<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
開發目的:提高百萬級資料插入效率。
採取方案:利用ThreadPoolTaskExecutor多執行緒批次插入。
採用技術:springboot2.1.1+mybatisPlus3.0.6+swagger2.5.0+Lombok1.18.4+postgresql+ThreadPoolTaskExecutor等。
application-dev.properties新增執行緒池設定資訊
# 非同步執行緒設定 # 設定核心執行緒數 async.executor.thread.core_pool_size = 30 # 設定最大執行緒數 async.executor.thread.max_pool_size = 30 # 設定佇列大小 async.executor.thread.queue_capacity = 99988 # 設定執行緒池中的執行緒的名稱字首 async.executor.thread.name.prefix = async-importDB-
spring容器注入執行緒池bean物件
@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"); //在這裡修改 ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor(); //設定核心執行緒數 executor.setCorePoolSize(corePoolSize); //設定最大執行緒數 executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize); //設定佇列大小 executor.setQueueCapacity(queueCapacity); //設定執行緒池中的執行緒的名稱字首 executor.setThreadNamePrefix(namePrefix); // rejection-policy:當pool已經達到max size的時候,如何處理新任務 // CALLER_RUNS:不在新執行緒中執行任務,而是有呼叫者所在的執行緒來執行 executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //執行初始化 executor.initialize(); return executor; } }
建立非同步執行緒 業務類
@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"); //非同步執行緒要做的事情 logOutputResultMapper.addLogOutputResultBatch(logOutputResults); log.warn("end executeAsync"); }finally { countDownLatch.countDown();// 很關鍵, 無論上面程式是否異常必須執行countDown,否則await無法釋放 } } }
建立多執行緒批次插入具體業務方法
@Override public int testMultiThread() { List<LogOutputResult> logOutputResults = getTestData(); //測試每100條資料插入開一個執行緒 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(); //保證之前的所有的執行緒都執行完成,才會走下面的; // 這樣就可以在下面拿到所有執行緒執行完的集合結果 } catch (Exception e) { log.error("阻塞異常:"+e.getMessage()); } return logOutputResults.size(); }
模擬2000003 條資料進行測試
多執行緒 測試 2000003 耗時如下:耗時1.67分鐘
本次開啟30個執行緒,截圖如下:
單執行緒測試2000003 耗時如下:耗時5.75分鐘
檢查多執行緒入庫的資料,檢查是否存在重複入庫的問題:
根據id分組,檢視是否有id重複的資料,通過sql語句檢查,沒有發現重複入庫的問題
檢查資料完整性: 通過sql語句查詢,多執行緒錄入資料完整
測試結果
不同執行緒數測試:
通過以上測試案列,同樣是匯入2000003 條資料,多執行緒耗時1.67分鐘,單執行緒耗時5.75分鐘。通過對不同執行緒數的測試,發現不是執行緒數越多越好,具體多少合適,網上有一個不成文的演演算法:
CPU核心數量*2 +2 個執行緒。
附:測試電腦設定
到此這篇關於springboot使用ThreadPoolTaskExecutor多執行緒批次插入百萬級資料的實現方法的文章就介紹到這了,更多相關springboot ThreadPoolTaskExecutor多執行緒內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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