進階Java研發人員在解決大資料問題上的技巧

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眾所周知， Java 在處理資料量比較大的時候，載入到記憶體必然會導致記憶體溢出，而在一些資料處理中我們不得不去處理海量資料，在做資料處理中，我們常見的手段是分解，壓縮，並行，臨時檔案等方法;

例如，我們要將 資料庫 (不論是什麼資料庫)的資料匯出到一個檔案，一般是Excel或文字格式設定的CSV;對於Excel來講，對於POI和JXL的介面，你很多時候沒有辦法去控制記憶體什麼時候向磁碟寫入，很噁心，而且這些API在記憶體構造的對象大小將比資料原有的大小要大很多倍數，所以你不得不去拆分Excel，還好，POI開始意識到這個問題，在3.8.4的版本後，開始提供cache的行數，提供了SXSSFWorkbook的介面，可以設定在記憶體中的行數，不過可惜的是，他當你超過這個行數，每添加一行，它就將相對行數前面的一行寫入磁碟(如你設定2000行的話，當你寫第20001行的時候，他會將第一行寫入磁碟)，其實這個時候他些的臨時檔案，以至於不消耗記憶體，不過這樣你會發現，刷磁碟的頻率會非常高，我們的確不想這樣，因為我們想讓他達到一個範圍一次性將資料刷如磁碟，比如一次刷1M之類的做法，可惜現在還沒有這種API，很痛苦，我自己做過測試，通過寫小的Excel比使用目前提供刷磁碟的API來寫大檔案，效率要高一些，而且這樣如果訪問的人稍微多一些磁碟IO可能會扛不住，因為IO資源是非常有限的，所以還是拆檔案才是上策;而當我們寫CSV，也就是文本類型的檔案，我們很多時候是可以自己控制的，不過你不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文字檔，你按照文字格式設定寫入即可被CSV識別出來;如何寫入呢?下面來說說。。。

在處理資料層面，如從資料庫中讀取資料，產生本地檔案，寫代碼為了方便，我們未必要1M怎麼來處理，這個交給底層的驅動程式去拆分，對於我們的程式來講我們認為它是連續寫即可;我們比如想將一個1000W資料的資料庫表，匯出到檔案;此時，你要麼進行分頁，oracle當然用三層封裝即可， MySQL 用limit，不過分頁每次都會新的查詢，而且隨著翻頁，會越來越慢，其實我們想拿到一個控制代碼，然後向下遊動，編譯一部分資料(如10000行)將寫檔案一次(寫檔案細節不多說了，這個是最基本的)，需要注意的時候每次buffer的資料，在用outputstream寫入的時候，最好flush一下，將緩衝區清空下;接下來， 執行一個沒有where條件的SQL，會不會將記憶體撐爆 ?是的，這個問題我們值得去思考下，通過API發現可以對SQL進行一些操作，例如，通過：PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql)，這是預設得到的先行編譯，還可以通過設定：PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql , ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY , ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

來設定遊標的方式，以至於遊標不是將資料直接cache到本地記憶體，然後通過設定statement.setFetchSize(200);設定遊標每次遍曆的大小;OK，這個其實我用過，oracle用了和沒用沒區別，因為oracle的jdbc API預設就是不會將資料cache到java的記憶體中的，而mysql裡頭設定根本無效， 我上面說了一堆廢話，呵呵 ，我只是想說，java提供的標準API也未必有效，很多時候要看廠商的實現機制，還有這個設定是很多網上說有效，但是這純屬抄襲;對於oracle上面說了不用關心，他本身就不是cache到記憶體，所以java記憶體不會導致什麼問題，如果是mysql，首先必須使用5以上的版本，然後在串連參數上加上useCursorFetch=true這個參數，至於遊標大小可以通過串連參數上加上：defaultFetchSize=1000來設定，例如：

jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/abc?zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=1000

上次被這個問題糾結了很久(mysql的資料老導致程式記憶體膨脹，並行2個直接系統就宕了)，還去看了很多源碼才發現奇蹟竟然在這裡，最後經過mysql文檔的確認，然後進行測試，並行多個，而且資料量都是500W以上的，都不會導致記憶體膨脹，GC一切正常，這個問題終於完結了。

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我們再聊聊其他的，資料拆分和合并，當資料檔案多的時候我們想合并，當檔案太大想要拆分，合并和拆分的過程也會遇到類似的問題，還好，這個在我們可控制的範圍內，如果檔案中的資料最終是可以組織的，那麼在拆分和合并的時候，此時就不要按照資料邏輯行數來做了，因為行數最終你需要解釋資料本身來判定，但是只是做拆分是沒有必要的，你需要的是做二進位處理，在這個二進位處理過程，你要注意了，和平時read檔案不要使用一樣的方式，平時大多對一個檔案讀取只是用一次read操作，如果對於大檔案記憶體肯定直接掛掉了，不用多說，你此時因該每次讀取一個可控範圍的資料，read方法提供了重載的offset和length的範圍，這個在迴圈過程中自己可以計算出來，寫入大檔案和上面一樣，不要讀取到一定程式就要通過寫入流flush到磁碟;其實對於小資料量的處理在現代的NIO技術的中也有用到，例如多個終端同時請求一個大檔案下載，例如視頻下載吧，在常規的情況下，如果用java的容器來處理，一般會發生兩種情況：

