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【Java】读取超大文件的时候，如何避免出现OOM_java读取大文件防止内存泄漏

作者：喵喵爱编程 | 2024-08-03 00:54:17

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java读取大文件防止内存泄漏

读取超大文件的时候，如何避免出现OOM

需求背景如下：
从文件中读取数据并经过业务处理后存储到数据库中，同时避免出现OOM（Out of Memory）

1、使用分批处理文件数据

  • 将文件数据分批读取，每次只处理一部分数据，避免一次性将整个文件加载到内存中。
  • 可以使用Java的BufferedReader和InputStreamReader类来实现分批读取文件数据。
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.nio.file.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class FileDataProcessor {
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    private static final int BATCH_SIZE = 1000; // 每次处理的记录数

    public void processFile(String filePath) {
        try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(Paths.get(filePath))) {
            String line;
            List<String> batch = new ArrayList<>();
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                batch.add(line);
                if (batch.size() >= BATCH_SIZE) {
                    processBatch(batch);
                    batch.clear();
                }
            }
            // 处理最后一批数据
            if (!batch.isEmpty()) {
                processBatch(batch);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private void processBatch(List<String> batch) {
        List<ProcessedData> processedDataList = new ArrayList<>();
        for (String line : batch) {
            // 业务处理逻辑
            ProcessedData processedData = processLine(line);
            processedDataList.add(processedData);
        }
        saveToDatabase(processedDataList);
    }

    private ProcessedData processLine(String line) {
        // 示例业务处理逻辑
        ProcessedData processedData = new ProcessedData();
        processedData.setField(line);
        return processedData;
    }

    private void saveToDatabase(List<ProcessedData> processedDataList) {
        String sql = "INSERT INTO processed_data (field) VALUES (?)";
        List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();
        for (ProcessedData data : processedDataList) {
            batchArgs.add(new Object[] { data.getField() });
        }
        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, batchArgs);
    }

    public static class ProcessedData {
        private String field;

        public String getField() {
            return field;
        }

        public void setField(String field) {
            this.field = field;
        }
    }
}

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2、使用流式处理文件数据

  • 使用流式处理文件数据，可以避免将整个文件加载到内存中。
  • 可以使用Java的InputStream和BufferedInputStream类来实现流式处理文件数据。
import java.io.*;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.stream.Stream;
    
@Service
public class FileDataProcessor {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public void processFile(String filePath) {
        try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get(filePath))) {
            lines.forEach(line -> {
                // 业务处理逻辑
                ProcessedData processedData = processLine(line);
                saveToDatabase(processedData);
            });
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private ProcessedData processLine(String line) {
        // 示例业务处理逻辑
        ProcessedData processedData = new ProcessedData();
        processedData.setField(line);
        return processedData;
    }
    private void saveToDatabase(ProcessedData processedData) {
        String sql = "INSERT INTO processed_data (field) VALUES (?)";
        jdbcTemplate.update(sql, processedData.getField());
    }

    public static class ProcessedData {
        private String field;

        public String getField() {
            return field;
        }

        public void setField(String field) {
            this.field = field;
        }
    }
}

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3、使用Spring Batch进行批处理

  • Spring Batch是一个用于批处理任务的框架，可以用于处理大量数据。
  • 可以使用Spring Batch的ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter来实现批处理。

3.1、配置Spring Batch
首先添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>

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3.2、创建Batch配置类

import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.launch.support.RunIdIncrementer;
import org.springframework.batch.core.repository.JobRepository;
import org.springframework.batch.item.ItemProcessor;
import org.springframework.batch.item.ItemReader;
import org.springframework.batch.item.ItemWriter;
import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper;
import org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.FileSystemResource;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;

import javax.sql.DataSource;

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {

    @Autowired
    public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    @Bean
    public FlatFileItemReader<InputData> reader() {
        FlatFileItemReader<InputData> reader = new FlatFileItemReader<>();
        reader.setResource(new FileSystemResource("path/to/your/input/file.csv"));
        reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<InputData>() {{
            setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
                setNames("field1", "field2"); // 设置CSV文件的列名
            }});
            setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<InputData>() {{
                setTargetType(InputData.class);
            }});
        }});
        return reader;
    }

    @Bean
    public ItemProcessor<InputData, ProcessedData> processor() {
        return inputData -> {
            ProcessedData processedData = new ProcessedData();
            processedData.setField(inputData.getField1() + "-" + inputData.getField2());
            return processedData;
        };
    }

    @Bean
    public ItemWriter<ProcessedData> writer() {
        JdbcBatchItemWriter<ProcessedData> writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
        writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
        writer.setSql("INSERT INTO processed_data (field) VALUES (:field)");
        writer.setDataSource(dataSource);
        return writer;
    }

