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数据量大了以后单机解析或者生成文件的效率就很低需要通过集群处理
机构过来的文件我们先对文件进行分片在利用集群集群处理分片文件。给机构文件分库分表数据每个分表生成一个分片文件最终合成一个完整文件。
分布式下文件处理需要分布式的文件存储
目前组件内部实现了NAS/OSS分布式的文件存储操作实现。 二分布式环境原理
文件大了单机处理就很慢 数据库解决单机瓶颈方式是分库分表 文件也一样需要将文件拆分利用集群机器并发处理。
导入类文件一般会先对文件按大小切分生成分片任务。导出类文件一般会根据分库分表位生成分片任务。 三通信交互
使用文件异步交互和使用接口同步交互完全不同文件交互会将请求的数据和响应的数据先写到文件中然后将文件上传到对方的SFTP上然后对方再去解析相当于接口的请求参数、接口的响应结果先给对方然后再通过实时接口通知或者定时任务触发去获取。
请求Request先将请求参数请求文件上传到对方的SFTP服务器上然后通过接口实时通知告诉对方数据已经准备好了你们可以处理了也可以让对方在指定时间通过定时任务触发。发送文件send。响应Response先将处理结果响应文件传到对方的SFTP服务器上然后通过接口实时通知对方结果已经上传给你们了你们可以去获取了也可以让对方在指定时间通过定时任务触发。接收文件。
四分布式环境一般处理流程
文件切分是指按大小将数据内容分片 这里分片到行不会在行中间断开。 创建文件分片工具。 FileSplitter splitter FileFactory.createSplitter(config.getStorageConfig());创建文件分片 这里并没有真正对文件进行物理拆分。 FileSlice headSlice splitter.getHeadSlice(config);
List slices splitter.getBodySlices(config, 256);
FileSlice tailSlice splitter.getTailSlice(config);将所有分片落成分片任务 然后向集群分发分片任务。 集群中机器拿到分片任务根据分片数据范围处理数据。
其它
dependencygroupIdorg.apache.commons/groupIdartifactIdcommons-collections4/artifactIdversion4.4/version
/dependencypublic class ListUtils {// list分片public static T ListListT partition(ListT list, int size);
}