Python大数据量文本文件高效解析方案代码实现全过程
授客 人气:0测试环境
Python 3.6.2
Win 10 内存 8G,CPU I5 1.6 GHz
背景描述
这个作品来源于一个日志解析工具的开发,这个开发过程中遇到的一个痛点,就是日志文件多,日志数据量大,解析耗时长。在这种情况下,寻思一种高效解析数据解析方案。
解决方案描述
1、采用多线程读取文件
2、采用按块读取文件替代按行读取文件
由于日志文件都是文本文件,需要读取其中每一行进行解析,所以一开始会很自然想到采用按行读取,后面发现合理配置下,按块读取,会比按行读取更高效。
按块读取来的问题就是,可能导致完整的数据行分散在不同数据块中,那怎么解决这个问题呢?解答如下:
将数据块按换行符\n
切分得到日志行列表,列表第一个元素可能是一个完整的日志行,也可能是上一个数据块末尾日志行的组成部分,列表最后一个元素可能是不完整的日志行(即下一个数据块开头日志行的组成部分),也可能是空字符串(日志块中的日志行数据全部是完整的),根据这个规律,得出以下公式,通过该公式,可以得到一个新的数据块,对该数据块二次切分,可以得到数据完整的日志行
上一个日志块首部日志行 +\n + 尾部日志行 + 下一个数据块首部日志行 + \n + 尾部日志行 + ...
3、将数据解析操作拆分为可并行解析部分和不可并行解析部分
数据解析往往涉及一些不可并行的操作,比如数据求和,最值统计等,如果不进行拆分,并行解析时势必需要添加互斥锁,避免数据覆盖,这样就会大大降低执行的效率,特别是不可并行操作占比较大的情况下。
对数据解析操作进行拆分后,可并行解析操作部分不用加锁。考虑到Python GIL的问题,不可并行解析部分替换为单进程解析。
4、采用多进程解析替代多线程解析
采用多进程解析替代多线程解析,可以避开Python GIL全局解释锁带来的执行效率问题,从而提高解析效率。
5、采用队列实现“协同”效果
引入队列机制,实现一边读取日志,一边进行数据解析:
- 日志读取线程将日志块存储到队列,解析进程从队列获取已读取日志块,执行可并行解析操作
- 并行解析操作进程将解析后的结果存储到另一个队列,另一个解析进程从队列获取数据,执行不可并行解析操作。
代码实现
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import re import time from datetime import datetime from joblib import Parallel, delayed, parallel_backend from collections import deque from multiprocessing import cpu_count import threading class LogParser(object): def __init__(self, chunk_size=1024*1024*10, process_num_for_log_parsing=cpu_count()): self.log_unparsed_queue = deque() # 用于存储未解析日志 self.log_line_parsed_queue = deque() # 用于存储已解析日志行 self.is_all_files_read = False # 标识是否已读取所有日志文件 self.process_num_for_log_parsing = process_num_for_log_parsing # 并发解析日志文件进程数 self.chunk_size = chunk_size # 每次读取日志的日志块大小 self.files_read_list = [] # 存放已读取日志文件 self.log_parsing_finished = False # 标识是否完成日志解析 def read_in_chunks(self, filePath, chunk_size=1024*1024): """ 惰性函数(生成器),用于逐块读取文件。 默认区块大小:1M """ with open(filePath, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: chunk_data = f.read(chunk_size) if not chunk_data: break yield chunk_data def read_log_file(self, logfile_path): ''' 读取日志文件 这里假设日志文件都是文本文件,按块读取后,可按换行符进行二次切分,以便获取行日志 ''' temp_list = [] # 二次切分后,头,尾行日志可能是不完整的,所以需要将日志块头尾行日志相连接,进行拼接 for chunk in self.read_in_chunks(logfile_path, self.chunk_size): log_chunk = chunk.split('\n') temp_list.extend([log_chunk[0], '\n']) temp_list.append(log_chunk[-1]) self.log_unparsed_queue.append(log_chunk[1:-1]) self.log_unparsed_queue.append(''.join(temp_list).split('\n')) self.files_read_list.remove(logfile_path) def start_processes_for_log_parsing(self): '''启动日志解析进程''' with parallel_backend("multiprocessing", n_jobs=self.process_num_for_log_parsing): Parallel(require='sharedmem')(delayed(self.parse_logs)() for i in range(self.process_num_for_log_parsing)) self.log_parsing_finished = True def parse_logs(self): '''解析日志''' method_url_re_pattern = re.compile('(HEAD|POST|GET)\s+([^\s]+?)\s+',re.DOTALL) url_time_taken_extractor = re.compile('HTTP/1\.1.+\|(.+)\|\d+\|', re.DOTALL) while self.log_unparsed_queue or self.files_read_list: if not self.log_unparsed_queue: continue log_line_list = self.log_unparsed_queue.popleft() for log_line in log_line_list: #### do something with log_line if not log_line.strip(): continue res = method_url_re_pattern.findall(log_line) if not res: print('日志未匹配到请求URL,已忽略:\n%s' % log_line) continue method = res[0][0] url = res[0][1].split('?')[0] # 去掉了 ?及后面的url参数 # 提取耗时 res = url_time_taken_extractor.findall(log_line) if res: time_taken = float(res[0]) else: print('未从日志提取到请求耗时,已忽略日志:\n%s' % log_line) continue # 存储解析后的日志信息 self.log_line_parsed_queue.append({'method': method, 'url': url, 'time_taken': time_taken, }) def collect_statistics(self): '''收集统计数据''' def _collect_statistics(): while self.log_line_parsed_queue or not self.log_parsing_finished: if not self.log_line_parsed_queue: continue log_info = self.log_line_parsed_queue.popleft() # do something with log_info with parallel_backend("multiprocessing", n_jobs=1): Parallel()(delayed(_collect_statistics)() for i in range(1)) def run(self, file_path_list): # 多线程读取日志文件 for file_path in file_path_list: thread = threading.Thread(target=self.read_log_file, name="read_log_file", args=(file_path,)) thread.start() self.files_read_list.append(file_path) # 启动日志解析进程 thread = threading.Thread(target=self.start_processes_for_log_parsing, name="start_processes_for_log_parsing") thread.start() # 启动日志统计数据收集进程 thread = threading.Thread(target=self.collect_statistics, name="collect_statistics") thread.start() start = datetime.now() while threading.active_count() > 1: print('程序正在努力解析日志...') time.sleep(0.5) end = datetime.now() print('解析完成', 'start', start, 'end', end, '耗时', end - start) if __name__ == "__main__": log_parser = LogParser() log_parser.run(['access.log', 'access2.log'])
注意:
需要合理的配置单次读取文件数据块的大小,不能过大,或者过小,否则都可能会导致数据读取速度变慢。笔者实践环境下,发现10M~15M每次是一个比较高效的配置。
总结
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