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java在处理大数据的时候一些小技巧

众所周知, Java 在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法;

例如,我们要将 数据库 (不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入,很恶心,而且这些API在内存构造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数,所以你不得不去拆分Excel,还好,POI开始意识到这个问题,在3.8.4的版本后,开始提供cache的行数,提供了SXSSFWorkbook的接口,可以设置在内存中的行数,不过可惜的是,他当你超过这个行数,每添加一行,它就将相对行数前面的一行写入磁盘(如你设置2000行的话,当你写第20001行的时候,他会将第一行写入磁盘),其实这个时候他些的临时文件,以至于不消耗内存,不过这样你会发现,刷磁盘的频率会非常高,我们的确不想这样,因为我们想让他达到一个范围一次性将数据刷如磁盘,比如一次刷1M之类的做法,可惜现在还没有这种API,很痛苦,我自己做过测试,通过写小的Excel比使用目前提供刷磁盘的API来写大文件,效率要高一些,而且这样如果访问的人稍微多一些磁盘IO可能会扛不住,因为IO资源是非常有限的,所以还是拆文件才是上策;而当我们写CSV,也就是文本类型的文件,我们很多时候是可以自己控制的,不过你不要用CSV自己提供的API,也是不太可控的,CSV本身就是文本文件,你按照文本格式写入即可被CSV识别出来;如何写入呢?下面来说说。。。

在处理数据层面,如从数据库中读取数据,生成本地文件,写代码为了方便,我们未必要1M怎么来处理,这个交给底层的驱动程序去拆分,对于我们的程序来讲我们认为它是连续写即可;我们比如想将一个1000W数据的数据库表,导出到文件;此时,你要么进行分页,oracle当然用三层包装即可, MySQL 用limit,不过分页每次都会新的查询,而且随着翻页,会越来越慢,其实我们想拿到一个句柄,然后向下游动,编译一部分数据(如10000行)将写文件一次(写文件细节不多说了,这个是最基本的),需要注意的时候每次buffer的数据,在用outputstream写入的时候,最好flush一下,将缓冲区清空下;接下来, 执行一个没有where条件的SQL,会不会将内存撑爆 ?是的,这个问题我们值得去思考下,通过API发现可以对SQL进行一些操作,例如,通过:PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql),这是默认得到的预编译,还可以通过设置:PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql , ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY , ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

来设置游标的方式,以至于游标不是将数据直接cache到本地内存,然后通过设置statement.setFetchSize(200);设置游标每次遍历的大小;OK,这个其实我用过,oracle用了和没用没区别,因为oracle的jdbc API默认就是不会将数据cache到java的内存中的,而mysql里头设置根本无效, 我上面说了一堆废话,呵呵 ,我只是想说,java提供的标准API也未必有效,很多时候要看厂商的实现机制,还有这个设置是很多网上说有效的,但是这纯属抄袭;对于oracle上面说了不用关心,他本身就不是cache到内存,所以java内存不会导致什么问题,如果是mysql,首先必须使用5以上的版本,然后在连接参数上加上useCursorFetch=true这个参数,至于游标大小可以通过连接参数上加上:defaultFetchSize=1000来设置,例如:

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

上次被这个问题纠结了很久(mysql的数据老导致程序内存膨胀,并行2个直接系统就宕了),还去看了很多源码才发现奇迹竟然在这里,最后经过mysql文档的确认,然后进行测试,并行多个,而且数据量都是500W以上的,都不会导致内存膨胀,GC一切正常,这个问题终于完结了。

我们再聊聊其他的,数据拆分和合并,当数据文件多的时候我们想合并,当文件太大想要拆分,合并和拆分的过程也会遇到类似的问题,还好,这个在我们可控制的范围内,如果文件中的数据最终是可以组织的,那么在拆分和合并的时候,此时就不要按照数据逻辑行数来做了,因为行数最终你需要解释数据本身来判定,但是只是做拆分是没有必要的,你需要的是做二进制处理,在这个二进制处理过程,你要注意了,和平时read文件不要使用一样的方式,平时大多对一个文件读取只是用一次read操作,如果对于大文件内存肯定直接挂掉了,不用多说,你此时因该每次读取一个可控范围的数据,read方法提供了重载的offset和length的范围,这个在循环过程中自己可以计算出来,写入大文件和上面一样,不要读取到一定程序就要通过写入流flush到磁盘;其实对于小数据量的处理在现代的NIO技术的中也有用到,例如多个终端同时请求一个大文件下载,例如视频下载吧,在常规的情况下,如果用java的容器来处理,一般会发生两种情况:

