关于集合并集优化

　　线上环境遇到跨库 事物的问题，历史数据 状态不一致问题。由于分布式事物还不成熟，决定使用手动写自动任务每天定时执行。大概思路是查询库1的数据，然后查询库2的数据，之后去差集后再更新数据2的数据。

      写完后，求差集 。刚开始使用了集合的removeAll ,测试环境数据量几千条没什么问题，但是考虑到线上有30多万条数据，于是写了个测试。发现使用removeAll超级慢。经过跟踪源码发现，removeAll里面使用了两次contains函数，相当是使用了笛卡尔积的方式 30万*30万。 于是决定优化。

     方式如下：

long startTime = System.currentTimeMillis();
        LinkedList<String> result = new LinkedList<>();


        for (int i =0;i<300000;i++){
            result.add(i+"");
        }

        System.out.println("result size:" + result.size());

        List<String> list1 = new ArrayList<>();
        for (int j = 10;j<301000;j++){
            list1.add(j+"");
        }

        System.out.println("list1 size:" + list1.size());

        System.out.println("插入时间：" + (System.currentTimeMillis()-startTime));

        HashSet<String> hashSet = new HashSet<>(list1);
        Iterator<String> it = result.iterator();

        while (it.hasNext()){
            if (hashSet.contains(it.next())){
                it.remove();
            }
        }


        System.out.println(result.size());
        for (String str : result){
            System.out.println("str:" + str);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long time = endTime-startTime;
        System.out.println("持续时间：" + time/1000 + "秒");

 这样基本是ms级的