高效读取大文件，再也不用担心 OOM 了！

内存读取

第一个版本，采用内存读取的方式，所有的数据首先读读取到内存中,程序代码如下：

Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();
// 将全部行数读取的内存中
List<String> lines = FileUtils.readLines(new File("temp/test.txt"), Charset.defaultCharset());
for (String line : lines) {
    // pass
}
stopwatch.stop();
System.out.println("read all lines spend " + stopwatch.elapsed(TimeUnit.SECONDS) + " s");
// 计算内存占用
logMemory();

logMemory方法如下:

MemoryMXBean memoryMXBean = ManagementFactory.getMemoryMXBean();
//堆内存使用情况
MemoryUsage memoryUsage = memoryMXBean.getHeapMemoryUsage();
//初始的总内存
long totalMemorySize = memoryUsage.getInit();
//已使用的内存
long usedMemorySize = memoryUsage.getUsed();
 
 
System.out.println("Total Memory: " + totalMemorySize / (1024 * 1024) + " Mb");
System.out.println("Free Memory: " + usedMemorySize / (1024 * 1024) + " Mb");

上述程序中，使用 Apache Common-Io 开源第三方库，FileUtils#readLines将会把文件中所有内容，全部读取到内存中。

这个程序简单测试并没有什么问题，但是等拿到真正的数据文件，运行程序，很快程序发生了 OOM。

之所以会发生 OOM，主要原因是因为这个数据文件太大。假设上面测试文件 test.txt总共有 200W 行数据，文件大小为：740MB。

通过上述程序读取到内存之后，在我的电脑上内存占用情况如下：

可以看到一个实际大小为 700 多 M 的文件，读到内存中占用内存量为 1.5G 之多。而我之前的程序，虚拟机设置内存大小只有 1G，所以程序发生了 OOM。

当然这里最简单的办法就是加内存呗，将虚拟机内存设置到 2G,甚至更多。不过机器内存始终有限，如果文件更大，还是没有办法全部都加载到内存。

不过仔细一想真的需要将全部数据一次性加载到内存中？

很显然，不需要！

在上述的场景中，我们将数据到加载内存中，最后不还是一条条处理数据。

所以下面我们将读取方式修改成逐行读取。

逐行读取

逐行读取的方式比较多，这里主要介绍两种方式：

• BufferReader

• Apache Commons IO

• Java8 stream

BufferReader

我们可以使用 BufferReader#readLine 逐行读取数据。

try (BufferedReader fileBufferReader = new BufferedReader(new FileReader("temp/test.txt"))) {
    String fileLineContent;
    while ((fileLineContent = fileBufferReader.readLine()) != null) {
        // process the line.
    }
} catch (FileNotFoundException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

Apache Commons IO

Common-IO 中有一个方法 FileUtils#lineIterator可以实现逐行读取方式,使用代码如下：

Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();
LineIterator fileContents = FileUtils.lineIterator(new File("temp/test.txt"), StandardCharsets.UTF_8.name());
while (fileContents.hasNext()) {
    fileContents.nextLine();
    //  pass
}
logMemory();
fileContents.close();
stopwatch.stop();
System.out.println("read all lines spend " + stopwatch.elapsed(TimeUnit.SECONDS) + " s");

这个方法返回一个迭代器，每次我们都可以获取的一行数据。

其实我们查看代码，其实可以发现 FileUtils#lineIterator，其实用的就是 BufferReader，感兴趣的同学可以自己查看一下源码。

Java8 stream

Java8 Files 类新增了一个 lines，可以返回 Stream我们可以逐行处理数据。

Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();
// lines(Path path, Charset cs)
try (Stream<String> inputStream = Files.lines(Paths.get("temp/test.txt"), StandardCharsets.UTF_8)) {
    inputStream
            .filter(str -> str.length() > 5)// 过滤数据
            .forEach(o -> {
                // pass do sample logic
            });
}
logMemory();
stopwatch.stop();
System.out.println("read all lines spend " + stopwatch.elapsed(TimeUnit.SECONDS) + " s");

