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牛逼！5 亿！整数的大文件，如何排序？神操作！

花匠小妙招
2025-10-10 07:44

最近，面试头条，面试官一上来，就问了我这么一个问题，我一脸懵逼，决定记录一下。

问题

给你1个文件bigdata，大小4663M，5亿个数（对的，你没听错，就是5亿），文件中的数据随机,如下一行一个整数：

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6196302 3557681 6121580 2039345 2095006 1746773 7934312 2016371 7123302 8790171 2966901 ... 7005375

现在要对这个文件进行排序，怎么搞？

内部排序

先尝试内排，选2种排序方式。

3路快排：

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private final int cutoff = 8; public <T> void perform(Comparable<T>[] a) { perform(a, 0, a.length - 1); } private <T> int median3(Comparable<T>[] a, int x, int y, int z) { if (lessThan(a[x], a[y])) { if (lessThan(a[y], a[z])) { return y; } else if (lessThan(a[x], a[z])) { return z; } else { return x; } } else { if (lessThan(a[z], a[y])) { return y; } else if (lessThan(a[z], a[x])) { return z; } else { return x; } } } private <T> void perform(Comparable<T>[] a, int low, int high) { int n = high - low + 1; // 当序列非常小，用插入排序 if (n <= cutoff) { InsertionSort insertionSort = SortFactory.createInsertionSort(); insertionSort.perform(a, low, high); // 当序列中小时，使用median3 } else if (n <= 100) { int m = median3(a, low, low + (n >>> 1), high); exchange(a, m, low); // 当序列比较大时，使用ninther } else { int gap = n >>> 3; int m = low + (n >>> 1); int m1 = median3(a, low, low + gap, low + (gap << 1)); int m2 = median3(a, m - gap, m, m + gap); int m3 = median3(a, high - (gap << 1), high - gap, high); int ninther = median3(a, m1, m2, m3); exchange(a, ninther, low); } if (high <= low) return; // lessThan int lt = low; // greaterThan int gt = high; // 中心点 Comparable<T> pivot = a[low]; int i = low + 1; /* * 不变式：a[low..lt-1] 小于pivot -> 前部(first) a[lt..i-1] 等于 pivot -> 中部(middle) * a[gt+1..n-1] 大于 pivot -> 后部(final) * * a[i..gt] 待考察区域 */ while (i <= gt) { if (lessThan(a[i], pivot)) { // i-> ,lt -> exchange(a, lt++, i++); } else if (lessThan(pivot, a[i])) { exchange(a, i, gt--); } else { i++; } } // a[low..lt-1] < v = a[lt..gt] < a[gt+1..high]. perform(a, low, lt - 1); perform(a, gt + 1, high); }归并排序：

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/** * 小于等于这个值的时候，交给插入排序 */ private final int cutoff = 8; /** * 对给定的元素序列进行排序 * * @param a 给定元素序列 */ @Override public <T> void perform(Comparable<T>[] a) { Comparable<T>[] b = a.clone(); perform(b, a, 0, a.length - 1); } private <T> void perform(Comparable<T>[] src, Comparable<T>[] dest, int low, int high) { if (low >= high) return; // 小于等于cutoff的时候,交给插入排序 if (high - low <= cutoff) { SortFactory.createInsertionSort().perform(dest, low, high); return; } int mid = low + ((high - low) >>> 1); perform(dest, src, low, mid); perform(dest, src, mid + 1, high); // 考虑局部有序 src[mid] <= src[mid+1] if (lessThanOrEqual(src[mid], src[mid + 1])) { System.arraycopy(src, low, dest, low, high - low + 1); } // src[low .. mid] + src[mid+1 .. high] -> dest[low .. high] merge(src, dest, low, mid, high); } private <T> void merge(Comparable<T>[] src, Comparable<T>[] dest, int low, int mid, int high) { for (int i = low, v = low, w = mid + 1; i <= high; i++) { if (w > high || v <= mid && lessThanOrEqual(src[v], src[w])) { dest[i] = src[v++]; } else { dest[i] = src[w++]; } } }

数据太多，递归太深 ->栈溢出？加大Xss？

数据太多，数组太长 -> OOM？加大Xmx?

