记录一次从15w条数据的excel导入到数据库优化过程（22秒到3秒）

曾经终败给现在 2024-03-26 14:14 94阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  15万条数据从Excel导入优化
 *  普通导入（22.1s）
 *   *  快速开始
     *  接口测试
 *  批量保存优化(12.7s)
 *   *  查看 \`saveBatch\` 源码
     *  选装件InsertBatchSomeColumn
     *  接口测试
 *  读取Excel优化(5.9s)
 *   *  快速开始
     *  接口测试
 *  多线程批量插入(3.3s)
 *   *  加入线程池
     *  接口测试

## 15万条数据从Excel导入优化 ##

最近，刚好有了一个excel，数据是150031条。数据列不多，只有5列。

文件有5.47MB，因为考虑到数据量比较大，就想着导入到MySQL看一看需要多长时间。

进而，就开始了本文之旅。

> 环境：SpringBoot、Mybatis-PLUS、MySQL

## 普通导入（22.1s） ##

SpringBoot实现Excel文件导入的方法有很多，如POI等等。我这里用的是EasyPoi，它对Poi做了一些封装处理，比Poi要快一点，这里我就直接使用EasyPoi来进行导入了。

以前也做了一个使用EasyPoi快速实现Excel导入导出的demo，可以参考下方链接：

[使用EasyPoi快速实现excel导入导出功能][EasyPoi_excel]

本文也是参考Demo来进行的延伸。

### 快速开始 ###

定义导入VO

@Data
    public class DataImportVO {
        
        @Excel(name = "搜索词", orderNum = "0")
        private String name;
        @Excel(name = "搜索频率排名", orderNum = "1")
        private Integer ranking;
        @Excel(name = "年", orderNum = "2")
        private Integer year;
        @Excel(name = "月", orderNum = "3")
        private Integer month;
        @Excel(name = "日", orderNum = "4")
        private Integer day;
    }

定义数据库实体DO

@Data
    public class TData extends BaseDO implements Serializable {
    
        /**
         * 搜索词
         */
        private String name;
    
        /**
         * 排名
         */
        private Integer ranking;
        /**
         * 年
         */
        private Integer year;
        /**
         * 月
         */
        private Integer month;
        /**
         * 日
         */
        private Integer day;
    
        private static final long serialVersionUID = 1L;
    }

导入控制层

@RequestMapping("export")
        public ApiResponse<Boolean> export(@RequestPart MultipartFile file) {
        
            long start = System.currentTimeMillis() / 1000;
            ImportParams importParams = new ImportParams();
            importParams.setHeadRows(1);
            importParams.setTitleRows(0);
            try {
        
                List<DataImportVO> voList = ExcelImportUtil.importExcel(file.getInputStream(), DataImportVO.class, importParams);
                List<TData> dataList = BeanUtils.copyList(voList, TData.class);
                long read = System.currentTimeMillis() / 1000;
                log.info("读取excel数量为：{}，耗时：{}s", dataList.size(), System.currentTimeMillis() / 1000 - start);
                ApiResponse<Boolean> apiResponse = dataService.saveBatchData(dataList);
                log.info("保存到数据库，耗时：{}s", System.currentTimeMillis() / 1000 - read);
                return apiResponse;
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
            return ApiResponse.failed("系统异常");
        }

服务实现层

@Override
        @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
        public ApiResponse<Boolean> saveBatchData(List<TData> dataList) {
        
            return ApiResponse.ok(saveBatch(dataList));
        }

### 接口测试 ###

这里我使用自动化测试，我只调用10次，统计下平均耗时。

![在这里插入图片描述][b1c79cadb6df4bcbadec56812a80556b.jpeg_pic_center]

![在这里插入图片描述][c5f8e21c49d54ba0a2089b30b66d2e88.jpeg_pic_center]

结论：通过结果图可以看出来总耗时在22s左右；

通过日志可以看出来，读取excel数据耗时7s左右；

保存数据库在15s左右。

查看数据库

![在这里插入图片描述][9d1f53f5129f449ea5686631d26ea6ef.jpeg_pic_center]

