在Java中处理大数据量时，排序可能会变得非常耗时。为了提高性能，可以采用以下方法：
使用外部排序：当数据量非常大，无法一次性加载到内存中时，可以使用外部排序。外部排序是一种将数据分成多个小块，分别进行排序，然后将排序后的块合并在一起的算法。Java中的java.util.Arrays.sort()方法使用了一种类似于外部排序的算法，称为归并排序。但是，对于非常大的数据集，可以考虑使用更高效的排序库，如Apache Commons Collections的ListUtils.sort()方法。
并行排序：利用多核处理器并行处理数据，可以显著提高排序速度。Java 8引入了Stream API，可以方便地实现并行排序。例如，可以使用stream().sorted().collect()方法对集合进行排序。
使用优先队列（PriorityQueue）：优先队列是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。这种数据结构可以在O(log n)的时间内插入和删除元素，因此非常适合用于排序。Java中的PriorityQueue类可以实现优先队列。
使用计数排序、基数排序和桶排序：这些排序算法在特定情况下可以显著提高性能。计数排序适用于整数排序，基数排序适用于整数或固定长度的字符串排序，桶排序适用于浮点数排序。在选择这些算法时，需要确保数据满足算法的约束条件。
优化内存使用：在处理大数据量时，内存使用也是一个关键问题。可以通过调整JVM参数（如堆大小）来优化内存使用。此外，还可以使用内存映射文件（Memory-mapped files）技术，将大文件映射到内存中，从而减少内存占用和提高I/O性能。
使用外部库：有一些第三方库提供了针对大数据量的排序算法，如Apache Hadoop和Apache Spark。这些库通常具有更高的性能和可扩展性，适用于处理大规模数据集。