你也可以使用Apache Commons IO:

File file = new File("/home/user/file.txt");
try {
    List<String> lines = FileUtils.readLines(file);
} catch (IOException e) {
    // TODO Auto-generated catch block
    e.printStackTrace();
}

BufferedReader br;
FileInputStream fin;
try {
    fin = new FileInputStream(fileName);
    br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fin));

    /*Path pathToFile = Paths.get(fileName);
    br = Files.newBufferedReader(pathToFile,StandardCharsets.US_ASCII);*/

    String line = br.readLine();
    while (line != null) {
        String[] attributes = line.split(",");
        Movie movie = createMovie(attributes);
        movies.add(movie);
        line = br.readLine();
    }
    fin.close();
    br.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
    System.out.println("Your Message");
} catch (IOException e) {
    System.out.println("Your Message");
}

这对我很管用。希望它也能帮助到你。

在Java 7中:

String folderPath = "C:/folderOfMyFile";
Path path = Paths.get(folderPath, "myFileName.csv"); //or any text file eg.: txt, bat, etc
Charset charset = Charset.forName("UTF-8");

try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(path , charset)) {
  while ((line = reader.readLine()) != null ) {
    //separate all csv fields into string array
    String[] lineVariables = line.split(","); 
  }
} catch (IOException e) {
    System.err.println(e);
}

我记录并测试了10种不同的Java读取文件的方法，然后让它们在测试文件中从1KB读取到1GB。下面是读取1GB测试文件的3种最快的文件读取方法。

请注意，在运行性能测试时，我没有向控制台输出任何内容，因为那会大大降低测试的速度。我只是想测试一下原始的阅读速度。

1) java.nio.file.Files.readAllBytes ()

在Java 7,8,9中测试。总的来说，这是最快的方法。读取一个1GB的文件的时间一直都在1秒以内。

import java.io..File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;

public class ReadFile_Files_ReadAllBytes {
  public static void main(String [] pArgs) throws IOException {
    String fileName = "c:\\temp\\sample-1GB.txt";
    File file = new File(fileName);

    byte [] fileBytes = Files.readAllBytes(file.toPath());
    char singleChar;
    for(byte b : fileBytes) {
      singleChar = (char) b;
      System.out.print(singleChar);
    }
  }
}

2) java.nio.file.Files.lines ()

这在Java 8和9中测试成功，但在Java 7中不能工作，因为缺少对lambda表达式的支持。读取一个1GB的文件大约需要3.5秒，这使它在读取更大的文件中排名第二。

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.util.stream.Stream;

public class ReadFile_Files_Lines {
  public static void main(String[] pArgs) throws IOException {
    String fileName = "c:\\temp\\sample-1GB.txt";
    File file = new File(fileName);

    try (Stream linesStream = Files.lines(file.toPath())) {
      linesStream.forEach(line -> {
        System.out.println(line);
      });
    }
  }
}

3) BufferedReader

测试在Java 7,8,9中工作。读取1GB的测试文件大约需要4.5秒。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

public class ReadFile_BufferedReader_ReadLine {
  public static void main(String [] args) throws IOException {
    String fileName = "c:\\temp\\sample-1GB.txt";
    FileReader fileReader = new FileReader(fileName);

    try (BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(fileReader)) {
      String line;
      while((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
        System.out.println(line);
      }
    }
  }

你可以在这里找到所有10种文件读取方法的完整排名。

一种常见的模式是使用

try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file))) {
    String line;
    while ((line = br.readLine()) != null) {
       // process the line.
    }
}

如果假设没有字符编码，则可以更快地读取数据。例如，ASCII-7，但它不会有太大的区别。很有可能您对数据的处理将花费更长的时间。

EDIT:一种不太常用的模式，可以避免行泄漏的范围。

try(BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file))) {
    for(String line; (line = br.readLine()) != null; ) {
        // process the line.
    }
    // line is not visible here.
}

更新:在Java 8中你可以这样做

try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get(fileName))) {
        stream.forEach(System.out::println);
}

注意:你必须将Stream放在try-with-resource块中，以确保对其调用#close方法，否则底层文件句柄永远不会关闭，直到GC在很久之后才关闭。

你也可以使用Apache Commons IO:

File file = new File("/home/user/file.txt");
try {
    List<String> lines = FileUtils.readLines(file);
} catch (IOException e) {
    // TODO Auto-generated catch block
    e.printStackTrace();
}