在C ++中有效读取非常大的文本文件

一尘不染

在C ++中有效读取非常大的文本文件

linux

我有一个非常大的文本文件（45GB）。文本文件的每一行包含两个空格分隔的64位无符号整数，如下所示。

4624996948753406865 10214715013130414417

4305027007407867230 4569406367070518418

10817905656952544704 3697712211731468838 … …

我想读取文件并对数字进行一些操作。

我在C ++中的代码：

void process_data(string str)
{
    vector<string> arr;
    boost::split(arr, str, boost::is_any_of(" \n"));
    do_some_operation(arr);
}

int main()
{
    unsigned long long int read_bytes = 45 * 1024 *1024;
    const char* fname = "input.txt";
    ifstream fin(fname, ios::in);
    char* memblock;

    while(!fin.eof())
    {
        memblock = new char[read_bytes];
        fin.read(memblock, read_bytes);
        string str(memblock);
        process_data(str);
        delete [] memblock;
    }
    return 0;
}

我是C ++的新手。当我运行这段代码时，我面临着这些问题。

因为以字节为单位读取文件，所以有时块的最后一行对应于原始文件中的未完成行（“ 4624996948753406865 10214”，而不是主文件的实际字符串“ 4624996948753406865 10214715013130414417”）。
这段代码运行非常非常慢。在具有6GB RAM的64位Intel Core i7 920系统中，运行一个块操作大约需要6秒。我可以使用任何优化技术来改善运行时间吗？
在boost split函数中是否必须包含“ \ n”以及空白字符？

我已经阅读了有关C ++中mmap文件的信息，但是我不确定这是否是正确的方法。如果是，请附加一些链接。

阅读 874

2020-06-02

共1个答案

一尘不染

我将对其进行重新设计以充当流式传输，而不是在一个块上。

一个更简单的方法是：

std::ifstream ifs("input.txt");
std::vector<uint64_t> parsed(std::istream_iterator<uint64_t>(ifs), {});

如果您大致知道期望多少个值，那么预先使用std::vector::reserve它可以进一步加快速度。

另外，您可以使用内存映射文件并遍历字符序列。

更新我修改了上面的程序以将uint32_ts 解析为向量。

使用4.5GiB [1] 的样本输入文件时，程序将在9秒 [2] 内运行：

sehe@desktop:/tmp$ make -B && sudo chrt -f 99 /usr/bin/time -f "%E elapsed, %c context switches" ./test smaller.txt
g++ -std=c++0x -Wall -pedantic -g -O2 -march=native test.cpp -o test -lboost_system -lboost_iostreams -ltcmalloc
parse success
trailing unparsed: '
'
data.size():   402653184
0:08.96 elapsed, 6 context switches

当然，它至少分配402653184 * 4 字节= 1.5吉字节。因此，当您读取一个45
GB的文件时，您将需要大约15GiB的RAM来存储矢量（假设重新分配时没有碎片）： 45GiB解析在45分钟内完成10分钟* ：

make && sudo chrt -f 99 /usr/bin/time -f "%E elapsed, %c context switches" ./test 45gib_uint32s.txt 
make: Nothing to be done for `all'.
tcmalloc: large alloc 17570324480 bytes == 0x2cb6000 @  0x7ffe6b81dd9c 0x7ffe6b83dae9 0x401320 0x7ffe6af4cec5 0x40176f (nil)
Parse success
Trailing unparsed: 1 characters
Data.size():   4026531840
Time taken by parsing: 644.64s
10:45.96 elapsed, 42 context switches

相比之下，仅运行wc -l 45gib_uint32s.txt就花费了大约12分钟（尽管没有实时优先级调度）。wc是极快

完整代码用于基准测试

#include <boost/spirit/include/qi.hpp>
#include <boost/iostreams/device/mapped_file.hpp>
#include <chrono>

namespace qi = boost::spirit::qi;

typedef std::vector<uint32_t> data_t;

using hrclock = std::chrono::high_resolution_clock;

int main(int argc, char** argv) {
    if (argc<2) return 255;
    data_t data;
    data.reserve(4392580288);   // for the  45 GiB file benchmark
    // data.reserve(402653284); // for the 4.5 GiB file benchmark

    boost::iostreams::mapped_file mmap(argv[1], boost::iostreams::mapped_file::readonly);
    auto f = mmap.const_data();
    auto l = f + mmap.size();

    using namespace qi;

    auto start_parse = hrclock::now();
    bool ok = phrase_parse(f,l,int_parser<uint32_t, 10>() % eol, blank, data);
    auto stop_time = hrclock::now();

    if (ok)   
        std::cout << "Parse success\n";
    else 
        std::cerr << "Parse failed at #" << std::distance(mmap.const_data(), f) << " around '" << std::string(f,f+50) << "'\n";

    if (f!=l) 
        std::cerr << "Trailing unparsed: " << std::distance(f,l) << " characters\n";

    std::cout << "Data.size():   " << data.size() << "\n";
    std::cout << "Time taken by parsing: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(stop_time-start_parse).count() / 1000.0 << "s\n";
}

[1] 产生od -t u4 /dev/urandom -A none -v -w4 | pv | dd bs=1M count=$((9*1024/2)) iflag=fullblock > smaller.txt

[2] 显然，这与在Linux上的缓冲区缓存中缓存的文件有关–大文件没有此好处

2020-06-02