耐心不足，没跑出来.而且要将这么大的文件读入内存，在堆中维护这么大个数据量，还有内排中不断的拷贝，对栈和堆都是很大的压力，不具备通用性。

sort命令来跑

跑了多久呢？24分钟。

为什么这么慢？

粗略的看下我们的资源：内存 jvm-heap/stack，native-heap/stack,page-cache，block-buffer 外存 swap + 磁盘数据量很大，函数调用很多，系统调用很多，内核/用户缓冲区拷贝很多，脏页回写很多，io-wait很高，io很繁忙，堆栈数据不断交换至swap，线程切换很多，每个环节的锁也很多。总之，内存吃紧，问磁盘要空间，脏数据持久化过多导致cache频繁失效，引发大量回写，回写线程高，导致cpu大量时间用于上下文切换，一切，都很糟糕，所以24分钟不细看了，无法忍受。

位图法

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private BitSet bits; public void perform(String largeFileName, int total, String destLargeFileName, Castor<Integer> castor, int readerBufferSize, int writerBufferSize, boolean asc) throws IOException { System.out.println("BitmapSort Started."); long start = System.currentTimeMillis(); bits = new BitSet(total); InputPart<Integer> largeIn = PartFactory.createCharBufferedInputPart(largeFileName, readerBufferSize); OutputPart<Integer> largeOut = PartFactory.createCharBufferedOutputPart(destLargeFileName, writerBufferSize); largeOut.delete(); Integer data; int off = 0; try { while (true) { data = largeIn.read(); if (data == null) break; int v = data; set(v); off++; } largeIn.close(); int size = bits.size(); System.out.println(String.format("lines : %d ,bits : %d", off, size)); if (asc) { for (int i = 0; i < size; i++) { if (get(i)) { largeOut.write(i); } } } else { for (int i = size - 1; i >= 0; i--) { if (get(i)) { largeOut.write(i); } } } largeOut.close(); long stop = System.currentTimeMillis(); long elapsed = stop - start; System.out.println(String.format("BitmapSort Completed.elapsed : %dms", elapsed)); } finally { largeIn.close(); largeOut.close(); } } private void set(int i) { bits.set(i); } private boolean get(int v) { return bits.get(v); }

nice! 跑了190秒，3分来钟. 以核心内存4663M/32大小的空间跑出这么个结果，而且大量时间在用于I/O，不错。

问题是，如果这个时候突然内存条坏了1、2根，或者只有极少的内存空间怎么搞？

外部排序

该外部排序上场了，外部排序干嘛的？

内存极少的情况下，利用分治策略，利用外存保存中间结果，再用多路归并来排序;

map-reduce的嫡系。

1、分

内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件bigdata.xxx.part.sorted. 循环利用memBuffer直到大文件处理完毕，得到n个有序的磁盘文件：

2、合

现在有了n个有序的小文件，怎么合并成1个有序的大文件？把所有小文件读入内存，然后内排？(⊙o⊙)… no!

利用如下原理进行归并排序：

我们举个简单的例子：

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文件1：3,6,9 文件2：2,4,8 文件3：1,5,7 第一回合：文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行文件2的最小值：2，排在文件2的第1行文件3的最小值：1，排在文件3的第1行那么，这3个文件中的最小值是：min(1,2,3) = 1 也就是说，最终大文件的当前最小值，是文件1、2、3的当前最小值的最小值，绕么？上面拿出了最小值1，写入大文件. 第二回合：文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行文件2的最小值：2，排在文件2的第1行文件3的最小值：5，排在文件3的第2行那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2 将2写入大文件. 也就是说，最小值属于哪个文件，那么就从哪个文件当中取下一行数据.（因为小文件内部有序，下一行数据代表了它当前的最小值）

最终的时间，跑了771秒，13分钟左右。

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less bigdata.sorted.text ... 9999966 9999967 9999968 9999969 9999970 9999971 9999972 9999973 9999974 9999975 9999976 9999977 9999978 ...

来源：https://blog.csdn.net/gsky1986/article/details/46499529

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原始发表：2020-03-10

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