최근에 두달만에 300만개 이상의 데이터가 발생했는데, 그 이후에도 계속 누적되고 있습니다. 처음에는 데이터가 모두 mysql 테이블에 저장되어 있었기 때문에 이제 페이지에 표시해야 합니다. 그리고 다른 테이블의 데이터와 연결해야 하는데, 제품 요구 사항 페이지의 쿼리 조건이 무려 20개에 달해 결국 이 기능은 기본적으로 데이터를 찾는 것이 불가능합니다.
마지막으로 쿼리 효율성을 높이기 위해 이 두 테이블의 데이터를 MongoDB에 동시에 저장할 계획입니다.
처음에 동기화할 때 단일 스레드를 사용하여 페이징 모드로 두 테이블의 데이터를 동기화한 결과... 하룻밤에 300,000개의 데이터만 동기화되어 매우 느렸습니다! ! !
마침내 몇 가지 수정 끝에 2시간 만에 3백만 개 이상의 데이터가 성공적으로 동기화되었습니다.
다음은 주요 로직입니다.
자신의 서버 성능에 맞게 스레드 개수를 설정해주세요.
먼저 count를 통해 결과 집합의 총 결과 개수를 알아내고, 각 스레드에 대한 페이징 쿼리 개수를 설정하고, 총 개수와 단일 개수를 통해 스레드 개수를 구하고, 한계의 첨자.
package com.github.admin.controller.loans;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.github.admin.model.entity.CaseCheckCallRecord;
import com.github.admin.model.entity.duyan.DuyanCallRecordDetail;
import com.github.admin.model.entity.loans.CaseCallRemarkRecord;
import com.github.admin.service.duyan.DuyanCallRecordDetailService;
import com.github.admin.service.loans.CaseCallRemarkRecordService;
import com.github.common.constant.MongodbConstant;
import com.github.common.util.DingDingMsgSendUtils;
import com.github.common.util.ListUtils;
import com.github.common.util.Response;
import com.github.common.util.concurrent.Executors;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.collections.CollectionUtils;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.DisposableBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Future;
/**
* 多线程同步历史数据
* @author songfayuan
* @date 2019-09-26 15:38
*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/demo")
public class SynchronizeHistoricalDataController implements DisposableBean {
private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10, "SynchronizeHistoricalDataController"); //newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
@Value("${spring.profiles.active}")
private String profile;
@Autowired
private DuyanCallRecordDetailService duyanCallRecordDetailService;
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
@Autowired
private CaseCallRemarkRecordService caseCallRemarkRecordService;
/**
* 多线程同步通话记录历史数据
* @param params
* @return
* @throws Exception
*/
@GetMapping("/syncHistoryData")
public Response syncHistoryData(Map<String, Object> params) throws Exception {
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
logicHandler(params);
} catch (Exception e) {
log.warn("多线程同步稽查通话记录历史数据才处理异常，errMsg = {}", e);
DingDingMsgSendUtils.sendDingDingGroupMsg("【系统消息】" + profile + "环境，多线程同步稽查通话记录历史数据才处理异常，errMsg = "+e);
}
}
});
return Response.success("请求成功");
}
/**
* 处理数据逻辑
* @param params
* @throws Exception
*/
private void logicHandler(Map<String, Object> params) throws Exception {
/******返回结果：多线程处理完的最终数据******/
List<DuyanCallRecordDetail> result = new ArrayList<>();
/******查询数据库总的数据条数******/
int count = this.duyanCallRecordDetailService.selectCount(new EntityWrapper<DuyanCallRecordDetail>()
.eq("is_delete", 0)
.eq("platform_type", 1));
DingDingMsgSendUtils.sendDingDingGroupMsg("【系统消息】" + profile + "环境，本次需要同步" + count + "条历史稽查通话记录数据。");
// int count = 2620266;
/******限制每次查询的条数******/
int num = 1000;
/******计算需要查询的次数******/
int times = count / num;
if (count % num != 0) {
times = times + 1;
}
/******每个线程开始查询的行数******/
int offset = 0;
/******添加任务******/
List<Callable<List<DuyanCallRecordDetail>>> tasks = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < times; i++) {
Callable<List<DuyanCallRecordDetail>> qfe = new ThredQuery(duyanCallRecordDetailService, params, offset, num);
