O método Arrays.sort é bastante eficiente para a maioria dos casos, mas quando lidamos com arrays muito grandes, sua versão sequencial pode se tornar um gargalo, principalmente ao aproveitar apenas um único núcleo da CPU. Para arrays de tipos primitivos, o Java utiliza uma implementação de Dual-Pivot Quicksort, que tem, em média, complexidade de O(n log n). Entretanto, mesmo essa implementação bem otimizada pode enfrentar limitações em contextos de alto volume de dados, sobretudo se a ordenação for um dos pontos críticos de desempenho da aplicação.

Uma solução bastante interessante nesses cenários é utilizar o Arrays.parallelSort. Introduzido a partir do Java 8, esse método parte o array em segmentos menores e os classifica de forma concorrente, aproveitando o framework Fork/Join para distribuir as tarefas entre múltiplos núcleos. Essa abordagem pode reduzir significativamente o tempo total de ordenação em sistemas com múltiplos threads, especialmente em arrays de tamanho enorme. Além disso, para conjuntos de dados cuja chave seja numérica e limitada, algoritmos não-baseados em comparação, como Radix Sort ou Counting Sort, podem ser explorados, já que esses algoritmos podem apresentar desempenho linear sob determinadas condições.

Portanto, ao avaliar a performance do Arrays.sort com arrays grandes, a recomendação é considerar o uso de algoritmos paralelos, como o Arrays.parallelSort, que se aproveitam da arquitetura moderna multi-core. Essa solução não só melhora o tempo de execução, mas também distribui de forma mais equilibrada a carga de processamento, resultando em um desempenho superior para aplicações que lidam com volumes massivos de dados.

Você também pode explorar algoritmos específicos para tipos de dados particulares. Por exemplo, para ordenar strings ou outros objetos com um padrão de comparação complexo, uma combinação de particionamento eficiente e técnicas de otimização local pode trazer ganhos importantes. Essa abordagem pode ser ajustada conforme o perfil dos dados e o ambiente de execução, permitindo um balanceamento ideal entre uso de memória e velocidade de processamento.