面试官：如何在千万级数据中查询 10W 的数据，都有什么方案？

前言

在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。

下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案

1. 多线程 + CK 翻页方案
2. ES scroll scan 深翻页方案
3. ES + Hbase 组合方案
4. RediSearch + RedisJSON 组合方案

初版设计方案

整体方案设计为：

1. 先根据配置的「筛选规则」，从底池表中筛选出「目标数据」
2. 在根据配置的「排序规则」，对「目标数据」进行排序，得到「结果数据」

技术方案如下：

1. 每天运行导数任务，把现有的千万量级的底池数据（Hive 表）导入到 Clickhouse 中，后续使用 CK 表进行数据筛选。
2. 将业务配置的筛选规则和排序规则，构建为一个「筛选 + 排序」对象 SelectionQueryCondition。
3. 从 CK 底池表取「目标数据」时，开启多线程，进行分页筛选，将获取到的「目标数据」存放到 result 列表中。

//分页大小  默认 5000
int pageSize = this.getPageSize();
//页码数
int pageCnt = totalNum / this.getPageSize() + 1;

List> result = Lists.newArrayList();
List>>> futureList = new ArrayList<>(pageCnt);

//开启多线程调用
for (int i = 1; i <= pageCnt; i++) {
    //将业务配置的筛选规则和排序规则 构建为 SelectionQueryCondition 对象
    SelectionQueryCondition selectionQueryCondition = buildSelectionQueryCondition(selectionQueryRuleData);
    selectionQueryCondition.setPageSize(pageSize);
    selectionQueryCondition.setPage(i);
    futureList.add(selectionQueryEventPool.submit(new QuerySelectionDataThread(selectionQueryCondition)));
}

for (Future>> future : futureList) {
    //RPC 调用
    List> queryRes = future.get(20, TimeUnit.SECONDS);
    if (CollectionUtils.isNotEmpty(queryRes)) {
        // 将目标数据存放在 result 中
        result.addAll(queryRes);
    }
}

对目标数据 result 进行排序，得到最终的「结果数据」。

推荐一个开源免费的 Spring Boot 最全教程：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

CK分页查询

在「初版设计方案」章节的第 3 步提到了「从 CK 底池表取目标数据时，开启多线程，进行分页筛选」。此处对 CK 分页查询进行介绍。

封装了 queryPoolSkuList