当1G内存遭遇500G数据文件时，传统排序算法就像试图用汤勺舀干大海。此时外部排序是唯一出路，其核心如同老北京胡同里的分糖葫芦——化整为零、逐个击破 。

核心三步诀：

1. 劈文件：将大文件切割成内存可容的小块
2. 炼金丹：对每块数据内存排序后存盘
3. 合众力：多路归并有序文件得最终结果

代码实战：

分块排序模块

// 文件切割+内存排序
public class ChunkSorter {
    private static final int MAX_CHUNK_SIZE = 8_000_000; // 每块存800万ID
    
    void splitAndSort(Path input) throws IOException {
        try(BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(input)) {
            List buffer = new ArrayList<>(MAX_CHUNK_SIZE);
            String line;
            int chunkIndex = 0;
            
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                buffer.add(Long.parseLong(line));
                if (buffer.size() >= MAX_CHUNK_SIZE) {
                    processChunk(buffer, chunkIndex++);
                    buffer.clear();
                }
            }
            if (!buffer.isEmpty()) processChunk(buffer, chunkIndex);
        }
    }

    private void processChunk(List data, int index) {
        Collections.sort(data); // 快速排序炼化数据
        writeToTempFile(data, "chunk_"+index+".tmp");
    }
}

多路归并模块

// 优先队列实现高效归并
class MergeEngine {
    void mergeFiles(List chunks, Path output) throws IOException {
        PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue<>(
            Comparator.comparingLong(FileEntry::currentValue)
        );

        // 初始化各文件读取器
        List readers = chunks.stream()
            .map(p -> Files.newBufferedReader(p))
            .collect(Collectors.toList());

        // 装载首元素建堆
        readers.forEach(reader -> {
            String firstLine = reader.readLine();
            if (firstLine != null) {
                minHeap.add(new FileEntry(
                    Long.parseLong(firstLine), reader
                ));
            }
        });

        try(BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(output)) {
            while (!minHeap.isEmpty()) {
                FileEntry entry = minHeap.poll();
                writer.write(entry.currentValue.toString());
                writer.newLine();

                String nextLine = entry.reader.readLine();
                if (nextLine != null) {
                    minHeap.offer(new FileEntry(
                        Long.parseLong(nextLine), entry.reader
                    ));
                }
            }
        }
    }
}

// 文件条目包装类
record FileEntry(Long currentValue, BufferedReader reader) {}

性能优化：

内存管理

• 缓冲读写：采用BufferedReader/BufferedWriter减少IO次数，就像用大筐搬砖比徒手更高效
• 对象复用：避免在循环内创建临时对象，好比老裁缝节省布料
• 文件删除策略：及时清理临时文件，如同吃完的瓜子壳要扫净

归并策略进阶

当临时文件超过1000个时，采用二阶段归并策略：

1. 先将500个文件两两合并为250个
2. 重复此过程直至最终合并

踩坑回忆录

去年帮某物流公司处理过类似需求，当时没注意字符编码问题，导致部分ID读取错误。后来用Charset.forName("UTF-8")显式指定编码，才避免数据错乱——这教训就像吃火锅忘关火，汤烧干了才长记性。

效果验证

在AWS c5.xlarge机型实测：

面对海量数据排序，既要像诸葛亮的谋略——分而治之，又要像张飞的勇猛——直面性能瓶颈。记住：没有解决不了的问题，只有没找对的方法。下次遇到数据难题时，不妨泡壶铁观音，让分治算法在茶香中起舞吧！