SpringBoot利用ThreadPoolTaskExecutor批量插入百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)的具體實(shí)現(xiàn)
前言
開發(fā)目的:
提高百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)插入效率。
采取方案:
利用ThreadPoolTaskExecutor多線程批量插入。
采用技術(shù):
- springboot2.1.1
- mybatisPlus3.0.6
- swagger2.5.0
- Lombok1.18.4
- postgresql
- ThreadPoolTaskExecutor
具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
application-dev.properties添加線程池配置信息
# 異步線程配置 # 配置核心線程數(shù) async.executor.thread.core_pool_size = 30 # 配置最大線程數(shù) async.executor.thread.max_pool_size = 30 # 配置隊(duì)列大小 async.executor.thread.queue_capacity = 99988 # 配置線程池中的線程的名稱前綴 async.executor.thread.name.prefix = async-importDB-
spring容器注入線程池bean對(duì)象
@Configuration
@EnableAsync
@Slf4j
public class ExecutorConfig {
@Value("${async.executor.thread.core_pool_size}")
private int corePoolSize;
@Value("${async.executor.thread.max_pool_size}")
private int maxPoolSize;
@Value("${async.executor.thread.queue_capacity}")
private int queueCapacity;
@Value("${async.executor.thread.name.prefix}")
private String namePrefix;
@Bean(name = "asyncServiceExecutor")
public Executor asyncServiceExecutor() {
log.warn("start asyncServiceExecutor");
//在這里修改
ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();
//配置核心線程數(shù)
executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
//配置最大線程數(shù)
executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
//配置隊(duì)列大小
executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
//配置線程池中的線程的名稱前綴
executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);
// rejection-policy:當(dāng)pool已經(jīng)達(dá)到max size的時(shí)候,如何處理新任務(wù)
// CALLER_RUNS:不在新線程中執(zhí)行任務(wù),而是有調(diào)用者所在的線程來(lái)執(zhí)行
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//執(zhí)行初始化
executor.initialize();
return executor;
}
}創(chuàng)建異步線程 業(yè)務(wù)類
@Service
@Slf4j
public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {
@Override
@Async("asyncServiceExecutor")
public void executeAsync(List<LogOutputResult> logOutputResults, LogOutputResultMapper logOutputResultMapper, CountDownLatch countDownLatch) {
try{
log.warn("start executeAsync");
//異步線程要做的事情
logOutputResultMapper.addLogOutputResultBatch(logOutputResults);
log.warn("end executeAsync");
}finally {
countDownLatch.countDown();// 很關(guān)鍵, 無(wú)論上面程序是否異常必須執(zhí)行countDown,否則await無(wú)法釋放
}
}
}創(chuàng)建多線程批量插入具體業(yè)務(wù)方法
@Override
public int testMultiThread() {
List<LogOutputResult> logOutputResults = getTestData();
//測(cè)試每100條數(shù)據(jù)插入開一個(gè)線程
List<List<LogOutputResult>> lists = ConvertHandler.splitList(logOutputResults, 100);
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(lists.size());
for (List<LogOutputResult> listSub:lists) {
asyncService.executeAsync(listSub, logOutputResultMapper,countDownLatch);
}
try {
countDownLatch.await(); //保證之前的所有的線程都執(zhí)行完成,才會(huì)走下面的;
// 這樣就可以在下面拿到所有線程執(zhí)行完的集合結(jié)果
} catch (Exception e) {
log.error("阻塞異常:"+e.getMessage());
}
return logOutputResults.size();
}模擬2000003 條數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試
對(duì)了,最近我整理了上百本電子書/軟件/視頻以及面試題,還在持續(xù)更新中,全部免費(fèi),文檔地址:
https://r86oxhhvu2.feishu.cn/wiki/ZMq0wjeFFiRRbvk9NeFcf7uknsJ

多線程 測(cè)試 2000003 耗時(shí)如下:耗時(shí)1.67分鐘


本次開啟30個(gè)線程,截圖如下:

單線程測(cè)試2000003 耗時(shí)如下:耗時(shí)5.75分鐘


檢查多線程入庫(kù)的數(shù)據(jù),檢查是否存在重復(fù)入庫(kù)的問(wèn)題:
根據(jù)id分組,查看是否有id重復(fù)的數(shù)據(jù),通過(guò)sql語(yǔ)句檢查,沒(méi)有發(fā)現(xiàn)重復(fù)入庫(kù)的問(wèn)題

檢查數(shù)據(jù)完整性:
通過(guò)sql語(yǔ)句查詢,多線程錄入數(shù)據(jù)完整

測(cè)試結(jié)果
不同線程數(shù)測(cè)試:


總結(jié)
通過(guò)以上測(cè)試案列,同樣是導(dǎo)入2000003 條數(shù)據(jù),多線程耗時(shí)1.67分鐘,單線程耗時(shí)5.75分鐘。通過(guò)對(duì)不同線程數(shù)的測(cè)試,發(fā)現(xiàn)不是線程數(shù)越多越好,具體多少合適,網(wǎng)上有一個(gè)不成文的算法:
CPU核心數(shù)量*2 +2 個(gè)線程。
以上就是SpringBoot利用ThreadPoolTaskExecutor批量插入百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)的具體實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于SpringBoot ThreadPoolTaskExecutor插入數(shù)據(jù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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