既然两个操作都比较耗时，我就开始分别来进行优化一下。

先对批量保存操作进行优化

## 批量保存优化(12.7s) ##

### 查看 `saveBatch` 源码 ###

![在这里插入图片描述][040912594f7e4a06a300f5743e3dde7a.jpeg_pic_center]

![在这里插入图片描述][c5e72e16be7841dba63d014dd832c9dd.jpeg_pic_center]

通过源码可以发现，mybatis-plus的saveBatch方法其实还是单条添加，只是For循环进行了多次调用。

这里我拿部分数据来验证一下。

![在这里插入图片描述][dcb3fa83782f45c1aece361896de5e27.jpeg_pic_center]

结论：确实还是单条执行sql，就是说有多少数据，sql就执行多少次。

insert其实分为两种，一种就是像上面一条单条执行，如果有10条数据，那就是10条sql语句分别执行；

还有一种就是多条数据一条sql执行。如

INSERT INTO `t_data`
    	(`name`, `ranking`, `year`, `month`, `day`) 
    VALUES 
    	('surgical mask', 1, 2020, 1, 29),
    	('surgical mask', 1, 2020, 1, 29),
    	('surgical mask', 1, 2020, 1, 29);

> 这里举一个形象的例子，如需要搬10块转到2楼，我可以选择一次搬1块，也可以选择一次搬5块。  
> 前者10次可以完成，后者2次就可以了。  
> 这两者的耗时差别到底有多大，接下来可以看一下。

### 选装件InsertBatchSomeColumn ###

MyBatis-Plus提供了mapper层 选装件insertBatchSomeColumn，来支持批量新增

![在这里插入图片描述][5cc8d9031bf7475d8ef4409dae13e93c.jpeg_pic_center]

编写sql注入器

public class MySqlInjector extends DefaultSqlInjector {
        
        @Override
        public List<AbstractMethod> getMethodList(Class<?> mapperClass, TableInfo tableInfo) {
        
            List<AbstractMethod> methodList = super.getMethodList(mapperClass, tableInfo);
            //注意：此SQL注入器继承了DefaultSqlInjector(默认注入器)，调用了DefaultSqlInjector的getMethodList方法，保留了mybatis-plus的自带方法
            //例: 不要指定了 update 填充的字段
            methodList.add(new InsertBatchSomeColumn(i -> i.getFieldFill() != FieldFill.UPDATE));
            return methodList;
        }
    }

注入插件

@Configuration
    //开启注解事务管理
    @EnableTransactionManagement
    public class IMybatisPlusConfig {
        
        @Bean
        public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        
            MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
            //添加分页插件
            interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
            //添加乐观锁插件
            interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
            return interceptor;
        }
    
        /**
         * 注入插件
         * @return
         */
        @Bean
        public MySqlInjector mySqlInjector() {
        
            return new MySqlInjector();
        }
    }

定义自己的mapper

/**
     * @author SunChangSheng
     * @apiNote 定义自己的mapper，继承BaseMapper
     * @since 2023/2/17 10:59
     */
    public interface BaseScsMapper<T> extends BaseMapper<T> {
        
        /**
         * 批量插入 仅适用于mysql
         * @param list 实体列表
         * @return 影响行数
         */
        Integer insertBatchSomeColumn(@Param("list") Collection<T> list);
        /**
         * 分批插入。每次插入
         * @param entityList 原实体对象
         * @param size       分批大小
         * @return 总插入记录
         */
        @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
        default int insertBatchSomeColumn(List<T> entityList, int size) {
        
            if (CollUtil.isEmpty(entityList)) {
        
                return 0;
            }
            List<List<T>> split = CollUtil.split(entityList, size);
            return split.stream().mapToInt(this::insertBatchSomeColumn).sum();
        }
    }

注意：要扫描该mapper

![在这里插入图片描述][c1a0f014bf26415582a893453576d341.jpeg_pic_center]

mapper层

这里就继承自己刚定义的mapper，供支持批量插入。

public interface TDataMapper extends BaseScsMapper<TData> {
        
    }

服务实现层

@Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public ApiResponse<Boolean> saveBatchData(List<TData> dataList) {
        
        return ApiResponse.ok(baseMapper.insertBatchSomeColumn(dataList, 10000) > 0);
    }

