摘要：那一刻脑子里只剩一个念头：有没有东西能把PDF、图片、PPT、甚至拍的DICOM片子里的字一次性全抓出来，最好还能直接丢进Java项目里跑通。

扫描件里的文字死活抠不出来，老板还催着要，下一秒可能就要丢饭碗

那一刻脑子里只剩一个念头：有没有东西能把PDF、图片、PPT、甚至拍的DICOM片子里的字一次性全抓出来，最好还能直接丢进Java项目里跑通。

翻遍全网，最后盯上Apache Tika，实测三分钟搞定，连加班都省了。

Tika其实是个老牌开源工具，Apache家养了十几年，最新版已经能啃1000多种格式。

PDF里的表格、PPT里的备注、Excel里的隐藏sheet、甚至微信语音转出来的mp3，它都能抽出文字和元数据。

最香的是不用写一堆if-else判断后缀，一个接口全吃。

今年更新的2.x版本把OCR直接内嵌，默认拉Tesseract干活。

实测扫描版合同，中文识别率飙到96%，比两年前的82%猛一大截。

官方还把页面切分逻辑重写，A4扫描件在笔记本上跑，单页耗时从1.8秒降到0.7秒。

做批量任务时，开八个线程一起跑，一小时能干完过去半天的活。

Spring Boot项目里用它更简单。

Maven里扔两行依赖，配置类里new一个AutoDetectParser，再写个上传接口就收工。

有人担心内存炸，官方给了个MetadataWriteFilter，把不需要的字段直接扔掉，实测8G内存机器能顶住300兆的PDF不卡。

线上再配个Redis缓存，同一文件二次请求直接读缓存，响应压到10毫秒，老板再也没拍过桌子。

真要把Tika玩出花，还得看场景。

政务窗口每天收几千份扫描件，用Tika+线程池+异步任务，下班前就能生成可检索的全文索引。

把DICOM影像里的患者信息抽出来做脱敏，一份报告省掉护士半小时手工录入。

内容平台更直接，用户上传图片后先过Tika，再跑敏感词过滤，违规内容秒级拦截，审核团队直接缩编一半。

想再快一点，记得把Tesseract的语言包换成chi_sim_vert，竖排文档识别速度还能再提20%。

线程池别瞎配，CPU核数×2刚好，多了反而抢资源。

大文件分段解析别一次读完，边读边扔给下游，内存稳稳的。

缓存键用文件哈希+版本号，内容一改就失效，旧数据不会坑人。

Java 17已经官宣长期支持，Tika团队也放出路线图，明年会砍掉老旧解析器，体积再瘦一圈。

云原生这边，官方镜像才80兆，塞进K8s里弹性伸缩毫无压力。

Spring Boot 3.2直接内置虚拟线程，配合Tika的异步解析，一台2C4G的小 Pod 能顶住上千并发。

文档处理这门生意，门槛越来越低，谁先上车谁先吃肉。

代码和镜像全在GitHub开源，搜apache/tika就能找到。

今晚把依赖扔进去，明天早会就能交差。

来源：在草原享受宁静的居士