    @Bean
    public Job importUserJob(JobRepository jobRepository, Step step1) {
        return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
                .incrementer(new RunIdIncrementer())
                .flow(step1)
                .end()
                .build();
    }

    @Bean
    public Step step1(JobRepository jobRepository, PlatformTransactionManager transactionManager, ItemReader<InputData> reader, ItemProcessor<InputData, ProcessedData> processor, ItemWriter<ProcessedData> writer) {
        return stepBuilderFactory.get("step1")
                .<InputData, ProcessedData>chunk(1000)
                .reader(reader)
                .processor(processor)
                .writer(writer)
                .build();
    }
}

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在上面的代码中，我们定义了一个名为BatchConfig的配置类，其中包含了读取CSV文件、处理数据和写入数据库的配置。

请注意，你需要将path/to/your/input/file.csv替换为你的实际CSV文件路径。

另外，你还需要根据你的数据库表结构修改writer方法中的SQL语句。

3.3、定义数据模型

  • 创建两个简单的Java类来表示输入数据和处理后的数据。
public class InputData {
    private String field1;
    private String field2;

    // Getters and setters
    public String getField1() {
        return field1;
    }

    public void setField1(String field1) {
        this.field1 = field1;
    }

    public String getField2() {
        return field2;
    }

    public void setField2(String field2) {
        this.field2 = field2;
    }
}

public class ProcessedData {
    private String field;

    // Getters and setters
    public String getField() {
        return field;
    }

    public void setField(String field) {
        this.field = field;
    }
}

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3.4、配置数据源

  • 在application.properties文件中配置你的数据库连接信息。
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

# Spring Batch specific properties
spring.batch.jdbc.initialize-schema=always

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请注意，你需要将your_database、your_username和your_password替换为你的实际数据库信息。

3.5、运行批处理任务

  • 创建一个简单的控制器或命令行运行器来启动批处理任务。

通过CommandLineRunner启动批处理任务

import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.launch.JobLauncher;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class BatchApplication implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private JobLauncher jobLauncher;

    @Autowired
    private Job job;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(BatchApplication.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        jobLauncher.run(job, new JobParameters());
    }
}

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通过运行Spring Boot应用程序，上述配置将启动Spring Batch批处理任务，从文件中读取数据，处理数据，并将其存储到数据库中。

4、 使用Apache Commons IO

  • Apache Commons IO是一个用于处理文件和流的Java库。
  • Common-IO里面有一个方法FileUtils#lineIterator可以实现逐行读取文件。
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.commons.io.LineIterator;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.StreamSupport;
import org.springframework.batch.item.ItemReader;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class CsvReader implements ItemReader<InputData> {
    private final File file;
    private LineIterator iterator;

    public CsvReader(File file) {
        this.file = file;
    }

    @Override
    public InputData read() throws Exception {
        if (iterator == null || !iterator.hasNext()) {
            return null;
        }
        String line = iterator.nextLine();
        // 解析CSV行并创建InputData对象
        // ...
        return inputData;
    }
}

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在上面的代码中，我们创建了一个名为CsvReader的类，它实现了ItemReader接口，用于从CSV文件中读取数据。

请注意，你需要根据你的CSV文件格式和InputData类来解析CSV行并创建InputData对象。

5、使用Java8 Stream

Java 8引入了Stream API，它提供了一种简洁的方式来处理集合数据。
你可以使用Stream API来处理文件中的每一行数据。

import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.stream.Stream;
import org.springframework.batch.item.ItemReader;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class LineReader implements ItemReader<String> {
    private final String filePath;
    private Stream<String> lines;

    public LineReader(String filePath) {
        this.filePath = filePath;
    }

    @Override
    public String read() throws Exception {
        if (lines == null) {
            lines = Files.lines(Paths.get(filePath));
        }
        return lines.findFirst().orElse(null);
    }
}

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在上面的代码中，我们创建了一个名为LineReader的类，它实现了ItemReader接口，用于从文件中逐行读取数据。

请注意，你需要根据你的文件路径来创建LineReader对象。

6、并发读取

  • 逐行的读取方式，在解决OOM的问题时，只有一个线程在处理数据，接下来我们可以采用几个线程一起处理数据，增加并行度。
  • 先逐行读取数据，加载到内存中，等到累计一定数据后，再交给线程池异步处理。
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.commons.io.LineIterator;

import java.io.File;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

public class FileProcessor {

    @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
        try (LineIterator fileContents = FileUtils.lineIterator(new File("temp/test.txt"), StandardCharsets.UTF_8.name())) {
            List<String> lines = new ArrayList<>();
            while (fileContents.hasNext()) {
                String nextLine = fileContents.nextLine();
                lines.add(nextLine);

