针对GZIP文件类型的并行读取

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摘要： 一，前言 GZIP是最常见的压缩文件格式，目前DataX是支持对该压缩文件直接的读取，但每个GZIP仅仅只能启动一个线程来读取，当GZIP比较大，或者说针对GZIP中的数据有着较复杂的操作的情况下，执行效率往往比较低下。

一，前言

GZIP是最常见的压缩文件格式，目前DataX是支持对该压缩文件直接的读取，但每个GZIP仅仅只能启动一个线程来读取，当GZIP比较大，或者说针对GZIP中的数据有着较复杂的操作的情况下，执行效率往往比较低下。下面就讨论下如何对针对GZIP文件类型的并行读取，大幅度提高执行效率。

二，简单测试

首先对一个GZIP文件进行解压缩的测试：

$ll -h event_custom_json_201705161100.0.log.gz
-rw-r--r-- 1 weiguang.sunwg users 18M May 26 21:44 event_custom_json_201705161100.0.log.gz

该压缩文件大小为18MB，测试解压缩的时间：

$time gzip -d event_custom_json_201705161100.0.log.gz

real    0m1.879s
user    0m1.550s
sys     0m0.314s

仅仅不到2秒就完成了对该文件的解压操作，看下解压后的文件情况：

$ll -h event_custom_json_201705161100.0.log
-rw-r--r-- 1 weiguang.sunwg users 301M May 27 13:34 event_custom_json_201705161100.0.log

解压后文件大小为301MB，这个压缩率还是相当可观的。一般来说，对于结构化的数据，压缩率都比较高。这么看来，解压的效率还是很高的，不会成为性能的瓶颈，这也是我们接下来通过对GZIP文件并行读取提高整体数据同步效率的前提。试想下，如果解压缩的操作非常耗时，那么并行读取意义就不大了。

$wc -l event_custom_json_201705161100.0.log
628410 event_custom_json_201705161100.0.log

该文件中共有将近63万条记录。

三，并行读取

1，拆分规则

并行读取的前提是读取任务可以拆分，对于类似上面这样结构化的文件通过记录数来拆分是最自然的想法。例如，上面的文件存在628410行记录，启动10个并行的话，那么每个线程读取62841行记录即可。但实际操作上却非常困难，针对一个大文件，想要准确定位到某一行绝对是件效率不高的操作。
记录数不行，那就通过数据量（偏移量）吧，上面的文件解压缩后有301MB，如果启动10个并行的话，每个线程读取30MB左右的数据（不能通过压缩后的18MB来做拆分，这并不是实际数据的大小）。通过JAVA可以很容易的实现对压缩文件的流式读取，边读边解压。这时候就要求我们在读之间最好就可以知道该文件压缩前的大小。看下GZIP的压缩格式，在文件的结尾部分是保存了该信息的：

ISIZE（4 byte）：这是原始数据的长度以2的32次方为模的值。GZIP中字节排列顺序是LSB方式，即Little-Endian，与ZLIB中的相反。

比较悲催的一点是，ISIZE存储的是以2的32次方为模的值，也就是说当原始文件大于4GB的时候，该值就不能准确的反应原始文件的大小了。GZIP的规范应该很久很久以前制定的，当时估计还不支持这么大的文件吧。这点先忽略吧，目前的项目中文件都是相对较小的。
我们来验证下，看看如何通过读取GZIP的文件尾，来计算原始文件大小。

[weiguang.sunwg@buffer010101169107.et2sqa /home/weiguang.sunwg/sunwg/test]
$echo a > 1.txt

[weiguang.sunwg@buffer010101169107.et2sqa /home/weiguang.sunwg/sunwg/test]
$cat 1.txt
a

[weiguang.sunwg@buffer010101169107.et2sqa /home/weiguang.sunwg/sunwg/test]
$ll 1.txt
-rw-r--r-- 1 weiguang.sunwg users 2 May 27 13:57 1.txt

对1.txt进行压缩，并查看压缩后的文件信息：
···
[[email protected] /home/weiguang.sunwg/sunwg/test]
$gzip 1.txt

[[email protected] /home/weiguang.sunwg/sunwg/test]
$xxd 1.txt.gz
0000000: 1f8b 0808 5b15 2959 0003 312e 7478 7400 ....[.)Y..1.txt.
0000010: 4be4 0200 07a1 eadd 0200 0000 K...........
···
最后4个字节为0200 0000，高低位转换后为0000 0002，意思该压缩文件对应的原始文件为2个字节。

在看下前面那个压缩后为18MB的文件，文件尾如下：

1145930: 4a21 c510 92a8 5177 0c9e b3da 7858 2867  J!....Qw....xX(g
1145940: 56f3 370f 28ff 3fa8 692e bc92 7dc0 12    V.7.(.?.i...}..

最后4个字节为927d c012，高低位转换后为12c0 7d92，转换为10进制为314604946，即为解压后文件大小。

$ll event_custom_json_201705161100.0.log
-rw-r--r-- 1 weiguang.sunwg users 314604946 May 27 13:34 event_custom_json_201705161100.0.log

通过解析GZIP文件尾，可以很方便的得到该原始文件大小，根据原始文件大小可以比较方便的进行并行的拆分，并且基本保证每个并行处理的数据量差不多，避免长尾。

2，记录对齐

按数据量拆分，不能保证每个拆分点都是一行记录的结尾，所以每个并行需要进行记录对齐，保证读取的是完整的一行。对齐的规则也相当简单，开头少读半行，结尾多读半行。示意图如下：

该并行读取数据头和尾分别为A0和B0，根据上面的对齐规则调整为A1和B1，保证记录对齐。其实针对其他结构化的文件都可以如此操作，只要有明确的行分隔符。

四，结束

实现了对GZIP文件的并行读取，就可以很容易的通过设置更高的并行度来提高同步的效率，更好的满足用户的需求。

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