怎么选择 Go 文件读取方案

发表于 2年以前 | 总阅读数：386 次

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([]byte, 4*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。