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Go语言实现10亿行数据处理挑战 性能优化案例分析

本文介绍了一个使用Go语言实现1BRC(10亿行挑战)的开源项目。通过13次迭代优化,项目将数据处理时间从6分13秒缩短至12秒。文章详细记录了并发处理、内存管理、数据类型转换等优化技巧,为大规模数据处理提供了实用的性能优化方案。项目展示了Go语言在处理大数据时的高效性,为相关领域的开发者提供了valuable参考。

1BRCGo语言性能优化并发处理数据聚合Github开源项目

1BRC

1️⃣🐝🏎️ 十亿行挑战 -- 一个有趣的探索,看看能以多快的速度从文本文件中聚合10亿行数据。这个挑战主要针对Java,但我决定用Golang来解决它!

我写了一篇详细的博客介绍我的实现方法,你可以在这里查看。

迭代记录

最终实现方法如下图所示:

最终迭代可视化

以下是每次迭代的详细记录:

尝试次数方法执行时间差异提交
0朴素实现:将温度读入城市的映射中。串行遍历映射中的每个键(城市)以找出最低、最高和平均温度。6:13.15
1使用goroutines并发评估映射中的每个城市。4:32.80-100.358bd5f43
2移除对float64切片的排序。通过迭代计算最小值、最大值和平均值。4:25.59-7.21830e5df
3解耦文件内容的读取和处理。使用缓冲goroutine在两个进程之间通信。5:22.83+57.242babf7d
4不再向通道发送每一行,而是每100行一起发送。此外,为了最小化垃圾回收,重置切片时不释放内存。3:41.76-161.07b7b1781
5以100 MB的块读取文件,而不是逐行读取。3:32.62-9.14c26fea4
6将温度从string转换为int64,以int64处理,最后转换为float642:51.50-41.147812da4
7在城市<>温度映射中,将每个键(城市)的值替换为预处理的最小值、最大值、计数和所有温度之和,而不是存储该城市的所有记录温度。1:39.81-71.79e5213a8
8使用生产者消费者模式分块读取文件并并行处理这些块。1:43.82+14.01067f2a4
9通过将每个读取的块处理成一个映射来减少内存分配。结果通道现在可以整理较小的已处理块映射。0:28.544-75.286d4153ac
10通过在处理城市温度时不读取小数点来避免字符串连接开销。0:24.571-3.97390f2fe1
11直接将字节切片转换为字符串,而不使用strings.Builder0:18.910-5.76188bb6da
12用自定义的stringint解析器替换strconv.ParseInt0:14.008-4.90217d575f
13在构建最终结果字符串时减少映射访问调用。0:12.017-1.9991

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