efw 大文件处理技术示例

概述

本示例展示了 efw 框架处理大型文本和 CSV 文件的多种优化方案，特别针对大数据量场景下的内存管理、I/O 效率和并发处理提供了完整的解决方案。

核心文件

主页面: helloTextCSV.jsp
固定长度文本处理: helloTextCSV_submit.js
CSV格式处理: helloTextCSV_submit2.js

功能特性

1. 多种处理模式

模式1：简单处理

特点: 一次性读取所有数据到内存
适用场景: 小文件处理，内存充足的情况
风险: 大文件可能导致内存溢出

模式2：逐行处理

特点: 流式读取，逐行处理
优点: 内存使用稳定
缺点: I/O操作频繁，性能较低

模式3：分批处理

特点: 按批次读取和处理数据
优势: 平衡内存使用和I/O效率
配置: 可调整批次大小优化性能

模式4：Writer重用

特点: 重用CSV Writer减少文件操作
优势: 显著减少文件打开/关闭操作
注意: 需要管理Writer的生命周期

模式5：按ID分组

特点: 按数据ID进行分组处理
优势: 适合需要按类别处理的场景
应用: 数据分发、分类存储等

2. 文件格式支持

固定长度文本格式

new BinaryReader(
    "filename.txt", 
    [10, 10],        // 字段长度
    ["MS932", "MS932"], // 编码格式
    20               // 记录总长度
)

CSV格式

new CSVReader(
    "filename.csv",
    ",", "\"",       // 分隔符和引号
    "MS932"          // 编码格式
)

3. 性能优化特性

内存管理

流式处理避免大内存占用
分批处理控制内存使用峰值
自动清理和资源释放

I/O优化

减少不必要的文件操作
批量写入提高I/O效率
智能缓冲区管理

使用说明

1. 文件准备

输入文件结构

固定长度文本: 字段按固定长度排列
CSV文件: 标准逗号分隔格式
字符编码: 支持MS932等多种编码

输出目录

处理前会自动清理并创建输出目录：

file.remove("text&csv/seperated");
file.makeDir("text&csv/seperated");

2. 性能调优建议

批次大小调整

根据数据特征调整处理批次：

// 根据实际情况调整批次大小
if (index % batchSize == 0) {
    processBatch();
}

内存监控

处理大文件时监控内存使用，避免溢出。

异常处理

添加适当的异常处理机制，确保程序健壮性。

应用场景

1. 大数据处理

海量日志文件分析
数据仓库ETL处理
批量数据转换

2. 数据分发

按业务规则分发数据
多目标输出处理
实时数据流处理

3. 系统集成

与传统系统数据交换
多种格式数据转换
异构系统集成

总结

efw 框架提供了强大而灵活的大文件处理能力，通过多种处理模式的组合，可以应对各种复杂的数据处理场景。从简单的内存处理到复杂的流式分批处理，都能找到合适的解决方案。

核心优势

灵活性: 支持多种处理模式和文件格式
性能: 优化的内存和I/O管理
可靠性: 完善的异常处理和资源管理
易用性: 简洁的API和丰富的示例

选择建议

小文件: 使用简单模式提高开发效率
大文件: 使用流式或分批模式保证稳定性
高性能需求: 结合Writer重用和分批处理优化

通过合理选择处理模式和参数配置，可以高效稳定地处理从KB到TB级别的各种数据文件。