在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法：
Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8);FileUtils.readLines(new File(path));
这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致程序抛出OutOfMemoryError 异常。 读取一个大约1G的文件
() throws IOException {String path = “…”;Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8);}
这种方式刚开始只占用了很少量的内存，然而，当文件全部读入内存后，我们可以看到，占用了大量的内存（约2个G）
[main] INFO org- Total Memory: 2666 Mb[main] INFO org- Free Memory: 490 Mb
这意味着这一过程消耗了大约2.1G的内存，因为文件的所有行都被存储在了内存中，把文件所有的内容都放在内存中很快会耗尽可用内存——不论实际可用内存有多大，这点是显而易见的。 此外，我们通常不需要把文件的所有行一次性地放入内存中——相反，我们只需要遍历文件的每一行，然后做相应的处理，处理完之后把它扔掉。所以，这正是我们将要做的——通过行迭代，而不是把所有行都放在内存中。 文件流 现在我们来看看下面这种解决方法，我们用Java.util.Scanner 扫描文件的每一行，，一行一行连续的读取：
FileInputStream inputStream = null;Scanner sc = null;try {inputStream = new FileInputStream(path);sc = new Scanner(inputStream, “UTF-8”);while (sc.hasNextLine()) {String line = sc.nextLine();// System.out.println(line);}// note that Scanner suppresses exceptionsif (sc.ioException() != null) {throw sc.ioException();}} finally {if (inputStream != null) {inputStream.close();}if (sc != null) {sc.close();}}
这种方案会遍历文件中的所有行，允许对每一行进行处理，而不保持对它的引用，总之没有把他们存放在内存中，我们可以看到，大约消耗了150MB内存。
[main] INFO org- Total Memory: 763 Mb[main] INFO org- Free Memory: 605 Mb
Apache Commons IO流 同样可以使用Commons IO流，利用该库提供的自定义 LineIterator类：
LineIterator it = FileUtils.lineIterator(theFile, “UTF-8”);try {while (it.hasNext()) {String line = it.nextLine();// do something with line}} finally {LineIterator.closeQuietly(it);}
同样也消耗了相当少的内存，大约150M：
[main] INFO o- Total Memory: 752 Mb[main] INFO o- Free Memory: 564 Mb
环境不会改变，解决之道在于改变自己。
