# 前言

开发目的：提高百万级数据插入效率。

采取方案：利用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入。

采用技术：springboot2.1.1+mybatisPlus3.0.6+swagger2.5.0+Lombok1.18.4+postgresql+ThreadPoolTaskExecutor等。

# 具体实现细节

application-dev.properties添加线程池配置信息​​​​​​​

# 异步线程配置# 配置核心线程数async.executor.thread.core_pool_size = 30# 配置最大线程数async.executor.thread.max_pool_size = 30# 配置队列大小async.executor.thread.queue_capacity = 99988# 配置线程池中的线程的名称前缀async.executor.thread.name.prefix = async-importDB-

spring容器注入线程池bean对象​​​​​​​

@Configuration@EnableAsync@Slf4jpublic 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");        //在这里修改        ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();        //配置核心线程数        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);        //配置最大线程数        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);        //配置队列大小        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);        //配置线程池中的线程的名称前缀        executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);        // rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何处理新任务        // CALLER_RUNS：不在新线程中执行任务，而是有调用者所在的线程来执行        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());        //执行初始化        executor.initialize();        return executor;    }}

创建异步线程 业务类​​​​​​​

@Service@Slf4jpublic class AsyncServiceImpl implements AsyncService {@Override    @Async("asyncServiceExecutor")    public void executeAsync(List<LogOutputResult> logOutputResults, LogOutputResultMapper logOutputResultMapper, CountDownLatch countDownLatch) {        try{            log.warn("start executeAsync");            //异步线程要做的事情            logOutputResultMapper.addLogOutputResultBatch(logOutputResults);            log.warn("end executeAsync");        }finally {            countDownLatch.countDown();// 很关键, 无论上面程序是否异常必须执行countDown,否则await无法释放        }    }}

创建多线程批量插入具体业务方法​​​​​​​

@Override    public int testMultiThread() {        List<LogOutputResult> logOutputResults = getTestData();        //测试每100条数据插入开一个线程        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(); //保证之前的所有的线程都执行完成，才会走下面的；            // 这样就可以在下面拿到所有线程执行完的集合结果        } catch (Exception e) {            log.error("阻塞异常:"+e.getMessage());        }        return logOutputResults.size();    }

模拟2000003 条数据进行测试

多线程 测试 2000003  耗时如下：耗时1.67分钟

本次开启30个线程，截图如下：

单线程测试2000003  耗时如下：耗时5.75分钟

检查多线程入库的数据，检查是否存在重复入库的问题：

根据id分组，查看是否有id重复的数据，通过sql语句检查，没有发现重复入库的问题

检查数据完整性：通过sql语句查询，多线程录入数据完整

# 测试结果

不同线程数测试：

# 总结

通过以上测试案列，同样是导入2000003  条数据，多线程耗时1.67分钟，单线程耗时5.75分钟。通过对不同线程数的测试，发现不是线程数越多越好，具体多少合适，网上有一个不成文的算法：

CPU核心数量*2 +2 个线程。

附：测试电脑配置