Java千万级别数据生成文件思路和优化

一年前写过一个百万级别数据库数据生成配置xml文件的程序,程序目的是用来把数据库里面的数据生成xml文件.程序可以配置多少文件生成到一个文件中去。

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程序刚开始设计的时候说的是最多百万级别数据，最多50W数据生成到一个xml文件里面去,所以在做测试的时候自己也只是造了100W的数据并没有做过多数据量的测试,然后问题就来了....由于程序使用的局点数据量巨大，需要生成xml文件的客户资料接近千万级别的程度,而现场对程序的配置大约是100W条数据生成一个xml文件里面去，程序在这样的大数据量下面偶尔会有崩溃。

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

 
 
 
      
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2.   1  
    3.   
  
  
  3.   12  
    4.   
  
  
  4.   03  
    5.   
  
  
  5.   004  
    6.   
  
  
  6.   5  
    7.   
  
  
  7.   0006  
    8.   
  
  
  8.   1000000  
    9.   
  
  
  9.     
    10.   
  
  
  10.     
    11.   
  
  
  11.     10350719507  
    12.   
  
  
  12.     1  
    13.   
  
  
  13.     20110303  
    14.   
  
  
  14.     20110419  
    15.   
  
  
  15.     45000  
    16.   
  
  
  16.     
    17.   
  
  
  17.    ...    
    18.   
  
  
  18.   
    19.

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：

 
 
 
      
  
  
  1. try{  
    2.   
  
  
  2.             conn.setAutoCommit(false);  
    3.   
  
  
  3.             pst = conn.prepareStatement(insertSql);  
    4.   
  
  
  4.             pstDel = conn.prepareStatement(delSql);  
    5.   
  
  
  5.             pstUpdate = conn.prepareStatement(sql);  
    6.   
  
  
  6.             ...   
    7.   
  
  
  7.             //totalSize = 100W数据 / 3000一批次  
    8.   
  
  
  8.             for (int i = 1; i <= totalSize; i++) {  
    9.   
  
  
  9.                   
    10.   
  
  
  10.                 client.appendXML(list);  
    11.   
  
  
  11.                  
    12.   
  
  
  12.             }  
    13.   
  
  
  13.             // 错误的使用方法  
    14.   
  
  
  14.             client.finishXML();  
    15.   
  
  
  15.             pst.executeBatch();  
    16.   
  
  
  16.             pstDel.executeBatch();  
    17.   
  
  
  17.         }  
    18.   
  
  
  18.          ...  
    19.   
  
  
  19.         finally {  
    20.   
  
  
  20.             try {  
    21.   
  
  
  21.                 if (isError) {  
    22.   
  
  
  22.                     conn.rollback();  
    23.   
  
  
  23.                 }  
    24.   
  
  
  24.                 else 
    25.   
  
  
  25.                     conn.commit();  
    26.   
  
  
  26.                ...  
    27.   
  
  
  27.             }  
    28.   
  
  
  28.           ...  
    29.   
  
  
  29.         } 
    30.

正确的方法如下

 
 
 
      
  
  
  1. try{            
    2.   
  
  
  2.   conn.setAutoCommit(false);  
    3.   
  
  
  3.             pst = conn.prepareStatement(insertSql);  
    4.   
  
  
  4.             pstDel = conn.prepareStatement(delSql);  
    5.   
  
  
  5.             pstUpdate = conn.prepareStatement(sql);  
    6.   
  
  
  6.             ...   
    7.   
  
  
  7.             //totalSize = 100W数据 / 3000一批次  
    8.   
  
  
  8.             for (int i = 1; i <= totalSize; i++) {  
    9.   
  
  
  9.                 list = 从数据库中查询3000条数据  
    10.   
  
  
  10.                 client.appendXML(list);  
    11.   
  
  
  11.  
    12.   
  
  
  12.                pst.executeBatch();  
    13.   
  
  
  13.                pstDel.executeBatch();  
    14.   
  
  
  14.             }  
    15.   
  
  
  15.             client.finishXML();  
    16.   
  
  
  16.               
    17.   
  
  
  17.         }  
    18.   
  
  
  18.          ...  
    19.   
  
  
  19.         finally {  
    20.   
  
  
  20.             try {  
    21.   
  
  
  21.                 if (isError) {  
    22.   
  
  
  22.                     conn.rollback();  
    23.   
  
  
  23.                 }  
    24.   
  
  
  24.                 else 
    25.   
  
  
  25.                     conn.commit();  
    26.   
  
  
  26.                ...  
    27.   
  
  
  27.             }  
    28.   
  
  
  28.           ...  
    29.   
  
  
  29.         } 
    30.

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

下一篇将整理写java大数据(千万级别以上的)处理，包括 ftp大数据处理、文件生成大数据处理、数据库转移大数据处理、文件读取大数据处理等等。

文章题目：Java千万级别数据生成文件思路和优化
网站链接：http://www.mswzjz.com/qtweb/news28/206078.html

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