Files.lines()可高效流式读取大文件，避免内存溢出，结合try-with-resources确保资源释放，支持过滤、转换与聚合操作，适用于日志分析等场景；需指定非UTF-8编码以防乱码，避免并行流读取同一文件，不适用随机访问行需求。
使用 Files.lines() 读取大文件是一种高效且内存友好的方式，特别适合处理 GB 级别的文本文件。它返回一个 Stream，支持逐行流式处理，避免一次性加载整个文件到内存中。
Files.lines 基本用法
通过 Files.lines(Path path) 可以获取文件每一行的流。配合 try-with-resources 使用，确保资源正确释放：
Path path = Paths.get("large-file.log");
try (Stream lines = Files.lines(path)) {
lines.forEach(line -> {
// 处理每一行
System.out.println(line);
});
}
注意：Stream 必须显式关闭，否则可能导致文件句柄泄漏。使用 try-with-resources 是推荐做法。
结合过滤与转换进行高效处理
实际场景中，通常不需要处理所有内容。可以利用 Stream API 的中间操作对数据进行筛选和转换：
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- 只处理包含特定关键字的日志行
- 解析每行为对象（如 CSV 行转 POJO）
- 统计或聚合信息（如错误数量）
try (Streamlines = Files.lines(path)) { long errorCount = lines .filter(line -> line.contains("ERROR")) .peek(System.out::println) .count(); System.out.println("共发现 " + errorCount + " 个错误日志"); }
这种模式在分析日志、提取数据时非常实用，且不会因文件过大导致 OutOfMemoryError。
处理非 UTF-8 编码文件
默认情况下，Files.lines() 使用 UTF-8 编码。若文件使用其他编码（如 GBK），需指定 Charset：
Charset gbk = Charset.forName("GBK");
try (Stream lines = Files.lines(path, gbk)) {
lines.forEach(System.out::println);
}
忽略编码问题可能导致乱码，尤其是处理中文文本时务必确认文件编码。
性能优化与注意事项
- 避免在流中执行阻塞操作，影响整体吞吐
- 不要在 parallelStream 上使用 Files.lines，多线程读取同一文件可能引发竞争或顺序错乱
- 如果需要重复遍历，应收集为 List，但需权衡内存占用
- 对于超大文件，建议结合分批处理或缓冲机制
另外，Files.lines() 不适合需要随机访问行的场景。若需按行号读取某几行，考虑 RandomAccessFile 或第三方库如 Apache Commons IO。
基本上就这些。只要记得及时关闭流、正确处理编码，并合理使用 Stream 操作，Files.lines 就能成为处理大文本文件的利器。
