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Java数据生成文件思路和优化


 

 最近几天现场催的比较紧,最近抽空把这个问题处理了一下,在解决问题的过程中我把解决的步骤和方法记录了下来,正好和大家共享一下
    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
    Xml代码
    01.<File>
    02.  <FileType>1</FileType>
    03.  <RType>12</RType>
    04.  <Version>03</Version>
    05.  <BNo>004</BNo>
    06.  <FileQ>5</FileQ>
    07.  <FNo>0006</FNo>
    08.  <RecordNum>1000000</RecordNum>
    09.  <!-- 上面是文件头  下面是百万个<RecordList>  -->
    10.  <RecordList>
    11.    <Msisdn>10350719507</Msisdn>
    12.    <State>1</State>
    13.    <StartDate>20110303</StartDate>
    14.    <Date>20110419</Date>
    15.    <Balance>45000</Balance>
    16.  </RecordList>
    17.   …  <!-- 可能百万个  <RecordList> 块-->
    18. </File>
    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:
    Java代码
    01.try{
    02.            conn.setAutoCommit(false);
    03.            pst = conn.prepareStatement(insertSql);
    04.            pstDel = conn.prepareStatement(delSql);
    05.            pstUpdate = conn.prepareStatement(sql);
    06.            …
    07.            //totalSize = 100W数据 / 3000一批次
    08.            for (int i = 1; i <= totalSize; i++) {
    09.
    10.                client.appendXML(list);
    11.
    12.            }
    13.            // 错误的使用方法
    14.            client.finishXML();
    15.            pst.executeBatch();
    16.            pstDel.executeBatch();
    17.        }
    18.         …
    19.        finally {
    20.            try {
    21.                if (isError) {
    22.                    conn.rollback();
    23.                }
    24.                else
    25.                    conn.commit();
    26.               …
    27.            }
    28.          …
    29.        }
    正确的方法如下
    try{
    Java代码
    01.   conn.setAutoCommit(false);
    02.   pst = conn.prepareStatement(insertSql);
    03.   pstDel = conn.prepareStatement(delSql);
    04.   pstUpdate = conn.prepareStatement(sql);
    05.   …
    06.   //totalSize = 100W数据 / 3000一批次
    07.   for (int i = 1; i <= totalSize; i++) {
    08.       list = 从数据库中查询3000条数据
    09.       client.appendXML(list);
    10.
    11.      pst.executeBatch();
    12.      pstDel.executeBatch();
    13.   }
    14.   client.finishXML();
    15.
    16.
    17…
    18.inally {
    19.   try {
    20.       if (isError) {
    21.           conn.rollback();
    22.       }
    23.       else
    24.           conn.commit();
    25.      …
    26.   }
    27. …