使用这个方法有个好处在于，我们可以方便使用 Stream 链式操作，做一些过滤操作。

注意：这里我们使用 try-with-resources 方式，可以安全的确保读取结束，流可以被安全的关闭。

并发读取

逐行的读取的方式，解决我们 OOM 的问题。不过如果数据很多，我们这样一行行处理，需要花费很多时间。

上述的方式，只有一个线程在处理数据，那其实我们可以多来几个线程，增加并行度。

下面在上面的基础上，就抛砖引玉，介绍下自己比较常用两种并行处理方式。

逐行批次打包

第一种方式，先逐行读取数据，加载到内存中，等到积累一定数据之后，然后再交给线程池异步处理。

@SneakyThrows
public static void readInApacheIOWithThreadPool() {
    // 创建一个 最大线程数为 10，队列最大数为 100 的线程池
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60l, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(100));
    // 使用 Apache 的方式逐行读取数据
    LineIterator fileContents = FileUtils.lineIterator(new File("temp/test.txt"), StandardCharsets.UTF_8.name());
    List<String> lines = Lists.newArrayList();
    while (fileContents.hasNext()) {
        String nextLine = fileContents.nextLine();
        lines.add(nextLine);
        // 读取到十万的时候
        if (lines.size() == 100000) {
            // 拆分成两个 50000 ，交给异步线程处理
            List<List<String>> partition = Lists.partition(lines, 50000);
            List<Future> futureList = Lists.newArrayList();
            for (List<String> strings : partition) {
                Future<?> future = threadPoolExecutor.submit(() -> {
                    processTask(strings);
                });
                futureList.add(future);
            }
            // 等待两个线程将任务执行结束之后，再次读取数据。这样的目的防止，任务过多，加载的数据过多，导致 OOM
            for (Future future : futureList) {
                // 等待执行结束
                future.get();
            }
            // 清除内容
            lines.clear();
        }
 
 
    }
    // lines 若还有剩余，继续执行结束
    if (!lines.isEmpty()) {
        // 继续执行
        processTask(lines);
    }
  threadPoolExecutor.shutdown();
}
    private static void processTask(List<String> strings) {
        for (String line : strings) {
            // 模拟业务执行
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10L);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

上述方法，等到内存的数据到达 10000 的时候，拆封两个任务交给异步线程执行，每个任务分别处理 50000 行数据。

后续使用  future#get()，等待异步线程执行完成之后，主线程才能继续读取数据。

之所以这么做，主要原因是因为，线程池的任务过多，再次导致 OOM 的问题。

大文件拆分成小文件

第二种方式，首先我们将一个大文件拆分成几个小文件，然后使用多个异步线程分别逐行处理数据。

public static void splitFileAndRead() throws Exception {
    // 先将大文件拆分成小文件
    List<File> fileList = splitLargeFile("temp/test.txt");
    // 创建一个 最大线程数为 10，队列最大数为 100 的线程池
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60l, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(100));
    List<Future> futureList = Lists.newArrayList();
    for (File file : fileList) {
        Future<?> future = threadPoolExecutor.submit(() -> {
            try (Stream inputStream = Files.lines(file.toPath(), StandardCharsets.UTF_8)) {
                inputStream.forEach(o -> {
                    // 模拟执行业务
                    try {
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10L);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                });
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        futureList.add(future);
    }
    for (Future future : futureList) {
        // 等待所有任务执行结束
        future.get();
    }
    threadPoolExecutor.shutdown();
 }
 
 
private static List<File> splitLargeFile(String largeFileName) throws IOException {
    LineIterator fileContents = FileUtils.lineIterator(new File(largeFileName), StandardCharsets.UTF_8.name());
    List<String> lines = Lists.newArrayList();
    // 文件序号
    int num = 1;
    List<File> files = Lists.newArrayList();
    while (fileContents.hasNext()) {
        String nextLine = fileContents.nextLine();
        lines.add(nextLine);
        // 每个文件 10w 行数据
        if (lines.size() == 100000) {
            createSmallFile(lines, num, files);
            num++;
        }
    }
    // lines 若还有剩余，继续执行结束
    if (!lines.isEmpty()) {
        // 继续执行
        createSmallFile(lines, num, files);
    }
    return files;
}

上述方法，首先将一个大文件拆分成多个保存 10W 行的数据的小文件，然后再将小文件交给线程池异步处理。

由于这里的异步线程每次都是逐行从小文件的读取数据，所以这种方式不用像上面方法一样担心 OOM 的问题。

另外，上述我们使用 Java 代码，将大文件拆分成小文件。这里还有一个简单的办法，我们可以直接使用下述命令，直接将大文件拆分成小文件：

# 将大文件拆分成 100000 的小文件
split -l 100000 test.txt

后续 Java 代码只需要直接读取小文件即可。

总结

当我们从文件读取数据时，如果文件不是很大，我们可以考虑一次性读取到内存中，然后快速处理。

如果文件过大，我们就没办法一次性加载到内存中，所以我们需要考虑逐行读取，然后处理数据。但是单线程处理数据毕竟有限，所以我们考虑使用多线程，加快处理数据。

本篇文章我们只是简单介绍了下，数据从文件读取几种方式。数据读取之后，我们肯定还需要处理，然后最后会存储到数据库中或者输出到另一个文件中。

这个过程，说实话比较麻烦，因为我们的数据源文件，可能是 txt，也可能是 excel，这样我们就需要增加多种读取方法。同样的，当数据处理完成之后，也有同样的问题。

不过好在，上述的问题我们可以使用 Spring Batch 完美解决。