最近阿粉接到一个需求，高效需要从文件读取数据，读取大文然后经过业务处理之后存储到数据库中。也不用担这个需求，高效说实话不是读取大文很难，阿粉很快完成了第一个版本。也不用担
内存读取
第一个版本，高效阿粉采用内存读取的读取大文方式，所有的也不用担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，阿粉使用 Apache Common-Io 开源第三方库，高效FileUtils#readLines将会把文件中所有内容，读取大文全部读取到内存中。也不用担
这个程序简单测试并没有什么问题，高效但是读取大文等拿到真正的数据文件，运行程序，也不用担很快程序发生了 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。香港云服务器而我之前的程序，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，这里阿粉主要介绍两种方式：
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 IOCommon-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。服务器租用
由于公号内无法插入外链，关注『Java极客技术』，回复『20200610』 获取源码
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，阿粉就抛砖引玉，介绍下阿粉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，源码下载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。这里阿粉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。