### 接口测试 ###

![在这里插入图片描述][4e93d639adc7475b9f51c57c5debca3e.jpeg_pic_center]

![在这里插入图片描述][4c9ce073818245ad98fbcd07772aaa5d.jpeg_pic_center]

结论：可以发现改为批量保存后，插入15w条数据，大概平均在6s左右，平均单个接口耗时12.7S。和单条插入比较效率提高一半，不错！

## 读取Excel优化(5.9s) ##

通过上面的日志，可以看出读取15w条数据的Excel大概需要7-8秒的时间。我们可以在读取Excel上进行优化一下，减少读取时间。

上面讲到，读取Excel文件我使用的是EasyPoi，这里我推荐另一个神器EasyExcel。

可以看一下官网是如何介绍的。

![在这里插入图片描述][14fc049adb94473fb0dee3f1db112988.jpeg_pic_center]

百闻不如一试，到底有没有EasyPoi好用我们试一下就知道了。

### 快速开始 ###

依赖

<dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>easyexcel</artifactId>
                <version>3.2.1</version>
            </dependency>

控制层

@RequestMapping("export")
        public ApiResponse<Boolean> export(@RequestPart MultipartFile file) {
        
            long start = System.currentTimeMillis() / 1000;
            try {
        
                List<TData> dataList = new ArrayList<>();
                EasyExcel.read(file.getInputStream(), DataImportVO.class, new PageReadListener<DataImportVO>(list -> {
        
                    List<TData> tDataList = BeanUtils.copyList(list, TData.class);
                    dataList.addAll(tDataList);
                })).sheet().doRead();
                long read = System.currentTimeMillis() / 1000;
                log.info("读取excel数量为：{}，耗时：{}s", dataList.size(), read - start);
                ApiResponse<Boolean> apiResponse = dataService.saveBatchData(dataList);
                log.info("保存到数据库，耗时：{}s", System.currentTimeMillis() / 1000 - read);
                return apiResponse;
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
            return ApiResponse.failed("系统异常");
        }

服务实现层

@Override
        @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
        public ApiResponse<Boolean> saveBatchData(List<TData> dataList) {
        
            return ApiResponse.ok(baseMapper.insertBatchSomeColumn(dataList, 5000) > 0);
        }

### 接口测试 ###

![在这里插入图片描述][312dac76096945f9b65d2d157c8ec1fa.jpeg_pic_center]  
![在这里插入图片描述][28f515be5749412cbd81138e1d68818d.jpeg_pic_center]

结论：读取Excel的速度都在1秒左右，可以看出EasyExcel确实很强，这时接口总耗时为5.9秒左右。

## 多线程批量插入(3.3s) ##

在上面的批量插入，我们确实提升了效率。我们进行每5000条进行插入一次，按顺序进行。

这时我们也可以使用多线程，当15w的数据量任务过来以后，我分为10个线程来同时执行，也就是每一个线程只要执行3次就可以了。

需要注意的是：使用多线程因为是异步的，所以任务还没执行完成接口就会返回了，而任务会在后台执行直接任务结束。这样的话，其实测试这个接口的响应时间其实意义不大。所以我在该实例中使用阻塞式编程，当线程池的任务都结束以后再进行返回，来计算响应时间。

> 关于线程池，之前也写过一篇文章，可以参考：
> 
> [深入理解线程池ThreadPoolExecutor并实践使用][ThreadPoolExecutor]

### 加入线程池 ###

线程池配置

@Component
    public class DataThreadConfig {
        
        private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(DataThreadConfig.class);
    
        @Bean("dataExecutor")
        public ThreadPoolTaskExecutor start() {
        
            ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
            //核心线程数：线程池创建时候初始化的线程数
            executor.setCorePoolSize(10);
            //最大线程数：线程池最大的线程数，只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程
            executor.setMaxPoolSize(30);
            //缓冲队列：用来缓冲执行任务的队列
            executor.setQueueCapacity(30);
            //允许线程的空闲时间60秒：当超过了核心线程出之外的线程在空闲时间到达之后会被销毁
            executor.setKeepAliveSeconds(60);
            //线程池名的前缀：设置好了之后可以方便我们定位处理任务所在的线程池
            executor.setThreadNamePrefix("data-thread-");
            //线程池对拒绝任务的处理策略：这里采用了CallerRunsPolicy策略，当线程池没有处理能力的时候，该策略会直接在 execute 方法的调用线程中运行被拒绝的任务；
            //如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务
            executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
            log.info("data-thread-线程池初始化");
            executor.initialize();
            return executor;
        }
    }

