前阵子项目因业务需要，要对接兄弟部门的用户数据，因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口，每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。因为是全量数据，因此我们这边要做数据比对（ 注： 用户username是唯一），如果同步过来的数据，我们这边没有，就要做插入操作，如果我们这边已经有，就要做更新操作。本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比
因用户username是唯一的，因此我们可以利用用户username来进行比对匹配
1.方案一：两层嵌套循环比对
即：将接口的全量数据和我们数据库的全量数据进行循环比对
示例
@Override
public void compareAndSave(List<User> users, List<MockUser> mockUsers) {
List<User> addUsers = new ArrayList<>();
List<User> updateUsers = new ArrayList<>();
for (MockUser mockUser : mockUsers) {
for (User user : users) {
if(mockUser.getUsername().equals(user.getUsername())){
int id = user.getId();
BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);
user.setId(id);
updateUsers.add(user);
}else{
User newUser = new User();
BeanUtils.copyProperties(mockUser,newUser);
addUsers.add(newUser);
}
}
}
}
用这种方法，我在测试环境压了30万条数据，比对数据等了大概20分钟后，直接OOM
2.方案二：使用布隆过滤器
即：比对开始前，先将我们这边的数据压入布隆过滤器，然后通过布隆过滤器来判定接口数据
示例
@Override
public void compareAndSave(List<User> users,List<MockUser> mockUsers){
List<User> addUsers = new ArrayList<>();
List<User> updateUsers = new ArrayList<>();
BloomFilter<String> bloomFilter = getUserNameBloomFilter(users);
for (MockUser mockUser : mockUsers) {
boolean isExist = bloomFilter.mightContain(mockUser.getUsername());
//更新
if(isExist){
User user = originUserMap.get(mockUser.getUsername());
int id = user.getId();
BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);
user.setId(id);
updateUsers.add(user);
}else{
User user = new User();
BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);
addUsers.add(user);
}
}
}
用这种方法，我在测试环境压了30万条数据，比对耗时1秒左右
3.方案三：使用list + map比对
即：比对开始前，先将我们这边数据存放到map中，map的key为username，value为用户数据，然后遍历接口数据，进行比对
示例
@Override
public void compareAndSave(List<User> users, List<MockUser> mockUsers) {
Map<String,User> originUserMap = getOriginUserMap(users);
List<User> addUsers = new ArrayList<>();
List<User> updateUsers = new ArrayList<>();
for (MockUser mockUser : mockUsers) {
if(originUserMap.containsKey(mockUser.getUsername())){
User user = originUserMap.get(mockUser.getUsername());
int id = user.getId();
BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);
user.setId(id);
updateUsers.add(user);
}else{
User user = new User();
BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);
addUsers.add(user);
}
}
}
用这种方法，我在测试环境压了30万条数据，比对耗时350毫秒左右
这三种方案，两层循环效率是最低，而且随着数据量增大会有OOM的风险。采用布隆过滤器，存在误判的风险，为了降低误判风险，只能降低误判率，可以通过参数指定，但这也增加判断时间。用map可以说是效率最好，他本质是将时间复杂度从O（n2）降低到O（n）。不过这种方案可能也不是最优方案，事后和朋友讨论下，他说可以用啥双向指针啥，因为我在算法这方面没有深入研究，因此本文就没演示了
https://github.com/lyb-geek/springboot-learning/tree/master/springboot-comparedata。
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