怎么选择 Go 文件读取方案

Go语言进阶学习

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2022-03-08 21:14

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离离原上草,一岁一枯荣。

文件处理是一个常见的问题,同时 Go 又提供了非常多的文件读取方法,容易让人患选择困难症。之前我们转过一篇超全总结:Go 读文件的 10 种方法的文章,列举了10 余种读取方式。本文作为其扩展,以实际不同大小的文件为例,来具体比较下它们的差异。

创建不同大小的文件

首先,我们需要有比较对象。鉴于电脑磁盘空间有限,本文就比较 KB、MB、GB 三个级别的文件读取差异。

package main

import (
 "bufio"
 "math/rand"
 "os"
 "time"
)

const charset = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"

var seededRand = rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))

func StringWithCharset(length int) string {
 b := make([]byte, length)
 for i := range b {
  b[i] = charset[seededRand.Intn(len(charset))]
 }
 return string(b)
}

func main() {
 files := map[string]int{"4KB.txt"4"4MB.txt"4096"4GB.txt"4194304"16GB.txt"16777216}
 for name, number := range files {
  file, err := os.OpenFile(name, os.O_WRONLY|os.O_CREATE, 0666)
  if err != nil {
   panic(err)
  }
  write := bufio.NewWriter(file)
  for i := 0; i < number; i++ {
   s := StringWithCharset(1023) + "\n"
   write.WriteString(s)
  }
  file.Close()
 }
}

执行以上代码,我们依次得到 4KB、4MB、4GB、16GB 大小的文件,它们是由每行 1KB 大小随机字符串的内容组成。

$ ls -alh 4kb.txt 4MB.txt 4GB.txt 16GB.txt
-rw-r--r--  1 slp  staff    16G Mar  6 15:57 16GB.txt
-rw-r--r--  1 slp  staff   4.0G Mar  6 15:54 4GB.txt
-rw-r--r--  1 slp  staff   4.0M Mar  6 15:53 4MB.txt
-rw-r--r--  1 slp  staff   4.0K Mar  6 15:16 4kb.txt

接下来,我们使用不同的方式来读取这些文件内容。

整个文件加载

Go 提供了可一次性读取文件内容的方法:os.ReadFile 与 ioutil.ReadFile。在 Go 1.16 开始,ioutil.ReadFile 就等价于 os.ReadFile。

func BenchmarkOsReadFile4KB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  _, err := os.ReadFile("./4KB.txt")
  if err != nil {
   b.Fatal(err)
  }
 }
}

func BenchmarkOsReadFile4MB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  _, err := os.ReadFile("./4MB.txt")
  if err != nil {
   b.Fatal(err)
  }
 }
}

func BenchmarkOsReadFile4GB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  _, err := os.ReadFile("./4GB.txt")
  if err != nil {
   b.Fatal(err)
  }
 }
}

func BenchmarkOsReadFile16GB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  _, err := os.ReadFile("./16GB.txt")
  if err != nil {
   b.Fatal(err)
  }
 }
}

一次性加载文件的优缺点非常明显,它能减少 IO 次数,但它会将文件内容都加载至内存中,对于大文件,存在内存撑爆的风险。

逐行读取

在很多情况下,例如日志分析,对文件的处理都是按行进行的。Go 中 bufio.Reader 对象提供了一个 ReadLine() 方法,但其实我们更多地是使用 ReadBytes('\n') 或者 ReadString('\n') 代替。

// ReadLine is a low-level line-reading primitive. Most callers should use
// ReadBytes('\n') or ReadString('\n') instead or use a Scanner.

我们以 ReadString('\n') 为例,对 4 个文件分别进行逐行读取

func ReadLines(filename string) {
 fi, err := os.Open(filename)
 if err != nil{
  panic(err)
 }
 defer fi.Close()
 reader := bufio.NewReader(fi)
 for {
  _, err = reader.ReadString('\n')
  if err != nil {
   if err == io.EOF {
    break
   }
   panic(err)
  }
 }
}

func BenchmarkReadLines4KB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadLines("./4KB.txt")
 }
}

func BenchmarkReadLines4MB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadLines("./4MB.txt")
 }
}

func BenchmarkReadLines4GB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadLines("./4GB.txt")
 }
}

func BenchmarkReadLines16GB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadLines("./16GB.txt")
 }
}

块读取

块读取也称为分片读取,这也很好理解,我们可以将内容分成一块块的,每次读取指定大小的块内容。这里,我们将块大小设置为 4KB。

func ReadChunk(filename string) {
 f, err := os.Open(filename)
 if err != nil {
  panic(err)
 }
 defer f.Close()
 buf := make([]byte4*1024)
 r := bufio.NewReader(f)
 for {
  _, err = r.Read(buf)
  if err != nil {
   if err == io.EOF {
    break
   }
   panic(err)
  }
 }
}

func BenchmarkReadChunk4KB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadChunk("./4KB.txt")
 }
}

func BenchmarkReadChunk4MB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadChunk("./4MB.txt")
 }
}

func BenchmarkReadChunk4GB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadChunk("./4GB.txt")
 }
}

func BenchmarkReadChunk16GB(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  ReadChunk("./16GB.txt")
 }
}

汇总结果

BenchmarkOsReadFile4KB-8           92877             12491 ns/op
BenchmarkOsReadFile4MB-8            1620            744460 ns/op
BenchmarkOsReadFile4GB-8               1        7518057733 ns/op
signal: killed

BenchmarkReadLines4KB-8            90846             13184 ns/op
BenchmarkReadLines4MB-8              493           2338170 ns/op
BenchmarkReadLines4GB-8                1        3072629047 ns/op
BenchmarkReadLines16GB-8               1        12472749187 ns/op

BenchmarkReadChunk4KB-8            99848             12262 ns/op
BenchmarkReadChunk4MB-8              913           1233216 ns/op
BenchmarkReadChunk4GB-8                1        2095515009 ns/op
BenchmarkReadChunk16GB-8               1        8547054349 ns/op

在本文的测试条件下(每行数据 1KB),对于小对象 4KB 的读取,三种方式差距并不大;在 MB 级别的读取中,直接加载最快,但块读取也慢不了多少;上了 GB 后,块读取方式会最快。

且有一点可以注意到的是,在整个文件加载的方式中,对于 16 GB 的文件数据(测试机器运行内存为 8GB),会内存耗尽出错,没法执行。

总结

不管是什么大小的文件,均不推荐整个文件加载的方式,因为它在小文件时的速度优势并没有那么大,相较于安全隐患,不值得选择它。

块读取是优先选择,尤其对于一些没有换行符的文件,例如音视频等。通过设定合适的块读取大小,能让速度和内存得到很好的平衡。且在读取过程中,往往伴随着处理内容的逻辑。每块内容可以赋给一个工作 goroutine 来处理,能更好地并发。



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