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高性能、多策略的数据对账框架，支持内存、流式、并行、Redis、数据库等多种处理方式
? 特性 多种对账策略 - 内存、流式、并行、Redis、数据库、增量处理 灵活配置 - 支持注解和适配器两种数据定义方式 性能优化 - 根据数据量自动选择最优处理策略 分布式支持 - Redis分布式缓存，支持集群部署 内存友好 - 流式处理避免大数据量内存溢出? 高并发 - 多线程并行处理，充分利用CPU资源 快速开始1. 添加依赖
| 处理器类型 | 适用数据量 | 主要特点 | 使用场景 | | ---
| Memory | < 10万 | 全内存，速度最快 | 小数据量，实时对账 | | Stream | 10万-100万 | 分批处理，内存友好 | 大数据量，防止 OOM | | Parallel | 任意 | 多线程并行 | CPU 密集型，追求速度 | | Redis | 任意 | 分布式缓存 | 集群环境，数据共享 | | Database | > 100万 | SQL 优化 | 超大数据量 | | Incremental | 任意 | 增量处理 | 定期对账，减少计算 |
高级配置流式处理（推荐大数据量）
public CheckProcessor selectOptimalProcessor(int dataSize) { if (dataSize < 10_000) { return new MemoryCheckProcessor(); } else if (dataSize < 100_000) { return new ParallelCheckProcessor(); } else if (dataSize < 1_000_000) { return new StreamCheckProcessor(); } else { return new DatabaseCheckProcessor(dataSource); }} 性能对比
数据量: 100万条记录测试结果Memory 处理器: ? OutOfMemoryError Stream 处理器: ? 45秒, 内存占用: 200MB Parallel 处理器: ? 28秒, 内存占用: 800MB Database 处理器: ? 35秒, 内存占用: 50MB? 完整示例
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