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Java怎么将千万级别数据生成文件并优化

这篇文章主要讲解了“Java怎么将千万级别数据生成文件并优化”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Java怎么将千万级别数据生成文件并优化”吧！

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现场提的问题概况：

  • 数据量：生成xml，每个文件100W+ 条的数据

  • 内存控制：最好不要超过512M

  • 问题详情：在处理70W左右的时候内存溢出

一、先来看一下程序要生成的xml文件的结构

 
1 
12 
03 
004 
5 
0006 
1000000 
 
 
  10350719507 
  1 
  20110303 
  20110419 
  45000 
 
  ...  

二、给大家说一下如何把大数据生成xml文件

1、小数据量的情况下 < 1W条数据

比较好用的方法是使用开源框架，比如XStream 直接把javabean 生成 xml

  • 优点：api操作简单，方便维护

  • 缺点：数据量大的情况下太消耗内存

2、大数据量生成一个xml文件(本程序采用的方法)

自己做的一个可以使用极少的内存生成无限制大的xml文件框架由3部分生成xml文件

第一部分：生成文件头

例如：xxx.toXML(Object obj, String fileName)

第二部分：通过每次向文件里面追加3000（可配置）条数据的形式生成文件块

例如：xxx.appendXML(Object object); //object 可以是ArrayList 或者一个单独的javaBean

第三部分：生成xml文件尾巴

例如：xxx.finishXML();

  • 程序中的调用：调用xxx.toXML(Object obj, String fileName) 生成文件头之后，可以循环从数据库中读取数据生成ArrayList，通过xxx.appendXML(Object object) 方法追加到xml文件里面,xxx.finishXML() 对文件进行收尾

  • 对框架说明：我上面提供的例子有文件头 + 文件块 + 文件尾巴. 如果和你们的实际使用文件不太一致的话，可以参考上面提供的思路修改一下即可，主要的方法是把相同的文件块部分分离出来通过追加的形式写入xml文件.

有了思路之后，大家可以尝试着自己写一个类似的大数据处理框架(千万级别以上),如何有什么需要帮助的可以直接联系我，因为是公司的程序，不太敢放出来，怕......

三、我是如何测试性能和优化的

1、手动排除

根据文件崩溃时候的日志发现是在生成xml的框架里面报的错误，第一想到的是框架有些资源没有释放.于是把自己做的文件生成框架整体的排查了一遍,并且自己写个简单程序生成200万条数据，使用xml框架生成一个xml文件,整个生成过程中任务管理器(xp)查看程序对应的java进程使用的内存基本在20M左右,因此排除框架的问题.怀疑是数据库查询和调用框架的部门出现问题.

检测了一遍主程序的关键部分代码,优化了一下字符串处理.手动的释放一些对象的内存(例如：调用ArrayList.clear()，或者把对象置空等)，分配512内存后运行程序,60万数据的时候内存溢出，因为能主动释放的对象都已经释放掉了,还是没有解决,果断放弃看代码,准备使用JProfile进行内存检测.

2、手动排除没有解决，借助内存分析工具JProfile进行排除

通过在数据库中生成300W条数据，在JProfile上面多跑程序，一边运行，一边调用JProfile 提供的执行GC按钮主动运行垃圾回收，运行50W数据后，通过检测中发现 java.long.String[] 和 oracle.jdbc.driver.Binder[] 两个对象的数目一直保持在自增状态，而且数目基本上差不多，对象数目 都在200W以上，由于java.long.String[]对象是需要依赖对象而存在的，因此断定问题就出在oracle.jdbc.driver.Binder[]上面，由于改对象存在引用导致String[]不能正常回收.

3、通过在JProfile对象查看对象的管理

检测到oracle.jdbc.driver.Binder 被 oracle.jdbc.driver.T4CPreparedStatement 引起,而T4CPreparedStatement正好是Oracle对jdbc OraclePreparedStatement的具体实现,因此断定是在数据库处理方面出现的问题导致oracle.jdbc.driver.Binder对象不能正常释放，通过再一次有目的的检测代码，排查jdbc数据查询的问题,把问题的矛头直至数据库的批处理和事务处理.因此程序是每生成一个文件成功后，会把已经处理的数据转移到对应的历史表中进行备份,而再个表操作的过程中使用了批处理和事务，使用批处理主要是保证执行速度，使用事务主要是保证同时成功和失败。

4、又因此程序每次从数据库中查询3000条数据处理

所以准备监控oracle.jdbc.driver.Binder的对象数目是否和查询次数对应.,通过在程序中Sysout输出查询次数 + JProfile运行GC测试 Binder，数据匹配，证实是java在数据库批处理的过程中有些问题.

5、专门把批处理代码提取出来通过JProfile内存分析.最终问题定位完毕.

原因如下：100W数据生成一个文件的过程中，等文件生成完毕之后才能把数据库中的数据备份到历史表中，这个时候才能进行事务的提交，也就是执行commit()， 并且删除原表数据，100W数据按照3000一批写入文件，每批次只是通过 PreparedStatement.addBatch();加入到批次里面去,并没有执行PreparedStatement.executeBatch(),而是在commit()之前统一调用的PreparedStatement.executeBatch()，这样的话PreparedStatement就会缓存100W条数据信息，造成了内存溢出.

错误的方法如下：

try{
    conn.setAutoCommit(false);
    pst = conn.prepareStatement(insertSql);
    pstDel = conn.prepareStatement(delSql);
    pstUpdate = conn.prepareStatement(sql);
    ... 
      //totalSize = 100W数据 / 3000一批次 
    for (int i = 1; i <= totalSize; i++) {
        client.appendXML(list);
    }
    // 错误的使用方法 
    client.finishXML();
    pst.executeBatch();
    pstDel.executeBatch();
}
... 
  finally {
    try {
        if (isError) {
            conn.rollback();
        } else 
              conn.commit();
        ...
    }
    ...
}

正确的方法如下

try{
    conn.setAutoCommit(false);
    pst = conn.prepareStatement(insertSql);
    pstDel = conn.prepareStatement(delSql);
    pstUpdate = conn.prepareStatement(sql);
    ... 
        //totalSize = 100W数据 / 3000一批次 
    for (int i = 1; i <= totalSize; i++) {
        list = 从数据库中查询3000条数据 
                client.appendXML(list);
        pst.executeBatch();
        pstDel.executeBatch();
    }
    client.finishXML();
}
... 
finally {
    try {
        if (isError) {
            conn.rollback();
        } else 
               conn.commit();
        ...
    }
    ...
}

如果碰到和我一样的需要给大家一个提醒。

oracle在每次执行executeBatch();进行批处理的时候，当前connection对应的rownum会根据操作的结果发生变化。

在执行pst.executeBatch(); 之后，当前连接的 rownum 数就会发生变化. 因此凡是通过rownum查询数据的程序都要小心这一点。

感谢各位的阅读，以上就是“Java怎么将千万级别数据生成文件并优化”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Java怎么将千万级别数据生成文件并优化这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！


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