tasks.add(qfe);
offset = offset + num;
}
/******为避免太多任务的最终数据全部存在list导致内存溢出，故将任务再次拆分单独处理******/
List<List<Callable<List<DuyanCallRecordDetail>>>> smallList = ListUtils.partition(tasks, 10);
for (List<Callable<List<DuyanCallRecordDetail>>> callableList : smallList) {
if (CollectionUtils.isNotEmpty(callableList)) {
// executor.execute(new Runnable() {
// @Override
// public void run() {
// log.info("任务拆分执行开始：线程{}拆分处理开始...", Thread.currentThread().getName());
//
// log.info("任务拆分执行结束：线程{}拆分处理开始...", Thread.currentThread().getName());
// }
// });
try {
List<Future<List<DuyanCallRecordDetail>>> futures = executor.invokeAll(callableList);
/******处理线程返回结果******/
if (futures != null && futures.size() > 0) {
for (Future<List<DuyanCallRecordDetail>> future : futures) {
List<DuyanCallRecordDetail> duyanCallRecordDetailList = future.get();
if (CollectionUtils.isNotEmpty(duyanCallRecordDetailList)){
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
/******异步存储******/
log.info("异步存储MongoDB开始：线程{}拆分处理开始...", Thread.currentThread().getName());
saveMongoDB(duyanCallRecordDetailList);
log.info("异步存储MongoDB结束：线程{}拆分处理开始...", Thread.currentThread().getName());
}
});
}
//result.addAll(future.get());
}
}
} catch (Exception e) {
log.warn("任务拆分执行异常，errMsg = {}", e);
DingDingMsgSendUtils.sendDingDingGroupMsg("【系统消息】" + profile + "环境，任务拆分执行异常，errMsg = "+e);
}
}
}
}
/**
* 数据存储MongoDB
* @param duyanCallRecordDetailList
*/
private void saveMongoDB(List<DuyanCallRecordDetail> duyanCallRecordDetailList) {
for (DuyanCallRecordDetail duyanCallRecordDetail : duyanCallRecordDetailList) {
/******重复数据不同步MongoDB******/
org.springframework.data.mongodb.core.query.Query query = new org.springframework.data.mongodb.core.query.Query();
query.addCriteria(Criteria.where("callUuid").is(duyanCallRecordDetail.getCallUuid()));
List<CaseCheckCallRecord> caseCheckCallRecordList = mongoTemplate.find(query, CaseCheckCallRecord.class, MongodbConstant.CASE_CHECK_CALL_RECORD);
if (CollectionUtils.isNotEmpty(caseCheckCallRecordList)) {
log.warn("call_uuid = {}在MongoDB已经存在数据，后面数据将被舍弃...", duyanCallRecordDetail.getCallUuid());
continue;
}
/******关联填写的记录******/
CaseCallRemarkRecord caseCallRemarkRecord = this.caseCallRemarkRecordService.selectOne(new EntityWrapper<CaseCallRemarkRecord>()
.eq("is_delete", 0)
.eq("call_uuid", duyanCallRecordDetail.getCallUuid()));
CaseCheckCallRecord caseCheckCallRecord = new CaseCheckCallRecord();
BeanUtils.copyProperties(duyanCallRecordDetail, caseCheckCallRecord);
//补充
caseCheckCallRecord.setCollectorUserId(duyanCallRecordDetail.getUserId());
if (caseCallRemarkRecord != null) {
//补充
caseCheckCallRecord.setCalleeName(caseCallRemarkRecord.getContactName());
}
log.info("正在存储数据到MongoDB：{}", caseCheckCallRecord.toString());
this.mongoTemplate.save(caseCheckCallRecord, MongodbConstant.CASE_CHECK_CALL_RECORD);
}
}
@Override
public void destroy() throws Exception {
executor.shutdown();
}
}
class ThredQuery implements Callable<List<DuyanCallRecordDetail>> {
/******需要通过构造方法把对应的业务service传进来 实际用的时候把类型变为对应的类型******/
private DuyanCallRecordDetailService myService;
/******查询条件 根据条件来定义该类的属性******/
private Map<String, Object> params;
/******分页index******/
private int offset;
/******数量******/
private int num;
public ThredQuery(DuyanCallRecordDetailService myService, Map<String, Object> params, int offset, int num) {
this.myService = myService;
