditem)){
listStr.remove();
break;
}
}
}
logger.info("after deWight list size: " + sourse.size());
} List结合Set去重
public static void deWeightList(Set des, List sourse) {
if (sourse == null || sourse.size() <= 0) {
return;
}
Iterator listStr = sourse.iterator();
while (listStr.hasNext()) {
String item = listStr.next();
if (des.contains(item)) {
listStr.remove();
}
}
logger.info("after deWight list size: " + sourse.size());
} List结合Set去重(不是直接对list进行删除，而是组装新list，考虑到list删除效率低)
public static void deWeightListByNewList(Set des, List sourse) {
if (sourse == null || sourse.size() <= 0) {
return;
}
Iterator listStr = sourse.iterator();
List existList = new ArrayList();
while (listStr.hasNext()) {
String item = listStr.next();
if(!des.contains(item)){
//TODO 对去重后的数据进行逻辑操作，不一定要删除，可以换个思路（是否可以直接逻辑操作，不一定非要再把数据写进集合后，然后遍历集合在进行逻辑操作）
existList.add(item); //改成添加进新的list，考虑到list的删除效率慢(非要得到删除后的集合的情况下，否则走else)
}
// if (des.contains(item)) {
// //listStr.remove(); //考虑到list的删除效率慢，此种方法对于大数据集合来说不合适
// }
}
sourse.clear();
sourse = existList;
logger.info("after deWight list size: " + sourse.size());
} 遍历过程中去重
个人最为推荐的一种,因为效率最高，也能达到功能的需要。
for (String item: maxArrayList) {
if(testSet.contains(item)){
//TODO
}
}测试结果如下
下面是1000万的list和20000的list去重两种方式所花的时间,可以看出使用set去重的效率要高很多。
1.list结合list去重时间:
14:52:02,408 INFO [RunTest:37] start test list:17-11-07 14:52:02
14:59:49,828 INFO [ListUtils:66] after deWight list size: 9980000
14:59:49,829 INFO [RunTest:39] end test list:17-11-07 14:59:49
2.list结合set去重时间:
14:59:53,226 INFO [RunTest:44] start test set:17-11-07 14:59:53
15:01:30,079 INFO [ListUtils:80] after deWight list size: 9980000
15:01:30,079 INFO [RunTest:46] end test set:17-11-07 15:01:30
下面是2500万的list和20000的list去重两种方式所花的时间,可以看出使用set去重的效率要更加的高，(数据量越大越明显)。
个人对set的大小为1500万也进行了测试，方案3,4的效率也是非常的高。
1.list结合list去重时间:
15:17:47,114 INFO [RunTest:35] start test list, start time: 17-11-07 15:17:47
15:49:04,876 INFO [ListUtils:57] after deWight list size: 24980000
15:49:04,877 INFO [RunTest:39] end test list, end time: 17-11-07 15:49:04
2.list结合set去重时间:
15:49:17,842 INFO [RunTest:44] start test set, start time: 17-11-07 15:49:17
15:53:22,716 INFO [ListUtils:71] after deWight list size: 24980000
15:53:22,718 INFO [RunTest:48] end test set, end time: 17-11-07 15:53:22
3. List结合Set去重(不是直接对list进行删除，而是组装新list，考虑到list删除效率低)
17:18:44,583 INFO [RunTest:57] start test set, start time: 17-11-22 17:18:44
17:18:54,628 INFO [ListUtils:92] after deWight list size: 23500000
17:18:54,628 INFO [RunTest:61] end test set, end time: 17-11-22 17:18:48
4.遍历过程中结合set去重:(个人最为推荐的原因之一，效率高到令人爽到不行)
15:17:45,762 INFO [RunTest:24] start test foreach list directly, start time: 17-11-07 15:17:45
15:17:47,114 INFO [RunTest:32] end test foreach list directly, end time: 17-11-07 15:17:47总结
通过上述测试我们可以看出，有时候我们排重的时候，不一定要拍完重再对排重后的数据进行遍历，可以在遍历的过程中进行排重，注意用来排重的那个集合放到Set中，
可以是HashSet,或者其他Set(推荐使用HashSet),因为Set的contains效率更高，比list高很多。
然后考虑到如果非要拿到去重后的list，考虑使用方案3《List结合Set去重(不是直接对list进行删除，而是组装新list，考虑到list删除效率低)》，通过测试，这种方法效率也是非常的高。
与方案4相比，稍微慢一点点。
对于上述方案1，测试也使用过组装新list的方式，而不是list.remove。但是效率还是比较慢。