uniVocity-parsers 是一個開源的Java項目。 針對CSV/TSV/定寬文本檔案的解析，它以簡潔的API開發接口提供了豐富而強大的功能。後面會做進一步介紹。
和其他解析庫有所不同，uniVocity-parsers以高性能、可擴充為出發點，設計了一套自有架構。基于這套架構，開發者可以建構出新的檔案解析器。
1. 概述
作為一名Java開發者，我目前正在參與開發一個Web項目，該項目幫助通信營運商評估目前的網絡，并給出解決方案。 在該項目中，CSV檔案扮演着至關重要的角色，它是營運商網絡資料的承載格式，這些資料包含寬帶使用者的實時線上狀态(線上/離線)，及其實時流量。 通常來講，單個CSV檔案可以達到1GB以上，包含上百萬條記錄。項目目前采用的CSV解析庫為JavaCSV。
随着營運商網絡規模的擴張，以及系統監控周期的增加，CSV檔案迅速變大。 項目組不得不解決超大CSV資料解析所帶來的性能問題(甚至包括秒級的解析效率)，以及業務變化帶來的功能擴充受到限制的問題。
經過很多次的測試和分析，我們最終确定采用uniVocity-parsers作為CSV檔案解析庫， 實踐之後發現它确實解決了我們的問題。除了更好的性能和擴充性之外，該庫還為開發者提供了簡潔易懂的API、開發文檔和教程。 對于進階的功能擴充訴求，官方提供對應的收費服務。
該項目托管在Github上，截至目前，已有69個star和10個fork。你可以在這裡和這裡找到相關開發文檔和教程，也可以在這裡找到更多例子和新聞。
值得關注的是，Apache社群知名的開源項目Apache Camel也內建了uniVocity-parsers ，作為該項目解析CSV/TSV/定寬文本檔案的推薦庫。 更多資訊請檢視這裡。
2. 安裝
該項目同時也發釋出在了Maven的中心倉庫，是以也可以在你的pom.xml中直接添加如下代碼：
com.univocity
univocity-parsers
1.5.1
3. 特性簡介
uniVocity-parsers提供了一系列強大的功能，能夠很好的滿足你所有關于清單式資料的處理需求。如下圖表展現了部分關鍵功能：
4. 讀取清單式資料
讀取CSV中的所有行
CsvParser parser = new CsvParser(newCsvParserSettings());
List allRows = parser.parseAll(getReader("/examples/example.csv"));
5. 寫入清單式資料
僅需2行代碼，就可以完成CSV格式資料的寫入：
List rows =someMethodToCreateRows();
CsvWriter writer= new CsvWriter(outputWriter, newCsvWriterSettings());
writer.writeRowsAndClose(rows);
6. 性能與擴充性
如下為我們對比 uniVocity-parsers 和 JavaCSV 的測試對比表：
檔案大小
JavaCSV解析耗時
uniVocity-parsers解析耗時
10MB, 145453 行
1138ms
836ms
100MB, 809008 行
23s
6s
434MB, 4499959 行
91s
28s
1GB, 23803502 行
245s
70s
在這裡可以檢視幾乎所有CSV解析庫的性能對比分析表，從表中可以發現，uniVocity-parsers以絕對優勢領先其他庫。
uniVocity-parsers在性能和靈活性方面的優勢得益于如下設計和機制：
以單獨線程讀取資料(通過調用CsvParserSettings.setReadInputOnSeparateThread() 進行設定)
并行的行資料處理器 (參考 RowProcessor 的實作類 ConcurrentRowProcessor)
通過繼承 ColumnProcessor 類來根據業務需求處理列資料
通過繼承 RowProcessor 類來根據業務需求處理行資料
7. 設計與實作
在uniVocity-parsers中，有一些核心的資料處理子產品，他們負責對資料按行讀寫、按列讀寫，以及行列資料的轉換。如下是這些核心子產品的關系圖：
你可以通過實作 RowProcessor 接口或者繼承其實作類來開發自己的資料處理子產品。如下代碼中，我通過簡單的内部匿名類開發了自己的資料處理子產品。
CsvParserSettings settings = newCsvParserSettings();
settings.setRowProcessor(newRowProcessor() {
StringBuilder stringBuilder= newStringBuilder();@Overridepublic voidprocessStarted(ParsingContext context) {
System.out.println("Started to process rows of data.");
}@Overridepublic voidrowProcessed(String[] row, ParsingContext context) {
System.out.println("The row in line #" + context.currentLine() + ": ");for(String col : row) {
stringBuilder.append(col).append("\t");
}
}@Overridepublic voidprocessEnded(ParsingContext context) {
System.out.println("Finished processing rows of data.");
System.out.println(stringBuilder);
}
});
CsvParser parser= newCsvParser(settings);
List allRows = parser.parseAll(new FileReader("/myFile.csv"));
uniVocity-parsers庫提供的特性不止這些，由于它在我們的項目中發揮了很大的作用，推薦你進一步了解。