Go语言百万级文本去重性能优化
本文分析并优化一个go语言文本去重程序，该程序处理约75万行文本文件，耗时约17秒。我们将通过改进代码，提升其处理效率。
原始代码（略，原文已给出）的主要性能瓶颈在于：
-
字符串拼接: 使用
var result string进行字符串拼接，效率低下。 -
map容量未预分配:
var set = make(map[string]bool, 0)未预分配map容量，导致频繁扩容。 -
map值类型: 使用
bool作为map的值类型，略微浪费内存。
优化后的代码：
package distinct
import (
"bufio"
"fmt"
"io"
"os"
"strings"
)
//distinctfile 为指定文件去重
func distinctfile(file string, output string) {
// 读取需要去重的文件内容
f, err := os.Open(file)
if err != nil {
fmt.Println("Open file error:", err)
return
}
defer f.Close() // 简化defer语句
reader := bufio.NewReader(f)
// 去重map，预分配容量，使用struct{}作为值类型
set := make(map[string]struct{}, 750000) // 预分配与文件行数大致相同的容量
var result strings.Builder
for {
line, isPrefix, err := reader.ReadLine()
if err == io.EOF {
break // 更清晰的EOF处理
}
if err != nil {
fmt.Println("Readline error:", err)
return
}
if !isPrefix {
lineStr := string(line)
if _, ok := set[lineStr]; !ok { // 更简洁的判断key是否存在
result.WriteString(lineStr + "\n")
set[lineStr] = struct{}{}
}
}
}
// 写入另一个文件
nf, err := os.Create(output)
if err != nil {
fmt.Println("Create file error:", err)
return
}
defer nf.Close()
_, err = io.Copy(nf, strings.NewReader(result.String())) // 使用result.String()
if err != nil {
fmt.Println("Copy error:", err)
return
}
}
改进说明：
- 使用
strings.Builder代替字符串拼接，显著提高效率。 - 预分配
map容量为750000，接近文件行数，减少扩容操作。 - 使用
struct{}作为map的值类型，节省内存。 - 使用更清晰的错误处理和
defer语句。 - 使用
result.String()获取最终结果字符串。
进一步优化建议：
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- 并发处理: 将文件分割成多个部分，使用goroutine并发处理，再合并结果。这对于更大规模的文件非常有效。
-
更高效的数据结构: 对于极大规模的数据，可以考虑使用
bloom filter等概率数据结构来提高查找效率，虽然会有一定的误判率，但可以大幅提升速度。 -
内存映射: 使用
mmap将文件映射到内存，减少IO操作。
通过以上优化，可以显著提升Go语言文本去重程序的性能。 选择哪种优化策略取决于具体的需求和数据规模。 对于百万级数据，并发处理和预分配map容量是比较有效的优化手段。
