Spring Boot 中利用 ThreadPoolTaskExecutor 批量插入百万级数据实测！

我就是我 2023-09-23 14:35 89阅读 0赞

**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

**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
    @Slf4j
    public 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
    @Slf4j
    public 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。l

![c2abe13f158c3893dd5d54e9475943f6.png][]

多线程 测试 2000003 耗时如下：耗时1.67分钟

![80a8d653332841b6a5f03d2de0f5c56c.png][]

![8c094467d6e540121f42ada2d201a630.png][]

本次开启30个线程，截图如下：

![92d94ad04b5657e1a6734029603146da.png][]

单线程测试2000003 耗时如下：耗时5.75分钟

![e6e63808c58807afc113ef03a4ccb484.png][]

![5dbd9b20d481b095a690c3369d259128.png][]

**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

![4f0b5e271acd0e863b3d8eb11e8af65b.png][]

**检查数据完整性：**

通过sql语句查询，多线程录入数据完整

![a9ef9afdc7571f77723b6724d4719802.png][]

测试结果

不同线程数测试：

![c890f6b75aadbdd0177f6f3953f90681.png][]

![30e1bdc6bb8563547ef7afa174819d2d.png][]

**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

![d93b9310be0df5fecb395228511ff3fd.png][]

[c2abe13f158c3893dd5d54e9475943f6.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c2abe13f158c3893dd5d54e9475943f6.png
[80a8d653332841b6a5f03d2de0f5c56c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/80a8d653332841b6a5f03d2de0f5c56c.png
[8c094467d6e540121f42ada2d201a630.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8c094467d6e540121f42ada2d201a630.png
[92d94ad04b5657e1a6734029603146da.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/92d94ad04b5657e1a6734029603146da.png
[e6e63808c58807afc113ef03a4ccb484.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e6e63808c58807afc113ef03a4ccb484.png
[5dbd9b20d481b095a690c3369d259128.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5dbd9b20d481b095a690c3369d259128.png
[4f0b5e271acd0e863b3d8eb11e8af65b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4f0b5e271acd0e863b3d8eb11e8af65b.png
[a9ef9afdc7571f77723b6724d4719802.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a9ef9afdc7571f77723b6724d4719802.png
[c890f6b75aadbdd0177f6f3953f90681.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c890f6b75aadbdd0177f6f3953f90681.png
[30e1bdc6bb8563547ef7afa174819d2d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/30e1bdc6bb8563547ef7afa174819d2d.png
[d93b9310be0df5fecb395228511ff3fd.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d93b9310be0df5fecb395228511ff3fd.png