其一为内存溢出,因为每个请求都要加载一个文件大小的内存甚至于更多,因为java包装的时候会产生很多其他的内存开销,如果使用二进制会产生得少一些,而且在经过输入输出流的过程中还会经历几次内存拷贝,当然如果有你类似nginx之类的中间件,那么你可以通过send_file模式发送出去,但是如果你要用程序来处理的时候,内存除非你足够大,但是java内存再大也会有GC的时候,如果你内存真的很大,GC的时候死定了,当然这个地方也可以考虑自己通过直接内存的调用和释放来实现,不过要求剩余的物理内存也足够大才行,那么足够大是多大呢?这个不好说,要看文件本身的大小和访问的频率;

其二为假如内存足够大,无限制大,那么此时的限制就是线程,传统的IO模型是线程是一个请求一个线程,这个线程从主线程从线程池中分配后,就开始工作,经过你的Context包装、Filter、拦截器、业务代码各个层次和业务逻辑、访问数据库、访问文件、渲染结果等等,其实整个过程线程都是被挂住的,所以这部分资源非常有限,而且如果是大文件操作是属于IO密集型的操作,大量的CPU时间是空余的,方法最直接当然是增加线程数来控制,当然内存足够大也有足够的空间来申请线程池,不过一般来讲一个进程的线程池一般会受到限制也不建议太多的,而在有限的系统资源下,要提高性能,我们开始有了new IO技术,也就是NIO技术,新版的里面又有了AIO技术,NIO只能算是异步IO,但是在中间读写过程仍然是阻塞的(也就是在真正的读写过程,但是不会去关心中途的响应),还未做到真正的异步IO,在监听connect的时候他是不需要很多线程参与的,有单独的线程去处理,连接也又传统的socket变成了selector,对于不需要进行数据处理的是无需分配线程处理的;而AIO通过了一种所谓的回调注册来完成,当然还需要OS的支持,当会掉的时候会去分配线程,目前还不是很成熟,性能最多和NIO吃平,不过随着技术发展,AIO必然会超越NIO,目前谷歌V8虚拟机引擎所驱动的node.js就是类似的模式,有关这种技术不是本文的说明重点;

将上面两者结合起来就是要解决大文件,还要并行度,最土的方法是将文件每次请求的大小降低到一定程度,如8K(这个大小是经过测试后网络传输较为适宜的大小,本地读取文件并不需要这么小),如果再做深入一些,可以做一定程度的cache,将多个请求的一样的文件,cache在内存或分布式缓存中,你不用将整个文件cache在内存中,将近期使用的cache几秒左右即可,或你可以采用一些热点的算法来配合;类似迅雷下载的断点传送中(不过迅雷的网络协议不太一样),它在处理下载数据的时候未必是连续的,只要最终能合并即可,在服务器端可以反过来,谁正好需要这块的数据,就给它就可以;才用NIO后,可以支持很大的连接和并发,本地通过NIO做socket连接测试,100个终端同时请求一个线程的服务器,正常的WEB应用是第一个文件没有发送完成,第二个请求要么等待,要么超时,要么直接拒绝得不到连接,改成NIO后此时100个请求都能连接上服务器端,服务端只需要1个线程来处理数据就可以,将很多数据传递给这些连接请求资源,每次读取一部分数据传递出去,不过可以计算的是,在总体长连接传输过程中总体效率并不会提升,只是相对相应和所开销的内存得到量化控制,这就是技术的魅力,也许不要太多的算法,不过你得懂他。

类似的数据处理还有很多,有些时候还会将就效率问题,比如在 HBase 的文件拆分和合并过程中,要不影响线上业务是比较难的事情,很多问题值得我们去研究场景,因为不同的场景有不同的方法去解决,但是大同小异,明白思想和方法,明白内存和体系 架构 ,明白你所面临的是沈阳的场景,只是细节上改变可以带来惊人的效果。

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