Как можно самым эффективным способом прочитать или записать данные из большого файла?

Самым эффективным способом прочитать или записать данные из большого файла является использование потокового чтения и записи. Вместо загрузки всего файла в память, потоковое чтение и запись позволяют обрабатывать данные порциями, что уменьшает потребление памяти.

В языке программирования Python, например, это можно сделать с помощью объектов `open()` и `readline()`. Пример чтения из большого файла:
```python
with open('input.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        # обработка строки
```
Пример записи в большой файл:
```python
with open('output.txt', 'w') as file:
    for data in big_data:
        file.write(data)
```

Ограничения на количество строк и размер строк в текстовом файле зависят от используемой операционной системы и настроек файловой системы. В теории, в файле может быть огромное количество строк и каждая строка может быть очень длинной. Однако, на практике, размер текстовых файлов обычно ограничен размером доступной памяти.

Быстрота без контекста не имеет значения. Метод FileReader.readLine() сам по себе достаточно быстрый, чтобы не зависеть от скорости передачи данных с диска. Если вам не хватает скорости, нужно профилировать код, искать узкие места и оптимизировать их. Если узких мест нет и код уже работает на пределе возможностей, можно рассмотреть возможность распределенной обработки данных. Извлечение данных из нативной памяти не быстрее, чем из кучи, а выделение нативной памяти происходит гораздо медленнее. Поэтому использование direct buffer в общем случае не поможет. Однако, если основная проблема в аллокациях и возможно отказаться от них, например, при передаче данных с диска напрямую в сеть, можно использовать канал и zero copy через DMA.