背景
只要存在数据库，就会有后台批量处理数据的需求，比如数据表备份、定期清理、数据替换、数据迁移，对于批量处理来说，往往会涉及大量的查询、过滤、归类、聚合计算，在批量脚本中直接查询数据库往往性能太低，甚至会因为一个大型的SQL导致数据库锁表出现线上事故，因此一般采用先导出到文件，在文件上计算然后再导入，比如：
1、使用mysql -e “select * from table” > output.txt的方式，执行SQL，将结果导出到文件中；
2、针对文件，使用各种方式进行聚合、过滤、替换等计算，最后产出成需要使用的格式；
3、发布产出的文件，或者使用load data命令导入到数据库；
由于只是一次性的批量查询数据库导出到文件，然后针对文件进行计算，而不是每次都查询数据库，大量节省了网络的IO耗费，从而提升处理的速度。
然而得到了导出的文件之后，如果文件过大，或者计算逻辑复杂比如大量的调用了耗费CPU的正则匹配、聚合计算，那么单线程的处理会耗费大量的时间，这时候就可以引入并发处理，使得机器的CPU、内存、IO、网络等资源全部充分利用起来，大幅度降低处理时间。
引入多线程，拆分输入文件为多个，每个小文件启动一个处理线程
HADOOP的MAP-REDUCE的做法，是先将文件split成小分片文件，然后针对每个分片做计算，最后将每个分片的结果聚合在一起，然而由于HADOOP的调度、集群稳定性等各种原因，对于MB大小级别的文件处理，会发现速度非常慢，有时候甚至比单机单线程处理速度还慢，将单机单线程改成多线程，往往会发现令人惊讶的效果提升。
直观的做法，是使用主线程读取输入的单个大文件，然后将读取的结果分配给子线程处理，然后主线程做整合，这种方式因为多线程共用了单个文件的IO，需要加入对文件的同步机制，最后会发现性能瓶颈在这单个文件的读取同步之上。
可以将大文件分片成小文件，然后每个文件分配给单个线程单独处理，避免线程间的资源同步，每个线程会享用单独的CPU核、内存单元、文件句柄，处理速度能达到最快。
使用这种方式，可以用以下的步骤进行：
1、使用SHELL，将输入文件拆分成预定线程数目的份数，存放到一个目录中；
2、以输入文件的目录路径作为参数，编程语言JAVA/PYTHON读取该目录的所有文件，对于每个文件启动一个处理线程，进行处理；
3、SHELL将输出目录的所有文件，使用cat file* > output_file的方式，得到最终的计算结果
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#
# 将输入文件拆分成多个小文件，启动多线程进行处理，输出结果文件
#
function
run_multi_task
(
)
{
# 开启多个异步线程
SPLITS_COUNT
=
20
# 输入文件总数
source_file_lines_count
=
`
cat
$
{
input_file
}
|
wc
-
l
`
# 计算出拆分的文件个数
split_file_lines_count
=
$
(
(
$source_file_lines_count
/
$SPLITS_COUNT
)
)
# 进行文件拆分
split
-
l
$split_file_lines_count
-
a
3
-
d
$
{
input_file
}
$
{
input_dir
}
/
inputFile_
# 执行JAVA程序
$JAVA_CMD
-
classpath
$jar_path
"net.crazyant.BackTaskMain"
"${input_dir}"
"${output_dir}"
"${output_err_dir}"
# 合并文件
cat
$
{
output_dir
}
/
*
>
$
{
output_file
}
}
run_multi_task
|
这里注意，拆分文件的时候，不能使用split按照大小进行拆分，因为会把输入文件中的行截断；
对应的JAVA程序，则是通过读取文件夹中文件列表的方法，每个文件单独启动一个线程：
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44
|
public
class
BackTaskMain
{
public
static
void
main
(
String
[
]
args
)
{
String
inputDataDir
=
args
[
1
]
;
String
outputDataDir
=
args
[
2
]
;
String
errDataDir
=
args
[
3
]
;
File
inputDir
=
new
File
(
inputDataDir
)
;
File
[
]
inputFiles
=
inputDir
.
listFiles
(
)
;
// 记录开启的线程
List
<Thread>
threads
=
new
ArrayList
<Thread>
(
)
;
for
(
File
inputFile
:
inputFiles
)
{
if
(
inputFile
.
getName
(
)
.
equals
(
"."
)
||
inputFile
.
getName
(
)
.
equals
(
".."
)
)
{
continue
;
}
// 针对每个inputFile，生成对应的outputFile和errFile
String
outputSrcLiceFpath
=
outputDataDir
+
"/"
+
inputFile
.
getName
(
)
+
".out"
;
String
errorOutputFpath
=
errDataDir
+
"/"
+
inputFile
.
getName
(
)
+
".err"
;
// 创建Runnable
BackRzInterface
backRzInterface
=
new
BackRzInterface
(
)
;
backRzInterface
.
setInputFilePath
(
inputFile
.
getAbsolutePath
(
)
)
;
backRzInterface
.
setOutputFilePath
(
outputSrcLiceFpath
)
;
backRzInterface
.
setErrorOutputFpath
(
errorOutputFpath
)
;
// 创建Thread，启动线程
Thread
singleRunThread
=
new
Thread
(
backRzInterface
)
;
threads
.
