uniVocity-parsers：一款强大的CSV/TSV/定宽文本文件解析库（Java）

uniVocity-parsers 是一个开源的Java项目。 针对CSV/TSV/定宽文本文件的解析，它以简洁的API开发接口提供了丰富而强大的功能。后面会做进一步介绍。

和其他解析库有所不同，uniVocity-parsers以高性能、可扩展为出发点，设计了一套自有架构。基于这套架构，开发者可以构建出新的文件解析器。

1. 概述

作为一名Java开发者，我目前正在参与开发一个Web项目，该项目帮助通信运营商评估当前的网络，并给出解决方案。 在该项目中，CSV文件扮演着至关重要的角色，它是运营商网络数据的承载格式，这些数据包含宽带用户的实时在线状态（在线/离线），及其实时流量。 通常来讲，单个CSV文件可以达到1GB以上，包含上百万条记录。项目当前采用的CSV解析库为JavaCSV。

随着运营商网络规模的扩张，以及系统监控周期的增加，CSV文件迅速变大。 项目组不得不解决超大CSV数据解析所带来的性能问题（甚至包括秒级的解析效率），以及业务变化带来的功能扩展受到限制的问题。

经过很多次的测试和分析，我们最终确定采用uniVocity-parsers作为CSV文件解析库， 实践之后发现它确实解决了我们的问题。除了更好的性能和扩展性之外，该库还为开发者提供了简洁易懂的API、开发文档和教程。 对于高级的功能扩展诉求，官方提供对应的收费服务。

该项目托管在Github上，截至目前，已有69个star和10个fork。你可以在这里和这里找到相关开发文档和教程，也可以在这里找到更多例子和新闻。

值得关注的是，Apache社区知名的开源项目Apache Camel也集成了uniVocity-parsers ，作为该项目解析CSV/TSV/定宽文本文件的推荐库。 更多信息请查看这里。

2. 安装

我们项目组目前在用1.5.1版本， 推荐移步到uniVocity-parsers官方网站下载最新版本。

该项目同时也发发布在了Maven的中心仓库，因此也可以在你的pom.xml中直接添加如下代码：

<dependency>
<groupId>com.univocity</groupId>
<artifactId>univocity-parsers</artifactId>
<version>1.5.1</version>
</dependency>

3. 特性简介

uniVocity-parsers提供了一系列强大的功能，能够很好的满足你所有关于列表式数据的处理需求。如下图表展现了部分关键功能：

4. 读取列表式数据

读取CSV中的所有行

CsvParser parser = new CsvParser(new CsvParserSettings());
List<String[]> allRows = parser.parseAll(getReader("/examples/example.csv"));

如需查看文件写入相关的所有功能，请移步：https://github.com/uniVocity/univocity-parsers#reading-csv

5. 写入列表式数据

仅需2行代码，就可以完成CSV格式数据的写入：

List<String[]> rows = someMethodToCreateRows();

CsvWriter writer = new CsvWriter(outputWriter, new CsvWriterSettings());
writer.writeRowsAndClose(rows);

如需查看文件写入相关的所有功能，请移步： https://github.com/uniVocity/univocity-parsers/blob/master/README.md#writing

6. 性能与扩展性

如下为我们对比 uniVocity-parsers 和 JavaCSV 的测试对比表：

在这里可以查看几乎所有CSV解析库的性能对比分析表，从表中可以发现，uniVocity-parsers以绝对优势领先其他库。

uniVocity-parsers在性能和灵活性方面的优势得益于如下设计和机制：

• 以单独线程读取数据（通过调用CsvParserSettings.setReadInputOnSeparateThread() 进行设置）
• 并行的行数据处理器 （参考 RowProcessor 的实现类 ConcurrentRowProcessor）
• 通过继承 ColumnProcessor 类来根据业务需求处理列数据
• 通过继承 RowProcessor 类来根据业务需求处理行数据

7. 设计与实现

在uniVocity-parsers中，有一些核心的数据处理模块，他们负责对数据按行读写、按列读写，以及行列数据的转换。如下是这些核心模块的关系图：

你可以通过实现 RowProcessor 接口或者继承其实现类来开发自己的数据处理模块。如下代码中，我通过简单的内部匿名类开发了自己的数据处理模块。

CsvParserSettings settings = new CsvParserSettings();
settings.setRowProcessor(new RowProcessor() {

StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

/**
* 处理第一行数据之前，你可以根据业务逻辑做相关初始化配置。
**/
@Override
public void processStarted(ParsingContext context) {
System.out.println("Started to process rows of data.");
}

/**
* 根据你的业务逻辑，处理行数据
**/
@Override
public void rowProcessed(String[] row, ParsingContext context) {
System.out.println("The row in line #" + context.currentLine() + ": ");
for (String col : row) {
stringBuilder.append(col).append("\t");
}
}

/**
* 所有行数据处理完成之后，做清理工作。
**/
@Override
public void processEnded(ParsingContext context) {
System.out.println("Finished processing rows of data.");
System.out.println(stringBuilder);
}
});

CsvParser parser = new CsvParser(settings);
List<String[]> allRows = parser.parseAll(new FileReader("/myFile.csv"));

uniVocity-parsers库提供的特性不止这些，由于它在我们的项目中发挥了很大的作用，推荐你进一步了解。