Hi,大家好,我是编程小6,很荣幸遇见你,我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来,今天说一说
springboot多线程处理list_java多线程并发执行,希望能够帮助你!!!。
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。
# 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-
@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; } }
@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 } } }
@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(); }
多线程 测试 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 耗时如下:耗时5.75分钟
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
不同线程数测试:
通过以上测试案列,同样是导入 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
今天的分享到此就结束了,感谢您的阅读,如果确实帮到您,您可以动动手指转发给其他人。
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