分批次插入mysql:一次性插入mysql两万以上数据造成数据库假死

系统管理员 2022-06-03 00:00 153阅读 0赞

强烈推荐一个大神的人工智能的教程：[http://www.captainbed.net/zhanghan][http_www.captainbed.net_zhanghan]

项目距离上线的日期越来越近了,需要规范一下数据库中的数据,就需要从前端页面上导入系统数据到mysql数据库。导入3万数据,期间会有校验,最后分别插入到四张表中,本库插入3张表,云平台插入一张表,运行到一半的时候就前端页面假死了,最后通过分批插入数据解决问题,以下是实验并解决的过程。

# 1.实验条件 #

**笔记本型号:**戴尔,I3处理器,12G内存条

# 2.项目框架 #

本项目为前后端分离。

**前端:**Angular

**后端:**SSM+Dubbo+Mysql数据库

# 3.实验过程 #

插入数据库的是批量的插入,最后的sql语句类似于insert into t\_test (cloumn\_a,cloumn\_b) values(1,2),(3,4),(5,6).

##        ①一次性批量插入数据库(四张表) ##

**结果:**dubbo超时,由于中间需要有其他的操作,例如,学号重复的校验,身份证号的校验等,导致还没有到插入数据库的一步就已经dubbo超时了,我们设置的dubbo超时时间是3s.

##        ②一次性批量插入数据库(单表插入) ##

我们将dubbo超时时间设置到保证不会超时,如10min,mysql报错,意思为传输的数据包太大了,超过了数据库配置的可接收的最大值.

使用命令连接mysql,使用命令查看mysql的配置:show VARIABLES like '%max\_allowed\_packet%';发现太小,然后设置的大一点,设置为20M,set global max\_allowed\_packet = 2\*1024\*1024\*10

![20171212220357830][]

将学号重复的校验去掉,其中会为每条数据设置UUID(业务需要),测试数据量是3W,结果是可以入库,数据量大小是4.8min左右.

##        ③公共方法tool中分批次1000一批次(单表插入) ##

我们将dubbo超时时间设置到保证不会超时,如10min,将学号重复的校验去掉,其中会为每条数据设置UUID(业务需要),测试数据量是3W,结果是可以入库,数据量大小是4min左右.

##        ④除去入库和和学号校验,基础代码循环设置uuid ##

**        结果:**1min

##        ⑤除去学号校验,入库4张表,基础代码循环设置uuid ##

dubbo报错,dubbo不支持这么大的数据包

![20171212220413401][]

# 4.解决方法 #

在自己业务处理的代码中同样分批处理,分批处理的代码如下:

private static int batchCount=500; //500条数据一批次

@Override
        @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
        public int insertAll(List<T> records) {
            int result = 0;
            if (records != null) {
                int recCount = records.size();
                if (recCount > 0 && recCount <= batchCount) {
                    for (T record : records) {
                        wrapBaseEntity(record);
                    }
                    result = getRealDao().insertAll(records);
                }
                if (recCount > batchCount) {
                    int times = recCount / batchCount;
                    int residue = recCount % batchCount;
                    if (residue > 0) {
                        times = times + 1;
                    }
                    for (int i = 0; i < times; i++) {
                        if (i == times - 1) {
                            for (T record : records.subList(batchCount * i, recCount)) {
                                wrapBaseEntity(record);
                            }
                            result = result + getRealDao().insertAll(records.subList(batchCount * i, recCount));
                        } else {
                            for (T record : records.subList(batchCount * i, batchCount * (i + 1))) {
                                wrapBaseEntity(record);
                            }
                            result = result + getRealDao().insertAll(records.subList(batchCount * i, batchCount * (i + 1)));
                        }
                    }
                }
            }
            return result;
        }

# 5.总结 #

在这个实验过程中有两个因素,一:mysql可接收的最大包限制,二:dubbo的rpc传输允许的最大包限制,解决掉以上两个因素之后,分批次的执行时间和部分批次的执行时间是差不多的,为了节省带宽,提高效率,我们在业务处理和公共方法中都采用小批量入库方式,将大数据量分段处理。到目前为止,数据是可以正常入库了,但是性能上不如人意,需要尝试多线程实验,达到更高效的结果。

[http_www.captainbed.net_zhanghan]: http://www.captainbed.net/zhanghan
[20171212220357830]: /images/20220603/df2ca6eca4cf40b9b307b8dca49d9f2e.png
[20171212220413401]: /images/20220603/cae6ded4e4d94347815268083a4f4bbb.png