                // 读取到十万行时，拆分成两个50000行的列表，交给异步线程处理
                if (lines.size() == 100000) {
                    processLinesInBatches(lines, threadPoolExecutor);
                    lines.clear(); // 清除已处理的内容
                }
            }

            // 处理剩余的行
            if (!lines.isEmpty()) {
                processTask(lines);
            }
        } finally {
            threadPoolExecutor.shutdown();
        }
    }

    private static void processLinesInBatches(List<String> lines, ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor) throws InterruptedException, ExecutionException {
        List<List<String>> partitions = Lists.partition(lines, 50000);
        List<Future<?>> futureList = new ArrayList<>();

        for (List<String> partition : partitions) {
            Future<?> future = threadPoolExecutor.submit(() -> processTask(partition));
            futureList.add(future);
        }

        // 等待所有任务执行结束，防止OOM
        for (Future<?> future : futureList) {
            future.get();
        }
    }

    private static void processTask(List<String> lines) {
        for (String line : lines) {
            // 模拟业务执行
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10L);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}


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上述代码，当内存达的数据量达到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5000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。

注意：上述代码中，BATCH_SIZE和LINES_PER_FILE需要根据实际情况进行调整。

另外，如果需要处理的数据量非常大，可以考虑将文件拆分为更小的部分，然后使用多线程并行处理每个部分。

7、大文件拆分成小文件

  • 将大文件拆分成多个小文件，每个小文件包含固定数量的行。
  • 使用多个异步线程分别逐行处理数据
import java.io.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.commons.io.LineIterator;
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;

public class LargeFileProcessor {

    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(LargeFileProcessor.class);
    private static final int LINES_PER_FILE = 100000;
    private static final int BATCH_SIZE = 1000;

    public static void main(String[] args) {
        try {
            splitFileAndRead("temp/test.txt");
        } catch (Exception e) {
            logger.error("Failed to process large file", e);
        }
    }

    public static void splitFileAndRead(String largeFileName) throws Exception {
        // 先将大文件拆分成小文件
        List<File> fileList = splitLargeFile(largeFileName);

        // 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 LinkedBlockingQueue<>(100));
        List<Future<?>> futureList = new ArrayList<>();

        for (File file : fileList) {
            Future<?> future = threadPoolExecutor.submit(() -> {
                try (Stream<String> inputStream = Files.lines(file.toPath(), StandardCharsets.UTF_8);
                     Connection conn = getConnection()) {
                    List<String> batch = new ArrayList<>();
                    inputStream.forEach(line -> {
                        batch.add(line);
                        if (batch.size() == BATCH_SIZE) {
                            insertBatch(conn, batch);
                            batch.clear();
                        }
                    });
                    if (!batch.isEmpty()) {
                        insertBatch(conn, batch);
                    }
                } catch (IOException | SQLException e) {
                    logger.error("Error processing file: " + file.getName(), e);
                }
            });
            futureList.add(future);
        }

        for (Future<?> future : futureList) {
            future.get(); // 等待所有任务执行结束
        }
        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 = new ArrayList<>();
        int num = 1;
        List<File> files = new ArrayList<>();
        while (fileContents.hasNext()) {
            String nextLine = fileContents.nextLine();
            lines.add(nextLine);
            if (lines.size() == LINES_PER_FILE) {
                createSmallFile(lines, num++, files);
            }
        }
        if (!lines.isEmpty()) {
            createSmallFile(lines, num, files);
        }
        return files;
    }

    private static void createSmallFile(List<String> lines, int num, List<File> files) throws IOException {
        Path filePath = Files.createTempFile("smallfile_" + num, ".txt");
        Files.write(filePath, lines, StandardCharsets.UTF_8);
        files.add(filePath.toFile());
        lines.clear(); // 清空lines列表以便重新使用
    }

    private static void insertBatch(Connection conn, List<String> batch) {
        String insertSQL = "INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES (?, ?)";
        try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(insertSQL)) {
            for (String line : batch) {
                String[] parts = line.split(",");
                pstmt.setString(1, parts[0]);
                pstmt.setString(2, parts[1]);
                pstmt.addBatch();
            }
            pstmt.executeBatch();
            conn.commit();
        } catch (SQLException e) {
            logger.error("Error inserting batch into database", e);
        }
    }

    private static Connection getConnection() throws SQLException {
        String jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
        String username = "username";
        String password = "password";
        Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
        conn.setAutoCommit(false); // 手动提交事务
        return conn;
    }
}

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上述代码，首先将大文件分割成多个小文件，然后使用线程池并行处理这些小文件，每个线程处理一个小文件，并将数据批量插入数据库。

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