納金斗 发表于 2023-6-8 12:28:26

一个超级大的文件如何更快读

一个超级大的文件如何更快读

问题起因

一个有千万的数据的txt文件如何发挥IO的全部性能更快的读和写。
方案一

使用ChatGPT4的方案
在C#中,我们可以使用多线程来处理大量的数据并将其写入数据库。在处理大数据时,我们需要将任务分解为多个子任务,这样我们可以在不同的线程中并行执行它们以提高性能。
这里是一种可能的解决方案,使用了Task Parallel Library (TPL)来实现多线程。假设我们使用的是SQL Server数据库,并且我们正在处理的文件是TSV(Tab-Separated Values)文件。
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using System.Data.SqlClient;
using System.Collections.Concurrent;

class Program
{
    static void Main()
    {
      string path = "yourFile.tsv";
      ConcurrentQueue<string[]> queue = new ConcurrentQueue<string[]>();

      var producer = Task.Run(() =>
      {
            using (var reader = new StreamReader(path))
            {
                string line;
                while ((line = reader.ReadLine()) != null)
                {
                  var fields = line.Split('\t');
                  queue.Enqueue(fields);
                }
            }
      });

      var consumers = new Task;
      for (int i = 0; i < consumers.Length; i++)
      {
            consumers = Task.Run(() =>
            {
                string connString = "Your connection string";
                using (var conn = new SqlConnection(connString))
                {
                  conn.Open();
                  while (true)
                  {
                        if (queue.TryDequeue(out string[] fields))
                        {
                            using (var cmd = new SqlCommand("Your insert command", conn))
                            {
                              // Update parameters in cmd using fields
                              cmd.ExecuteNonQuery();
                            }
                        }
                        else if (producer.IsCompleted)
                        {
                            break;
                        }
                  }
                }
            });
      }

      Task.WaitAll(consumers);
    }
}在上面的代码中,我们首先创建了一个生产者任务,该任务从TSV文件中读取每一行,然后将每一行分割为字段,并将结果存入队列。然后我们创建了4个消费者任务,每个消费者任务都从队列中
题外话题

如果这个文件是按照行去分割数据如何利用多线程去发挥更高性能?
讨论 采用偏移值去分多个任务读,并且需要解决偏移值不一定还在每一行中的位置,使用需要设计好如何解决偏移值的位置问题。
首先规定任务的偏移值提供案例:
[
        {
        "start":0,
        "end":10000
        },
        {
        "start":10001,
        "end":20000
        },
        {
        "start":20001,
        "end":30000
        },
        {
        "start":30000,
        "end":40000
        }
]在这里提供了四个任务,每一个任务的偏移值都是固定的,请注意,我们的文件的数据是按照每个换行符去分割数据,如果使用了偏移值,我们无法保证偏移值的位置一定是每一行的开头,这个时候需要注意如何处理偏移值的问题,下面我提供一个简单的解决方法,采用伪代码
var data = new object []{
   
        {
        "start":0,
        "end":10000
        },
        {
        "start":10001,
        "end":20000
        },
        {
        "start":20001,
        "end":30000
        },
        {
        "start":30000,
        "end":40000
        }
}

// 处理偏移值的方法

// 提供多个线程任务去并发执行读通过伪代码我们可以看到,解决偏移值的问题是由先提供一个方法,将每一个偏移值去先处理一边在去执行任务。这样就可以解决问题。
这个属于题外话题。如果大佬们有其他想法也可以讨论,话题不在意IO的瓶颈,如何更快的读

来源:https://www.cnblogs.com/hejiale010426/archive/2023/06/08/17465628.html
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