启动类开启异步

@EnableAsync

控制层

@RequestMapping("export")
        public ApiResponse<Boolean> export(@RequestPart MultipartFile file) {
        
            long start = System.currentTimeMillis() / 1000;
            try {
        
                List<TData> dataList = new ArrayList<>();
                EasyExcel.read(file.getInputStream(), DataImportVO.class, new PageReadListener<DataImportVO>(list -> {
        
                    List<TData> tDataList = BeanUtils.copyList(list, TData.class);
                    dataList.addAll(tDataList);
                })).sheet().doRead();
                long read = System.currentTimeMillis() / 1000;
                log.info("读取excel数量为：{}，耗时：{}s", dataList.size(), read - start);
                //ApiResponse<Boolean> apiResponse = dataService.saveBatchData(dataList);
                ApiResponse apiResponse = testService.saveData(dataList);
                log.info("保存到数据库，耗时：{}s", System.currentTimeMillis() / 1000 - read);
                return apiResponse;
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
            return ApiResponse.failed("系统异常");
        }

服务层

这里我新建了一个TestService服务层

ApiResponse saveData(@RequestBody List<TData> dataList);

服务实现层

@Transactional
        public ApiResponse saveData(List<TData> dataList) {
        
            List<List<TData>> list = ListUtils.splistList(dataList, 5000);
            List<Future<Boolean>> futureList = new ArrayList<>();
            for (List<TData> data : list) {
        
                Future<Boolean> future = dataService.save123(data);
                futureList.add(future);
            }
            //当所有的任务都执行完成后返回
            for (Future<Boolean> future : futureList) {
        
                try {
        
                    future.get();
                } catch (Exception e) {
        
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            return ApiResponse.ok(true);
        }

接口

Future<Boolean> save123(@RequestBody List<TData> dataList);

服务实现层

加入异步编程线程池

@Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    @Async("dataExecutor")
    public Future<Boolean> save123(List<TData> dataList) {
        
        boolean b = baseMapper.insertBatchSomeColumn(dataList, 5000) > 0;
        log.info("执行完成：{}", dataList.size());
        return new AsyncResult<>(b);
    }

### 接口测试 ###

![在这里插入图片描述][48e518f29e5c49ce9e38acdb95d41a18.jpeg_pic_center]  
![在这里插入图片描述][cbcdc260f68149c1bcad9cd7c6c1a73b.jpeg_pic_center]

结论：读取excel为1s，保存数据为2s，平均耗时3秒左右。

从最初的22秒到现在的3秒，效率确实得到很大的提升了。

[EasyPoi_excel]: https://blog.csdn.net/qq_37758497/article/details/118219804
[b1c79cadb6df4bcbadec56812a80556b.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/019c0c035d3e463d94990b79cd04fbb3.png
[c5f8e21c49d54ba0a2089b30b66d2e88.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/f0bb048b580a4d9c91b080c5d1ba5812.png
[9d1f53f5129f449ea5686631d26ea6ef.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/7046befb834947c4b9325ea7d2146cfd.png
[040912594f7e4a06a300f5743e3dde7a.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/6ba40f81eee44baaab00eb91ffd1ffd1.png
[c5e72e16be7841dba63d014dd832c9dd.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/4b7fd85bf8954d58b501b6b692f9d14a.png
[dcb3fa83782f45c1aece361896de5e27.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/4d454e8c9b3d4492b8ffa7ee67183d85.png
[5cc8d9031bf7475d8ef4409dae13e93c.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/a4c77d11100645daba116a316a997e61.png
[c1a0f014bf26415582a893453576d341.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/90b1bc822c1449c1a178fa89cac5ae19.png
[4e93d639adc7475b9f51c57c5debca3e.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/1458c8958ebe4649b20d05b47f94c896.png
[4c9ce073818245ad98fbcd07772aaa5d.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/43e8c0ac70e9485a95043847be77a290.png
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