add
(
singleRunThread
)
;
singleRunThread
.
start
(
)
;
}
for
(
Thread
thread
:
threads
)
{
try
{
// 使用thread.join()，等待所有的线程执行完毕
thread
.
join
(
)
;
System
.
out
.
println
(
thread
.
getName
(
)
+
" has over"
)
;
}
catch
(
InterruptedException
e
)
{
e
.
printStackTrace
(
)
;
}
}
System
.
out
.
println
(
"proccess all over"
)
;
}
}
|
通过这种方式，将大文件拆分成小文件，启动多个线程，每个线程处理一个小文件，最终将每个小文件的结果聚合，就得到了最终产出，性能上却大幅提升。
若有依赖的资源，可以按线程先复制、拆分、克隆，防止依赖的资源成为性能瓶颈
在上面的代码中，BackRzInterface是每个线程启动时要使用的Runnable对象，可以看到用的是每次new的方式创建：
// 创建Runnable
BackRzInterface backRzInterface = new BackRzInterface();
这样每个处理线程依赖的BackRzInterface都是独立的，对这个Runnable代码的使用不会存在同步问题。
如果多线程处理中需要使用外部资源，最好想办法使得每个线程单独使用自己独占的资源，相互之间若不会存在冲突，可以实现最大化并发处理。
其他一些例子，比如：
- 多线程用到了字典文件，那么方法是首先将字典文件复制多份，每个线程使用自己独占的字典，避免并发同步访问字典；
- 多线程若需要统一ID发号，可以提前计算出每个输入文件的行数，然后依次生成第一个线程需要的ID范围、第二个线程需要的ID范围，这些不同的ID范围也可以分别生成不同的文件，这样每个线程会使用各自独立的ID资源，避免了多个线程单时刻访问单个ID发号服务，使得发号成为性能瓶颈的可能；
- 多线程如果依赖相同的Service，如果可以每次new对象就每次new，如果Bean都是在Spring中管理，则将Service加上@Scope(“prototype”)，或者将对象每次clone一下得到一个新对象，保证最终每个线程使用自己独占的对象。
- 尽量使用函数式编程的思想，每个函数都不要产生副作用，不要修改入参，结果只能通过return返回，避免增加代码同步冲突的可能；
通过以上这些类似的方法，每次将可能需要同步访问的共享资源，通过复制、分片等手段得到不同份，每个线程单独访问自己那一份，避免同步访问，最终实现性能最优。
避免同步的终极方法：使用多进程进行实现资源隔离
如果将文件拆分成了多份，依赖的ID、词典等资源也相应提供了多份，但是发现代码中存在无法解决的代码级别同步，该怎么办呢？
相对于想尽办法解决代码中的同步问题来说，多线程和多进程之间的性能差别微乎其微，我们都知道线程会使用进程的资源，所以导致了线程之间存在竞争进程资源，但是对于进程来说，CPU、内存等硬件资源是完全隔离的，这时候将程序运行在多进程而不是多线程，反而能更好的提升性能。
对于一些支持多线程不好的语言，比如PHP，直接用这种多进程计算的方法，速度并不比支持多线程的JAVA、PYTHON语言差：
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# 要拆分的文件数，也就是要启动的多进程数
SPLITS_COUNT
=
20
input_splits_dir
=
"${input_dir}_splits"
output_splits_dir
=
"${output_dir}_splits"
# 输入文件行数
source_file_lines_count
=
`
cat
$
{
input_file
}
|
wc
-
l
`
# 每个文件拆分的行数=总行数除以要拆分的文件个数（也就是对应进程的个数）
split_file_lines_count
=
$
(
(
$source_file_lines_count
/
$
{
SPLITS_COUNT
}
)
)
# 执行拆分，注意这里使用-l进行行级别拆分更好
split
-
l
$split_file_lines_count
-
a
3
-
d
$
{
input_file
}
$
{
input_splits_dir
}
/
inputfile_
process_idx
=
1
for
fname
in
$
(
ls
$
{
input_splits_dir
}
)
;
do
input_fpath
=
$
{
input_splits_dir
}
/
$fname
ouput_fpath
=
$
{
output_splits_dir
}
/
$fname
# 后台执行所有进程
php
"/php/main.php"
"${input_fpath}"
"${ouput_fpath}"
&
(
(
process_idx
++
)
)
done
# 等待所有后台进程执行结束
wait
# 合并文件
cat
$output_splits_dir
/
*
>
$
{
output_file
}
|
上述代码中，使用shell的&符号，可以在后台同时启动多个进程，使用wait语法，可以实现多线程的Thread.join特性，等待所有的进程执行结束。
总结
对于输入文件的大小、计算的复杂度处于单机和集群计算之间的数据处理，使用并发处理最为合适，但是并发的同步处理却会降低多线程的性能，这时可以借助于输入文件复制拆分、依赖资源复制拆分切片等方法，实现每个线程处理自己的独占资源，从而最大化提升计算速度。而对于一些无法避免的代码同步冲突逻辑，可以退化为多进程处理数据，借助于SHELL的后台进程支持，实现进程级别的资源独占，最终大幅提升处理性能。
