使用内存映射文件MMF实现大数据量导出时的内存优化

前言

导出功能几乎是所有应用系统必不可少功能,今天我们来谈一谈,如何使用内存映射文件MMF进行内存优化,本文重点介绍使用方法,相关原理可以参考文末的连接

实现

我们以单次导出一个excel举例(csv同理),excel包含1~n个sheet,在每个sheet中存储的按行和列的坐标在单元格存储具体数据,如果我们要使用MMF,第一个要考虑的就是如何将整个excel合理的存储到MMF中。这里我们引入MMF两个对象:

MemoryMappedFile --表示内存映射文件

MemoryMappedViewAccessor --表示随机访问的内存映射文件视图
    使用MemoryMappedFile.CreateNew(string mapName, long capacity)可以得到一个指定名称和指定大小的内存映射文件,以下简称mmf
          * 这里需要注意的是capacity为long类型,以字节为单位,通过计算可知文件大小上限为1G
    使用mmf.CreateViewAccessor(long offset, long size)可以得到一个从指定位置开始的指定大小空间的访问器,以下简称accessor
          * 这里同样需要注意的是size的大小,如果加上offset超过文件大小,会报System.UnauthorizedAccessException: Access to the path is denied.
    考虑到数据体积和管理成本,这里使用mmf存储sheet,使用accessor存储一行数据
          * 这里有个需要注意的是mmf不能存储引用类型,包括字符串...,折衷先将string转为char[]然后使用WriteArray方法存储,考虑到取数据的时候同样需要使用char[]数组,而数组必须指定长度,我们将数组长度和具体数据都存起来,这样取数据时候的索引也可以计算出来了

这面是具体的实现代码:

        //添加外部引用防止被自动GC
        public List<MemoryMappedFile> mmfs = new List<MemoryMappedFile>();

        /// <summary>
        /// 写入
        /// </summary>
        public void WriteMMF()
        {
            for(var f = 1; f <= 3; f ++)
            {
                //每一个File相当于一个excel的一个sheet(一个患者一行)
                var mmf = MemoryMappedFile.CreateNew($"mmftest{f}", 1024 * 1024 * 1024); //文件大小最大为1G

                for (var row = 0; row < 10; row++)
                {
                    //每一个ViewAccessor相当于excel的一行
                    var accessor = mmf.CreateViewAccessor(row * 1024 * 1024, 1024 * 1024); //通过具体数据量计算空间,offset位移为每个size的长度,size为1M
                    var index = 0;
                    for (var i = 0; i < 16384; i++)
                    {
                        //相当于一行的每一个cell
                        var buffer = ASCIIEncoding.UTF8.GetBytes($"测试第{row}行第{i}个单元格~!");
                        var length = buffer.Length;
                        accessor.Write(index, length);
                        accessor.WriteArray(index + 4, buffer, 0, length);
                        index += (length + 4);
                    }
                }
                mmfs.Add(mmf);
            }
        }

        /// <summary>
        /// 读取
        /// </summary>
        public void ReadMMF()
        {
            for (var f = 1; f <= 3; f++)
            {
                using var mmf = MemoryMappedFile.OpenExisting($"mmftest{f}");
                for (var row = 0; row < 10; row++)
                {
                    using var accessor = mmf.CreateViewAccessor(row * 1024 * 1024, 1024 * 1024); //通过写数据同时做的记录控制大小
                    var index = 0;
                    for (var i = 0; i < 16384; i++)
                    {
                        var size = accessor.ReadInt32(index);
                        var buffer = new byte[size];
                        accessor.ReadArray(index + 4, buffer, 0, size);
                        var result = ASCIIEncoding.UTF8.GetString(buffer);
                        Console.WriteLine(result);
                        index += (size + 4);
                    }
                }
            }

            mmfs = null;
        }

* 这里有个需要注意的点是,如果不在外部引用mmf,如果创建多个mmf,只有最新一个能通过OpenExisting方法打开,其他的都报System.IO.FileNotFoundException,猜测是资源被释放掉了

* 还有个需要注意的点是,一定要计算好数据体积,不要超过mmf上限,使用accessor的时候也要注意,数据量实在太大可以考虑将一个sheet拆成多个mmf,或者将一行数据拆成多个accessor

这样就可以实现从数据库获然后处理再存储到载体的流程,整个过程中内存使用控制在一个比较低的水平,当然,这是使用时间换空间,相应的导出时间会延长

顺便说一下,原本考虑后续使用epplus进行excel生成,后来发现npoi也和poi一样有SXSSFWorkbook对象,可以流式读取数据,配合内存映射文件可以实现整个导出过程

相关连接参考:

https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.io.memorymappedfiles?view=netframework-4.8

https://www.cnblogs.com/flyant/p/4443187.html

https://www.bygeek.cn/2018/05/24/understand-memory-mapped-file/

https://stackoverflow.com/questions/10806518/write-string-data-to-memorymappedfile

原文地址:https://www.cnblogs.com/y-yp/p/12191258.html

时间: 2024-10-10 16:13:34

使用内存映射文件MMF实现大数据量导出时的内存优化的相关文章

SQLSERVER 文件组解决大数据量数据存储

如何使用文件组解决大数据量的读写性能差问题,具体操作步骤如下: 在企业管理器中,右键点你的数据库,选属性,选数据文件,新增一个,文件填一下,位置填一下,文件组填一个,比如abc---确定. 然后你可以右键点你数据库里面的表,设计表,再点右键,属性,然后把表文件组和文本文件组改成abc,就把你原来的表从原来的大mdf文件中分解到你的新增文件中了. 再增加文件的话,方法同上,目的就是把主文件(MDF)拆分成多个文件:利用文件组的好处是不改变数据库的数据,能把已有的mdf文件拆分成多个 最后,一定要使

(转)大数据量高并发的数据库优化与sql优化

大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整

[转]浅析大数据量高并发的数据库优化

链接:http://www.uml.org.cn/sjjm/201308264.asp 高并发数据库可以同时处理海量信息,应用范围很广.今天我们将讨论的是大数据量高并发的数据库优化,希望对大家有所帮助. 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性

大数据量传输时配置WCF的注意事项

原文:大数据量传输时配置WCF的注意事项 WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <custom

关于webservice大数据量传输时的压缩和解压缩

当访问WebSerivice时,如果数据量很大,传输数据时就会很慢.为了提高速度,我们就会想到对数据进行压缩.首先我们来分析一下. 当在webserice中传输数据时,一般都采用Dataset进行数据传输.执行的过程就是先把Dataset转化为xml进行传输,Dataset转化为xml的格式如下: [html] view plaincopy <DataSetName> <DataTableName> <Column1Name>.......</Column1Nam

java处理大数据量任务时的可用思路--未验证版,具体实现方法有待实践

1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.

大数据量高并发的数据库优化

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

大数据量高并发的数据库优化(转)

参考:http://www.cnblogs.com/chuncn/archive/2009/04/21/1440233.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时

大数据量高并发的数据库优化详解(MSSQL)

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而