Android 当你需要读一个 47M 的 json.gz 文件-五八三

背景

事情是这样的，最近在做一个 emoji-search 的个人 Project，为了减少服务器的搭建及维护工作，我把 emoji 的 embedding 数据放到了本地，即 Android 设备上。这个文件的原始大小为 123M，使用 gzip 压缩之后，大小为 47.1M，文件每行都可以解析成一个 Json 的 Bean。文件的具体内容可以查看该链接。

// 文件行数为：3753
// embed 向量维度为：3072
{"emoji": "\ud83e\udd47", "message": "1st place medal", "embed": [-0.018469301983714104, -0.004823130089789629, ...]}
{"emoji": "\ud83e\udd48", "message": "2nd place medal", "embed": [-0.023217657580971718, -0.0019081177888438106, ...]}

emoji 的 embedding 数据，记录了每个 emoji 的 token 向量。用来做 emoji 的搜索。将用户输入的 embedding 和 emoji 的 embedding 数据做点积，得到点积较大的 emoji，即用户的搜索结果。

Android 测试机配置如下：

hw.cpu 高通 SDM765G
hw.cpu.ncore 8
hw.device.name OPPO Reno3 Pro 5G
hw.ramSize 8G
image.androidVersion.api 33

小胆尝试

为了方便读取，我将文件放在了 raw 文件夹下，命名为 emoji_embeddings.gz。关键代码如下，这里我将 .gz 文件一次性加载到内存，然后逐行读取。

override suspend fun process(context: Context) = withContext(Dispatchers.IO) {
    context.resources.openRawResource(R.raw.emoji_embeddings).use { inputStream ->
        GZIPInputStream(inputStream).bufferedReader().use { bufferedReader ->
            bufferedReader.readLines().forEachIndexed { index, line ->
                val entity = gson.fromJson(line, EmojiJsonEntity::class.java)
                // process entity
            }
        }
    }
}

结果可想而知，由于文件比较大，读取文件到内存的时间大概在 13s 左右。

并且在读取的过程中，内存抖动比较严重，这非常影响用户体验。

将文件一次性加载到内存，占用的内存也比较大，大概在 260M 左右，内存紧张的情况下容易出现 OOM。

onPageScrolled

于是，接下来的工作，就是优化内存的使用和减少加载的耗时了。

优化内存使用

逐行加载文件

很显然，我们最好不要将文件一次性加载到内存中，这样内存占用比较大，容易 OOM，我们可以使用 Reader 的 useLines API。类似于这样调用 bufferedReader().useLines{ } ，其原理为 Sequence + reader.readLine() 的实现。再使用 Flow 简单切一下线程，数据读取在 IO Dispatcher，数据处理在 Default Dispatcher。代码如下：
```
override suspend fun process(context: Context) = withContext(Dispatchers.Default) {


    flow {

        context.resources.openRawResource(R.raw.emoji_embeddings_json).use { inputStream ->
            GZIPInputStream(inputStream).use { gzipInputStream ->
                gzipInputStream.bufferedReader().useLines { lines ->
                    for (line in lines) {
                        emit(line)
                    }
                }
            }
        }
    }.flowOn(Dispatchers.IO)
        .collect {
            val entity = gson.fromJson(it, EmojiJsonEntity::class.java)
            // process entity
        }
}
```
但这样会导致另一个问题，那就是内存抖动。因为逐行加载到内存中，当前行使用完之后，就会等待 GC，这里暂时无法解决。

完成之后，加载时的内存可以从 260M 减少到 140M 左右，加载时间控制在 9s 左右。

onPageScrolled

减少内存抖动

通过查看代码，并使用 Profile 进行调试，我们可以发现，其实主要的 GC 操作频繁，主要是由这行代码导致的： line.toBean<EmojiJsonEntity>() 。这里会存在 EmojiJsonEntity 对象的创建操作，但是 EmojiJsonEntity 只作为中间变量进行存在和使用，所以创建完成之后，就会进行回收。那要怎么解决这个问题呢？