this.params = params;
this.offset = offset;
this.num = num;
}
@Override
public List<DuyanCallRecordDetail> call() throws Exception {
/******通过service查询得到对应结果******/
List<DuyanCallRecordDetail> duyanCallRecordDetailList = myService.selectList(new EntityWrapper<DuyanCallRecordDetail>()
.eq("is_delete", 0)
.eq("platform_type", 1)
.last("limit "+offset+", "+num));
return duyanCallRecordDetailList;
}
}ListUtils 도구
package com.github.common.util;
import com.google.common.collect.Lists;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 描述：List工具类
* @author songfayuan
* 2018年7月22日下午2:23:22
*/
@Slf4j
public class ListUtils {
/**
* 描述：list集合深拷贝
* @param src
* @return
* @throws IOException
* @throws ClassNotFoundException
* @author songfayuan
* 2018年7月22日下午2:35:23
*/
public static <T> List<T> deepCopy(List<T> src) {
try {
ByteArrayOutputStream byteout = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(byteout);
out.writeObject(src);
ByteArrayInputStream bytein = new ByteArrayInputStream(byteout.toByteArray());
ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(bytein);
@SuppressWarnings("unchecked")
List<T> dest = (List<T>) in.readObject();
return dest;
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
return null;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 描述：对象深拷贝
* @param src
* @return
* @throws IOException
* @throws ClassNotFoundException
* @author songfayuan
* 2018年12月14日
*/
public static <T> T objDeepCopy(T src) {
try {
ByteArrayOutputStream byteout = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(byteout);
out.writeObject(src);
ByteArrayInputStream bytein = new ByteArrayInputStream(byteout.toByteArray());
ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(bytein);
@SuppressWarnings("unchecked")
T dest = (T) in.readObject();
return dest;
} catch (ClassNotFoundException e) {
log.error("errMsg = {}", e);
return null;
} catch (IOException e) {
log.error("errMsg = {}", e);
return null;
}
}
/**
* 将一个list均分成n个list,主要通过偏移量来实现的
* @author songfayuan
* 2018年12月14日
*/
public static <T> List<List<T>> averageAssign(List<T> source, int n) {
List<List<T>> result = new ArrayList<List<T>>();
int remaider = source.size() % n; //(先计算出余数)
int number = source.size() / n; //然后是商
int offset = 0;//偏移量
for (int i = 0; i < n; i++) {
List<T> value = null;
if (remaider > 0) {
value = source.subList(i * number + offset, (i + 1) * number + offset + 1);
remaider--;
offset++;
} else {
value = source.subList(i * number + offset, (i + 1) * number + offset);
}
result.add(value);
}
return result;
}
/**
* List按指定长度分割
* @param list the list to return consecutive sublists of （需要分隔的list）
* @param size the desired size of each sublist (the last may be smaller) （分隔的长度）
* @author songfayuan
* @date 2019-07-07 21:37
*/
public static <T> List<List<T>> partition(List<T> list, int size){
return Lists.partition(list, size); // 使用guava
}
/**
* 测试
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
List<Integer> bigList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 101; i++){
bigList.add(i);
}
log.info("bigList长度为：{}", bigList.size());
log.info("bigList为：{}", bigList);
List<List<Integer>> smallists = partition(bigList, 20);
log.info("smallists长度为：{}", smallists.size());
for (List<Integer> smallist : smallists) {
log.info("拆分结果：{}，长度为：{}", smallist, smallist.size());
}
}
}위 내용은 Java에서 멀티스레딩 및 대규모 일괄 데이터 동기화를 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
