Java Batch fügt große Datenmengen in die MySQL-Datenbank ein

Werfen wir zunächst einen Blick auf unser Ziel: Batch-Einfügung von 10.000 Daten in die MySQL-Datenbank

Betriebsumgebung: MySQL- und Java-Code laufen beide auf meinem lokalen Windows-Computer (i7-Prozessor, 4 Kerne, 16G läuft). Speicher, 64-Bit-Betriebssystem

1. JPA-Single-Threaded-Ausführung

Code weggelassen, dauert es etwa 39S

2. JPA-Multithread-Ausführung

dauert etwa 37S, was nicht viel ist schneller als erwartet Im Gegensatz dazu bedeutet Multithreading im Rahmen von JPA mehrere Verbindungen, verbraucht jedoch mehr Datenbankleistung

package com.example.demo.controller;

import com.example.demo.entity.Student;
import com.example.demo.service.StudentServiceInterface;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.xml.bind.ValidationException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

@RestController
@RequestMapping("/student")
public class StudentController {

    @Autowired
    private StudentServiceInterface studentServiceInterface;

    // 来使主线程等待线程池中的线程执行完毕
    private CountDownLatch threadsSignal;

    // 每个线程处理的数据量
    private static final int count = 1000;
    // 我的电脑为4核 线程池大小设置为2N+1
    private static ExecutorService execPool = Executors.newFixedThreadPool(9);
    
    /**
     * 多线程保存
     *
     * @return
     * @throws ValidationException
     */
    @GetMapping()
    public String saveStudentEnableThread() throws ValidationException {
        Long begin = new Date().getTime();
        // 需要插入数据库的数据
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            Student student = new Student();
            student.setName("张三");
            student.setAge(10);
            list.add(student);
        }
        try {
            if (list.size() <= count) {
                threadsSignal = new CountDownLatch(1);
                execPool.submit(new InsertDate(list));
            } else {
                List<List<Student>> lists = dealData(list, count);
                threadsSignal = new CountDownLatch(lists.size());
                for (List<Student> students : lists) {
                    execPool.submit(new InsertDate(students));
                }
            }
            threadsSignal.await();
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.toString() + " 错误所在行数：" + e.getStackTrace()[0].getLineNumber());
        }
        // 结束时间
        Long end = new Date().getTime();
        return "10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s";
    }

    /**
     * 数据组装
     * 把每个线程要处理的数据 再组成一个List
     * 我这边就是把10000条数据 组成 10个1000条的集合
     *
     * @param target 数据源
     * @param size   每个线程处理的数量
     * @return
     */
    public static List<List<Student>> dealData(List<Student> target, int size) {
        List<List<Student>> threadList = new ArrayList<List<Student>>();
        // 获取被拆分的数组个数
        int arrSize = target.size() % size == 0 ? target.size() / size : target.size() / size + 1;
        for (int i = 0; i < arrSize; i++) {
            List<Student> students = new ArrayList<Student>();
            //把指定索引数据放入到list中
            for (int j = i * size; j <= size * (i + 1) - 1; j++) {
                if (j <= target.size() - 1) {
                    students.add(target.get(j));
                }
            }
            threadList.add(students);
        }
        return threadList;
    }

    /**
     * 内部类,开启线程批量保存数据
     */
    class InsertDate extends Thread {
        List<Student> list = new ArrayList<Student>();
        public InsertDate(List<Student> students) {
            list = students;
        }
        public void run() {
            try {
                // 与数据库交互
                studentServiceInterface.save(list);
                threadsSignal.countDown();
            } catch (ValidationException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

3. Die herkömmliche JDBC-Einfügung dauert etwa 8 Sekunden, was viel schneller ist als die ersten beiden Methoden. Der Code lautet wie folgt: rrree4. Überprüfen Sie, ob die Daten insgesamt gespeichert wurden und keine Daten verloren gegangen sind.

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