Java バッチが大量のデータを mysql データベースに挿入します

まず目標を見てみましょう: mysql データベースに 10,000 個のデータをバッチ挿入する

動作環境: Mysql と Java コードは両方ともローカルの Windows コンピューターで実行されています(i7 プロセッサ、4 コア、16G 実行メモリ、64 ビット オペレーティング システム

1。JPA シングルスレッド実行

コード省略、約 39S

2. JPA マルチスレッドの実行

##所要時間は約 37 秒ですが、予想よりもそれほど高速ではありません

(無料の学習ビデオの共有:

java ビデオ チュートリアル )

理由: マルチスレッドはプログラムのデータ処理時間を大幅に短縮するだけであり、データベースへの挿入時間は増加しません。 JPA のフレームワークでは、マルチスレッドです。これは、複数の接続がより多くのデータベース パフォーマンスを消費することを意味します

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。従来の JDBC 挿入

には約 8 秒かかります。最初の 2 つに比べて、この方法ははるかに高速です。コードは次のとおりです:

package com.example.demo.controller;

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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.Date;

@RestController
@RequestMapping("/student1")
public class StudentController1 {

    @GetMapping()
    public String saveStudentEnableThread() throws ValidationException {
        // 开始时间
        Long begin = new Date().getTime();
        Connection connection = null;
        try {
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/db01?characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC&allowPublicKeyRetrieval=true", "admin", "123456");//获取连接
            if (connection != null) {
                System.out.println("获取连接成功");
            } else {
                System.out.println("获取连接失败");
            }
            //这里必须设置为false，我们手动批量提交
            connection.setAutoCommit(false);
            //这里需要注意，SQL语句的格式必须是预处理的这种，就是values(?,?,...,?)，否则批处理不起作用
            PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("insert into student(id,`name`,age) values(?,?,?)");
            // 塞数据
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                statement.setInt(1, i+1);
                statement.setString(2, "张三");
                statement.setInt(3, 10);
                //将要执行的SQL语句先添加进去，不执行
                statement.addBatch();
            }
            // 提交要执行的批处理，防止 JDBC 执行事务处理
            statement.executeBatch();
            connection.commit();
            // 关闭相关连接
            statement.close();
            connection.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 结束时间
        Long end = new Date().getTime();
        // 耗时
        System.out.println("10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s");
        return "10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s";
    }

}

4. 最後に、データがデータベースに正常に保存されているかどうかを確認します。合計 30,000 個のアイテムがあり、データは失われません.

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