其一為記憶體溢出，因為每個請求都要載入一個檔案大小的記憶體甚至於更多，因為java封裝的時候會產生很多其他的記憶體開銷，如果使用二進位會產生得少一些，而且在經過輸入輸出資料流的過程中還會經曆幾次記憶體拷貝，當然如果有你類似nginx之類的中介軟體，那麼你可以通過send_file模式發送出去，但是如果你要用程式來處理的時候，記憶體除非你足夠大，但是java記憶體再大也會有GC的時候，如果你記憶體真的很大，GC的時候死定了，當然這個地方也可以考慮自己通過直接記憶體的調用和釋放來實現，不過要求剩餘的實體記憶體也足夠大才行，那麼足夠大是多大呢?這個不好說，要看檔案本身的大小和訪問的頻率;

其二為假如記憶體足夠大，無限制大，那麼此時的限制就是線程，傳統的IO模型是線程是一個請求一個線程，這個線程從主線程從線程池中分配後，就開始工作，經過你的Context封裝、Filter、攔截器、業務代碼各個層次和商務邏輯、訪問資料庫、訪問檔案、渲染結果等等，其實整個過程線程都是被掛住的，所以這部分資源非常有限，而且如果是大檔案操作是屬於IO密集型的操作，大量的CPU時間是空餘的，方法最直接當然是增加線程數來控制，當然記憶體足夠大也有足夠的空間來申請線程池，不過一般來講一個進程的線程池一般會受到限制也不建議太多的，而在有限的系統資源下，要提高效能，我們開始有了new IO技術，也就是NIO技術，新版的裡面又有了AIO技術，NIO只能算是非同步IO，但是在中間讀寫過程仍然是阻塞的(也就是在真正的讀寫過程，但是不會去關心中途的響應)，還未做到真正的非同步IO，在監聽connect的時候他是不需要很多線程參與的，有單獨的線程去處理，串連也又傳統的socket變成了selector，對於不需要進行資料處理的是無需分配線程處理的;而AIO通過了一種所謂的回調註冊來完成，當然還需要OS的支援，當會掉的時候會去分配線程，目前還不是很成熟，效能最多和NIO吃平，不過隨著技術發展，AIO必然會超越NIO，目前GoogleV8虛擬機器引擎所驅動的node.js就是類似的模式，有關這種技術不是本文的說明重點;

將上面兩者結合起來就是要解決大檔案，還要並行度，最土的方法是將檔案每次請求的大小降低到一定程度，如8K(這個大小是經過測試後網路傳輸較為適宜的大小，本地讀取檔案並不需要這麼小)，如果再做深入一些，可以做一定程度的cache，將多個請求的一樣的檔案，cache在記憶體或分布式緩衝中，你不用將整個檔案cache在記憶體中，將近期使用的cache幾秒左右即可，或你可以採用一些熱點的演算法來配合;類似迅雷下載的斷點傳送中(不過迅雷的網路通訊協定不太一樣)，它在處理下載資料的時候未必是連續的，只要最終能合并即可，在伺服器端可以反過來，誰正好需要這塊的資料，就給它就可以;才用NIO後，可以支援很大的串連和並發，本地通過NIO做socket串連測試，100個終端同時請求一個線程的伺服器，正常的WEB應用是第一個檔案沒有發送完成，第二個請求要麼等待，要麼逾時，要麼直接拒絕得不到串連，改成NIO後此時100個請求都能串連上伺服器端，服務端只需要1個線程來處理資料就可以，將很多資料傳遞給這些串連請求資源，每次讀取一部分資料傳遞出去，不過可以計算的是，在總體長串連傳輸過程中總體效率並不會提升，只是相對相應和所開銷的記憶體得到量化控制，這就是技術的魅力，也許不要太多的演算法，不過你得懂他。

類似的資料處理還有很多，有些時候還會將就效率問題，比如在 HBase 的檔案拆分和合并過程中，要不影響線上業務是比較難的事情，很多問題值得我們去研究情境，因為不同的情境有不同的方法去解決，但是大同小異，明白思想和方法，明白記憶體和體系 架構 ，明白你所面臨的是瀋陽的情境，只是細節上改變可以帶來驚人的效果。

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來源：掘金
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