背景
先说一下背景，博主所在的业务组有一个核心系统，需要同步两个不同数据源给过来的数据到redis中，但是每次同步之前需要过滤掉一部分数据，只存储剩下的数据。每次同步的数据与需要过滤掉的数据量级大概在0-100w的数据不等。
由于是两个数据源，虽然拿到数据后存数据的代码能共用，但是从数据源拿数据由于协议不同所以还是需要分开写，就安排了两位同事完成这个任务。
重启现象
项目上线大半年，线上运行一直很平稳，突然在某一天ops开始报警该系统的两台机器一直在重启，cpu也一直报警，线上cpu监控如下所示：
机器也处于不断重启中：
两台机器表现几乎一致，于是马上重启一台机器，同时联系ops运维同学帮助临时扩容机器，另外一台机器抓取一下当时的运行详情。直接用下面的火线图更明显：
问题分析
可以看到几乎80%的cpu都在做一件事情：ArrayList.removeAll()，根据线程栈找到了线上的代码大致如下：
protected void updateMeta(String redisField, List<String> oldHotels, List<String> newHotels) {
//1.diff两次数据涉及的酒店
//2.从老数据中删除新数据
oldHotels.removeAll(newHotels);
}
可以看到其实cpu大部分的时间都在执行一行代码oldHotels.removeAll(newHotels)，所以可以定位到问题所在。
前面提到我们同步数据其实是有两个数据源的，前面任务堵塞的数据源成为数据源1，另一个数据源称为数据源2，那么为什么数据源2没有阻塞呢？经过定位，发现关于数据源2更新数据的代码大致如下：
private List<String> calculateNeedDeleteHotelSeqByRedis(String tableName, Set<String> thisHotelSeqs) {
List<String> saveHotelSeqs = queryHotelSeqs(STRING_OLD_SEQ_TABLE_PREFIX + tableName);
if (CollectionUtils.isNotEmpty(saveHotelSeqs)) {
// 删除diff数据
saveHotelSeqs.removeAll(thisHotelSeqs);
return saveHotelSeqs;
}
其实两个方法要做的事情都是一样，只是各自的实现方式不一样，但是都有一个关键的步骤就是从新数据集合中批量删除掉老数据。第一个数据源调用的api是ArrayList.removeAll(List list)，第二个数据源调用的api是ArrayList.removeAll(Set set)，其实两个api都是同一个api，他的定义为：
//java.util.ArrayList#removeAll
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
Objects.requireNonNull(c);
return batchRemove(c, false);
}所以，可以看出来其实区别就在于传参类型不同，接下来就需要深究为什么传参类型为List集合时会导致cpu上涨。
通过查询相关资料可以得知：在集合数据比较多的情况下， ArrayList.removeAll(Set)的速度远远高于ArrayList.removeAll(List)！从1百万数据中remove掉30万数据，前者需要0.031秒，后者需要1267秒！
结合以下类图：
从图中可以看到，图中相关的集合类（HashSet、LinkedList、ArrayList），除了ArrayList自己实现了removeAll()方法外，其他两个集合都是借助父类（或超父类）的Iterator迭代器进行删除。接下来再来看一下ArrayList类的removeAll()方法的实现。
private boolean batchRemove(Collection<?> c, boolean complement) {
final Object[] elementData = this.elementData;
int r = 0, w = 0;
boolean modified = false;
try {
for (; r < size; r++)
if (c.contains(elementData[r]) == complement)
elementData[w++] = elementData[r];
} finally {
// Preserve behavioral compatibility with AbstractCollection,
// even if c.contains() throws.
if (r != size) {
System.arraycopy(elementData, r,
elementData, w,
size - r);
w += size - r;
}
if (w != size) {
// clear to let GC do its work
for (int i = w; i < size; i++)
elementData[i] = null;
modCount += size - w;
size = w;
modified = true;
}
}
return modified;
}从火线图中可以看出，主要是卡在执行contains()方法，而contains()方法则是调用入参自身的方法，因此需要对比的是HashSet.contains() vs ArrayList.contains()。
ArrayList.contains()
实现很简单，即调用
indexOf()，一个一个地遍历查找。最坏时间复杂度为O(总数据量)。
HashSet.contains()
我们知道，
HashSet的底层是HashMap，因此，实际也就是调用map.containKey()方法。
大家都知道，HashMap的查找速度非常快！因此，到这里，我们也就解释题目的问题。
解决方案
在数据量比较大的的情况下，使用arrayList.removeAll(subList)时，可以更改为：
- 将
subList封装为HashSet：arrayList.removeAll(new HashSet(subList)) - 将
arrayList改为LinkedList：new LinkedList(arrayList).removeAll(subList)
最终我们将数据源一的代码修改如下，解决问题：
protected void updateMeta(String redisField, List<String> oldHotels, List<String> newHotels) {
//1.diff两次数据涉及的酒店
//2.从老数据中删除新数据
// 包装为set集合
Set<String> newHotelSet = Sets.newHashSet(newHotels);
oldHotels.removeAll(newHotels);
}
