前言
- 開發(fā)目的: 提高百萬級(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等。
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能
具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
application-dev.properties
添加線程池配置信息
> 基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能
>
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# 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
publicclassExecutorConfig{
@Value("${async.executor.thread.core_pool_size}")
privateintcorePoolSize;
@Value("${async.executor.thread.max_pool_size}")
privateintmaxPoolSize;
@Value("${async.executor.thread.queue_capacity}")
privateintqueueCapacity;
@Value("${async.executor.thread.name.prefix}")
privateStringnamePrefix;
@Bean(name="asyncServiceExecutor")
publicExecutorasyncServiceExecutor(){
log.warn("startasyncServiceExecutor");
//在這里修改
ThreadPoolTaskExecutorexecutor=newVisiableThreadPoolTaskExecutor();
//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)用者所在的線程來執(zhí)行
executor.setRejectedExecutionHandler(newThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//執(zhí)行初始化
executor.initialize();
returnexecutor;
}
}
創(chuàng)建異步線程 業(yè)務(wù)類
@Service
@Slf4j
publicclassAsyncServiceImplimplementsAsyncService{
@Override
@Async("asyncServiceExecutor")
publicvoidexecuteAsync(ListlogOutputResults,LogOutputResultMapperlogOutputResultMapper,CountDownLatchcountDownLatch) {
try{
log.warn("startexecuteAsync");
//異步線程要做的事情
logOutputResultMapper.addLogOutputResultBatch(logOutputResults);
log.warn("endexecuteAsync");
}finally{
countDownLatch.countDown();//很關(guān)鍵,無論上面程序是否異常必須執(zhí)行countDown,否則await無法釋放
}
}
}
創(chuàng)建多線程批量插入具體業(yè)務(wù)方法
@Override
publicinttestMultiThread(){
ListlogOutputResults=getTestData();
//測試每100條數(shù)據(jù)插入開一個(gè)線程
List>lists=ConvertHandler.splitList(logOutputResults,100);
CountDownLatchcountDownLatch=newCountDownLatch(lists.size());
for(ListlistSub: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(Exceptione){
log.error("阻塞異常:"+e.getMessage());
}
returnlogOutputResults.size();
}
模擬2000003 條數(shù)據(jù)進(jìn)行測試
多線程 測試 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:
單線程測試2000003 耗時(shí)如下:耗時(shí)5.75分鐘
檢查多線程入庫的數(shù)據(jù),檢查是否存在重復(fù)入庫的問題:
根據(jù)id分組,查看是否有id重復(fù)的數(shù)據(jù),通過sql語句檢查,沒有發(fā)現(xiàn)重復(fù)入庫的問題
檢查數(shù)據(jù)完整性:通過sql語句查詢,多線程錄入數(shù)據(jù)完整
測試結(jié)果
不同線程數(shù)測試:
總結(jié)
通過以上測試案列,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。通過對(duì)不同線程數(shù)的測試,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。
附:測試電腦配置
審核編輯 :李倩
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SQL
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多線程
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spring
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SpringBoot
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原文標(biāo)題:性能爆表:SpringBoot利用ThreadPoolTaskExecutor批量插入百萬級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)測!
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