Este projeto demonstra duas abordagens distintas para o processamento de arquivos de texto em Java, com foco em paralelismo e desempenho. Ideal para aplicações que precisam lidar com grandes volumes de dados, o projeto mostra como dividir o trabalho entre múltiplas threads de forma eficiente.

Explorar duas formas de processar arquivos linha a linha em Java:

1. Abordagem Tradicional: leitura completa do arquivo na memória.
2. Abordagem Sob Demanda (Streaming): leitura em fluxo com processamento paralelo usando fila (BlockingQueue).

src/
├── Main.java
├── ProcessFile.java                  # Implementação da abordagem tradicional
└── StreamParallelProcessor.java      # Implementação com leitura sob demanda

1. Lê o arquivo inteiro para a memória.
2. Divide as linhas em blocos para múltiplas threads.
3. Cada thread processa suas linhas (conta palavras, por exemplo).
4. Ao final, exibe os resultados por thread e o total processado.

✅ Arquivos pequenos/médios
✅ Processamento simples e rápido
❌ Pode estourar a memória com arquivos grandes

Número ideal de threads: 8
Total de linhas a serem processadas: 14344391
Tempo total de execução: PT2.066665223S

1. O arquivo é lido linha a linha, em tempo real (streaming).
2. Um "produtor" agrupa as linhas em lotes e envia para uma BlockingQueue.
3. Múltiplas threads "consumidoras" processam esses lotes em paralelo.
4. Um sinal especial (Poison Pill) encerra as threads no final.

✅ Arquivos grandes
✅ Leitura eficiente com baixo uso de memória
✅ Processamento contínuo e paralelizado
⚠️ Maior complexidade de código

Iniciando processamento paralelo do arquivo: src/main/resources/rockyou.txt com 8 threads.
Processamento finalizado com sucesso! Total de linhas processadas: 14344391
Tempo total de execução: PT1.046596379S

1. Certifique-se de ter Java 21+ e Gradle instalados.

2. Baixe o arquivo rockyou.txt

3. Coloque o arquivo .txt em src/main/resources/rockyou.txt.

4. Execute para obter os resultados:

   ./gradlew run

• Java 21 ou superior
• Gradle
• Terminal compatível (Linux/macOS/Windows com bash ou PowerShell)