一、大文件处理策略
（一）、难点
-
内存管理：
大文件无法一次性加载到内存中，因为这可能会导致内存溢出（OutOfMemoryError）。因此，需要使用流（Stream）或缓冲区（Buffer）进行分块读取和处理。
-
性能优化：
I/O操作效率：频繁的磁盘读写会降低处理速度，优化I/O操作是关键。
CPU使用率：算法的效率直接影响CPU的负载和处理时间。缓存策略：合理利用缓存可以减少磁盘访问次数，提高性能。
-
错误处理：
文件不存在、文件损坏、磁盘空间不足等异常情况需要妥善处理，确保程序的健壮性和稳定性。 -
并发处理：
对于非常大的文件，使用多线程或多进程可以加速处理过程。但这也带来了同步和通信的复杂性。
分布式处理：在极端情况下，可能需要使用分布式系统来分散负载，但这会引入更多的复杂度和潜在的网络延迟。 -
数据完整性：
在处理过程中保证数据的完整性和一致性，特别是在进行数据转换或清洗时。 -
资源回收：
确保及时释放不再需要的资源，如关闭文件流和释放内存，避免资源泄露。 -
批处理与增量处理：
需要考虑是处理整个文件还是只处理自上次处理以来新增或更改的数据。 -
日志记录与监控：
记录处理过程中的关键信息
