Опишите решение сложной технической задачи в вашем проекте.

Задача: Оптимизация обработки больших CSV-файлов (10+ ГБ) в Java-приложении с ограниченной доступной памятью (heap ~2 ГБ). Стандартные библиотеки (OpenCSV) загружали весь файл в память, вызывая OutOfMemoryError.

Решение: Реализация потоковой (streaming) обработки с чанкингом и параллельным выполнением.

Ключевые шаги:

1. Потоковое чтение: Использование BufferedReader для построчного чтения файла без загрузки в память целиком.
2. Разбиение на чанки: Накопление строк в буферы фиксированного размера для последующей пакетной обработки.
3. Параллельная обработка: Передача чанков в ForkJoinPool для использования нескольких ядер CPU.

Упрощенная реализация:

public class LargeCsvProcessor {
    private static final int CHUNK_SIZE = 1000;
    private final ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

    public void processFile(Path filePath) throws IOException {
        try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(filePath)) {
            List<String> chunk = new ArrayList<>(CHUNK_SIZE);
            String line;

            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                chunk.add(line);
                if (chunk.size() == CHUNK_SIZE) {
                    forkJoinPool.execute(new ChunkProcessorTask(new ArrayList<>(chunk)));
                    chunk.clear();
                }
            }
            // Обработать оставшиеся строки
            if (!chunk.isEmpty()) {
                forkJoinPool.execute(new ChunkProcessorTask(chunk));
            }
        }
        forkJoinPool.shutdown();
        forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
    }

    private static class ChunkProcessorTask implements Runnable {
        private final List<String> chunk;
        // ... логика обработки чанка (парсинг, валидация, сохранение)
    }
}

Результат:

• Потребление памяти снижено на ~90% (теперь зависит от размера чанка, а не файла).
• Время обработки сокращено в 2.5 раза за счет параллелизма.
• Приложение стало стабильно работать в ограниченной среде.

Вывод: Для обработки больших данных необходимо применять потоковые модели и учитывать ограничения памяти на этапе проектирования.