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Go 中以有限 RAM 读取海量文件的最快方法

处理内存容量有限的大数据文件时，选择最有效的方法变得至关重要。在可用的各种选项中，出现了两种基本方法：文档解析和流解析。

• 文档解析： 这种方法读取整个文件并将其转换为结构化对象模型。优点在于可以轻松访问所有数据，简化查询。然而，它需要大量的内存分配来存储整个文档。
• 流解析：或者，这种方法增量读取数据，一次呈现一个元素以便立即处理。它通过避免一次将整个文件保存在内存中来提高内存效率。

Go 提供了库来帮助轻松解析常见文件格式。例如，处理 CSV 文件涉及导入“encoding/csv”包。要处理文件，您可以：

1. 读取整个文件：使用 ReadAll() 方法将整个文件存储为嵌套字符串切片。
2. 流式传输文件：使用 Read() 方法迭代处理各个行，节省内存。

对于 JSON 或 XML 等更复杂的结构，建议使用流式传输来管理大型分层数据，而不会使系统不堪重负。

并发注意事项：

如果您的代码需要并行性，请考虑使用通道和 goroutine。创建一个通道以将记录同时发送到单独的函数进行处理，从而释放主线程以执行其他任务。

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