java如何高效地读取一个超大文件?(四种方式分析对比)

简介: 我最近在优化我的PDF转word的开源小工具,有时候会遇到一个问题,就是如果我的PDF文件比较大,几百兆,如何更快更节省内存的读取它。于是我分析对比了四种常见的读取文件的方式,并使用javaVisualVM工具进行了分析。最后的出的结论是commons-io时间和空间都更加的高效。

读取大文件的四种方式


首先我自己在本地压缩了一个文件夹,大概500M左右。虽然不是很大但是,相对还可以。


方法1:Guava读取


String path = "G:\\java书籍及工具.zip";
Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8);

使用guava读取比较简单,一行代码就搞定了。

下面去jdk的bin目录找到javaVisualVM工具,然后双击运行即可。

v2-69574a05e5db28fa4f546af279c89251_1440w.jpg从上图可以看到:


  • 时间消耗:20秒
  • 堆内存:最高2.5G
  • CPU消耗:最高50%


我们一个500M的文件,堆内存最高竟然2.5G,如果我们读取一个2G的文件,可能我们的电脑直接死机了就。


方式2:Apache Commons IO普通方式


String path = "G:\\java书籍及工具.zip";
FileUtils.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8);

这种方式也比较简单,同样是一行代码。下面运行,也分析一波:

v2-06639ad11a24cb85d89235d055701f23_1440w.jpg

从上图可以看到:


  • 时间消耗:17秒
  • 堆内存:最高2.5G
  • CPU消耗:最高50%,平稳运行25%左右


这种方式和上面那种基本上消耗差不多,肯定不是我想要的。


方式3:java文件流

FileInputStream inputStream = null;
Scanner sc = null;
try {
     inputStream = new FileInputStream(path);
     sc = new Scanner(inputStream, "UTF-8");
     while (sc.hasNextLine()) {
          String line = sc.nextLine();
          //System.out.println(line);
     }
     if (sc.ioException() != null) {
          throw sc.ioException();
     }
} finally {
     if (inputStream != null) {
          inputStream.close();
     }
     if (sc != null) {
           sc.close();
     }
}

这种方式其实就是java中最常见的方式,然后我们运行分析一波:

v2-e2cdb11aaa203294473a47f27523325f_1440w.jpg

从上图可以看到:


  • 时间消耗:32秒,增加了一倍
  • 堆内存:最高1G,少了一半
  • CPU消耗:平稳运行25%左右


这种方式确实很优秀,但是时间上开销更大。


方式4:Apache Commons IO流


LineIterator it = FileUtils.lineIterator(new File(path), "UTF-8");
try {
      while (it.hasNext()) {
          String line = it.nextLine();
      }
} finally {
     LineIterator.closeQuietly(it);
}

这种方式代码看起来比较简单,所以直接运行一波吧:

v2-8bd577b0a09ab51a0f9d6783046d8a1e_1440w.jpg

从上图可以看到:


  • 时间消耗:16秒,最低
  • 堆内存:最高650M,少了一半
  • CPU消耗:平稳运行25%左右


OK,就它了,牛。


结论


通过以上的分析,我们可以得出一个结论,如果我们想要读取一个大文件,选择了错误的方式,就有可能极大地占用我的内存和CPU,当文件特别大时,会造成意向不到的问题。

因此为了去解决这样的问题,有四种常见的读取大文件的方式。通过分析对比,发现,Apache Commons IO流是最高效的一种方式。

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