笔者暂时没找到较好的解法，这里需要保证代码逻辑不过于复杂的同时，消除中间变量的创建。暂时先这样吧?。有时间可以使用对象池试试。

减少加载耗时

找到最长耗时路径

测试下来，IO 大概耗时 3.8s，但是总的耗时在 9s。这里我指定了 IO 使用 IO 协程调度器，数据处理使用 Default 协程调度器，IO 和数据处理是并行的。所以总的来说，是数据处理在拖后腿。数据处理主要是这部分代码 line.toBean<EmojiJsonEntity>() 的耗时，使用 Gson 库进行一次 fromJson 的操作。这里我们一步一步来，先来解决 IO 耗时的问题。
加快 IO 操作

笔者暂时想到了以下两种处理方式：
1. 单个流分段读取
  
  在 GZIP 文件中，数据被压缩成连续的块，并且每个块的压缩是相对于前一个块的数据进行的。这就意味我们不能只读取文件的一部分并解压它，因为我们需要前面的数据来正确解码当前的块。所以，对于 GZIP 文件来说，实现分段读取有一些困难。这个想法，暂时先搁置吧。
2. 多个流分段读取
  - 同一个文件开启多个流
    
    回到 GZIP 的讨论，同一个文件开启多个流也是徒劳的。因为即使多个线程处理各自的流，然后每个线程处理该文件的一部分，这也需要每个流从头开始对 GZIP 文件进行解压，然后跳过自己无需处理的部分。这么算下来，其实并不能加快总的 IO 速度，同时也会造成 CPU 资源的浪费。
  - 将文件拆分成多个文件之后开启多个流
    
    考虑这样的一种实现方式：对原有的 GZIP 文件进行拆分，拆分成多个小的 GZIP 文件，使用多线程读取，利用多核 CPU 加快 IO。听起来似乎可行，我们赶紧实现一下：
```
override suspend fun process(context: Context) = withContext(Dispatchers.Default) {


    val mutex = Mutex()


    List(STREAM_SIZE) { i ->
        flow {
            val resId = getEmbeddingResId(i) // 获取当前的资源文件 Id
            context.resources.openRawResource(resId).use { inputStream ->
                GZIPInputStream(inputStream).use { gzipInputStream ->
                    gzipInputStream.bufferedReader().useLines { lines ->
                        for (line in lines) {
                            emit(line)
                        }
                    }
                }
            }
        }.flowOn(Dispatchers.IO)
    }.asFlow()
        .flattenMerge(STREAM_SIZE)
        .collect { data ->
            val entity = gson.fromJson(data, EmojiJsonEntity::class.java)
            mutex.withLock {
                // process entity
            }
        }
}
```
    笔者将之前的 json.gz 拆分成了 5 个文件，每个文件启动一个流去加载。之后再将这 5 个流通过 flattenMerge 合并成一个流，来进行数据处理。由于 flattenMerge 有多线程操作，所以这里我们使用协程的 Mutex 加个锁，保证数据操作的原子性。
    
    实际测试下来，如此操作的 IO 耗时在 2s，缩短为原来的一半，但总的耗时还是稳定在了 9s 左右，这多出来的 2s 具体花在哪里了暂时未知，咱接着优化一下数据处理吧?‍?。
缩短数据处理时间的方案分析

先明确一下需求：我们需要将文件一次性加载到内存中，文件大小为 40M+，其中有每行都有一个 3072 个元素的 float 数组。了解了一圈下来，目前知道的可行的方案有两个，而且大概率需要更换数据结构和存储方式：
1. 数据库（如 Room）：在一些特定的情况下，使用数据库可能会有利，如当我们需要进行复杂查询、更新数据、或者需要随机访问数据的时候。如果需要使用数据库来缩短数据处理时间，那么我们需要在写入时就处理好数据格式，比如当前情况下，我们需要将 float 数组使用 BLOB 字段来存储。然而，在当前需求下，我们的数据相对简单，且只需要进行读操作。而且，我们的数据包含大量的浮点数数组，使用 BLOB 字段来存储也会较为复杂。因此，数据库可能不是最理想的选择。
2. Protocol Buffers (PB)：PB 是一个二进制格式，比文本格式（如 JSON）更紧凑，更快，特别擅长存储和读取大量的数值数据（如 embed 数组）。我们的需求主要是读取数据，并且需要一次性将整个文件加载到内存中。因此，PB 可能是一个不错的选择。虽然 PB 数据不易于阅读和编辑，也不适合需要复杂查询或随机访问的情况。
如上是 PB 和 Json 序列化和反序列化的对比 ref。可以看到，在一次反序列化操作的情况下， PB 是 Json 的 5 倍。次数越多，差距越大。

