Java 千万数据处理

在Java中处理千万级别的数据，通常涉及到大数据量操作和性能优化。这可以采用以下几个策略：

1. **分页加载**（Pagination）：避免一次性加载所有数据到内存，而是每次只加载需要的一部分。比如使用`ResultSet`的`next()`方法逐行读取。

2. **数据库查询优化**：利用索引、批量操作（BATCH INSERT/UPDATE），减少SQL查询次数，以及尽量减少JOIN操作。

3. **缓存技术**：对于频繁访问的数据，如热门商品信息，可以使用Redis或Memcached等高速缓存存储，降低对数据库的压力。

4. **批处理或流式处理**：如果数据量非常大，可以考虑使用Apache Spark、Hadoop MapReduce等框架进行分布式处理。

5. **连接池管理**：合理配置数据库连接池，避免频繁创建和关闭连接，提高效率。

6. **使用合适的数据结构**：根据数据访问模式选择合适的数据结构，例如如果经常进行范围查询，可以考虑使用SortedSet或TreeMap。

7. **性能测试和监控**：定期进行压力测试，通过JVM监控工具（如VisualVM、JConsole）找出瓶颈并进行调整。

8. **数据库设计优化**：包括表分区、列存储、数据压缩等技术，减少I/O开销。