springboot使用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入百万级数据的实现方法

下面我来详细讲解一下“springboot使用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入百万级数据的实现方法”的攻略。

1. 什么是ThreadPoolTaskExecutor

ThreadPoolTaskExecutor是Spring内置的线程池实现类，它可以通过简单的配置就能够创建一个线程池，并且可以对线程池进行调度和管理。

2. 使用ThreadPoolTaskExecutor实现多线程批量插入数据的思路

使用多线程批量插入数据的思路如下：

1. 将数据分成多个小批次，每个小批次分别开启一个线程负责插入；
2. 使用ThreadPoolTaskExecutor创建线程池，控制线程数量，避免线程过多导致系统资源的浪费；
3. 使用CountDownLatch来实现线程同步，保证所有线程执行完成后再进行后续操作。

3. 实现代码

下面是使用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入百万级数据的实现方法示例：

1.配置线程池

import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

@Configuration
public class TaskExecutorConfig {

    @Bean("taskExecutor")
    public Executor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();

        executor.setCorePoolSize(8);
        executor.setMaxPoolSize(16);
        executor.setQueueCapacity(10000);
        executor.setKeepAliveSeconds(300);
        executor.setThreadNamePrefix("taskExecutor-");

        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        return executor;
    }
}

2.开多线程插入数据

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.Executor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
@Slf4j
public class BatchInsertDemo {

    private static final int BATCH_SIZE = 10000;//每批次插入条数
    private static final int THREAD_NUM = 4;//线程数
    private static final int BATCH_NUM = 100;//批次数
    private static final int TOTAL_NUM = 10000000;//总共插入条数

    @Autowired
    private Executor taskExecutor;

    public void batchInsert() throws InterruptedException {

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(THREAD_NUM);

        List<DataModel> dataList = new ArrayList<>(BATCH_SIZE);

        for (int i = 0; i < BATCH_NUM; i++) {

            for (int j = 0; j < BATCH_SIZE; j++) {
                DataModel dataModel = generateDataModel();
                dataList.add(dataModel);
            }

            int n = i;

            taskExecutor.execute(() -> {
                log.info("线程{}开始执行,num:{}", Thread.currentThread().getName(), n);
                //插入数据
                insertBatch(dataList);
                dataList.clear();
                latch.countDown();
                log.info("线程{}执行结束,num:{}", Thread.currentThread().getName(), n);
            });
        }

        latch.await();
    }

    private DataModel generateDataModel() {
        DataModel dataModel = new DataModel();
        dataModel.setName(randomString());
        dataModel.setAge(randomNum(20, 30));

        return dataModel;
    }

    private String randomString() {
        String str = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789";
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            char ch = str.charAt(new Random().nextInt(str.length()));
            sb.append(ch);
        }
        return sb.toString();
    }

    private int randomNum(int min, int max) {
        return new Random().nextInt(max) % (max - min + 1) + min;
    }

    private void insertBatch(List<DataModel> dataList) {
        //批量插入数据的代码
    }
}

上述代码中，我们使用CountDownLatch来实现线程同步，以保证所有线程执行完成后再进行后续操作。每个线程负责插入一批数据，每个批次的数据量为BATCH_SIZE，总批次数为BATCH_NUM，总共插入条数为TOTAL_NUM。

4. 总结

本文讲解了使用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入百万级数据的实现方法，我们使用ThreadPoolTaskExecutor创建线程池，控制线程数量，使用CountDownLatch来实现线程同步，保证所有线程执行完成后再进行后续操作。