关于为什么二进制文件(PB)会比文本文件(Json) 体积更小，读写更快。这里就不过多赘述了，笔者个人理解，简单来说，是信息密度的差异，具体的大家可以去搜索，了解更多。

总的来说，考虑到我们当前的需求（主要是读操作，且文件较大），使用 Protocol Buffers 会比较合适。

使用 Protocol Buffers (PB) 存储 embedding 数据

PB 文件比 Json 文件的读取要复杂不少，首先我们需要定义一下 proto 文件的格式。

这里的 repeated float 可以理解成 float 类型的 List 。

// emoji_embedding.proto
syntax = "proto3";


message EmojiEmbedding {
    string emoji = 1;
    string message = 2;
    repeated float embed = 3;
}

定义好之后，就可以进行数据的序列化操作了。值得一提的是，pb.gz 文件是 json.gz 文件的一半大小，只有 21.5M。在数据序列化的时候，笔者使用了 4 字节(Byte) 来存储单条数据的长度，方便之后的数据反序列化操作。这里我们直接看一下 Android 反序列化 PB 文件的代码：

override suspend fun process(context: Context) = withContext(Dispatchers.Default) {


    flow {

        context.resources.openRawResource(R.raw.emoji_embeddings_proto).use { inputStream ->
            GZIPInputStream(inputStream).buffered().use { gzipInputStream ->
                DataInputStream(gzipInputStream).use { dataInputStream ->
                    try {
                        while (true) {
                            // 使用 4 字节存储文件长度，即一个 int 类型的长度，
                            // 所以这里直接 readInt()
                            val length = dataInputStream.readInt()
                            val byteArray = ByteArray(length)
                            dataInputStream.readFully(byteArray) // read message content

                            emit(byteArray)
                        }
                    } catch (e: EOFException) {
                        Log.d(TAG, "process: EOFException, end of file.")
                    }
                }
            }
        }
    }.flowOn(Dispatchers.IO)
        .buffer()
        .flatMapMerge { byteArray ->
            flow { emit(readEmojiData(byteArray)) }
        }.collect {}
}

private fun readEmojiData(byteArray: ByteArray) {
    val entity = EmojiEmbeddingOuterClass.EmojiEmbedding.parseFrom(byteArray)
    // process entity
}

这里因为有生成的 EmojiEmbeddingOuterClass 代码，所以解析起来还算方便，解析完操作 entity 即可。值得注意的是，我使用 flatMapMerge 来实现多线程处理，而不是使用 launch/async ，这里的目的是减少协程的创建，减少上下文的切换，减少并发数，来提高数据处理的速度。因为实际测试下来，flatMapMerge 的速度会更快。

那么这么做的实际效果如何呢？1.5s！比 Json 实在是好太多了 (这里由于开了 build with Profile，会比实际的慢一点)。稳定下来时，内存占用 170 M。

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使用多个拆分的 Protocol Buffers (PB) 文件

到这里，差不多要结束了，但是我们还差了一点点，就是将拆分的 pb.gz 文件进行多线程 IO 读取。代码就不贴了，都是差不多的逻辑。

实际测试和单个 pb 文件差不太多，这里 IO 是会快一些的，猜测是 IO 占用了数据处理的 CPU 吧，具体原因暂时没有去深究了。如果要分析的话，可以用 Profile dump CPU 的 trace 看看具体的运行情况。