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前言

開發目的： 提高百萬級數據插入效率。
采取方案： 利用ThreadPoolTaskExecutor多線程批量插入。
采用技術： springboot2.1.1+mybatisPlus3.0.6+swagger2.5.0+Lombok1.18.4+postgresql+ThreadPoolTaskExecutor等。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現的后臺管理系統 + 用戶小程序，支持 RBAC 動態權限、多租戶、數據權限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

項目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro

視頻教程：https://doc.iocoder.cn/video/

具體實現細節

`application-dev.properties`添加線程池配置信息

> 基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 實現的后臺管理系統 + 用戶小程序，支持 RBAC 動態權限、多租戶、數據權限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能
>
> * 項目地址：
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# 異步線程配置
# 配置核心線程數
async.executor.thread.core_pool_size = 30
# 配置最大線程數
async.executor.thread.max_pool_size = 30
# 配置隊列大小
async.executor.thread.queue_capacity = 99988
# 配置線程池中的線程的名稱前綴
async.executor.thread.name.prefix = async-importDB-

spring容器注入線程池bean對象

@Configuration

@EnableAsync

@Slf4j

publicclassExecutorConfig{
@Value("${async.executor.thread.core_pool_size}")
privateintcorePoolSize;
@Value("${async.executor.thread.max_pool_size}")
privateintmaxPoolSize;
@Value("${async.executor.thread.queue_capacity}")
privateintqueueCapacity;
@Value("${async.executor.thread.name.prefix}")
privateStringnamePrefix;

@Bean(name="asyncServiceExecutor")
publicExecutorasyncServiceExecutor(){
log.warn("startasyncServiceExecutor");
//在這里修改
ThreadPoolTaskExecutorexecutor=newVisiableThreadPoolTaskExecutor();
//配置核心線程數
executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
//配置最大線程數
executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
//配置隊列大小
executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
//配置線程池中的線程的名稱前綴
executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);
// rejection-policy：當pool已經達到max size的時候，如何處理新任務
// CALLER_RUNS：不在新線程中執行任務，而是有調用者所在的線程來執行
executor.setRejectedExecutionHandler(newThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//執行初始化
executor.initialize();
returnexecutor;
}
}

創建異步線程業務類

@Service
@Slf4j
publicclassAsyncServiceImplimplementsAsyncService{
@Override
@Async("asyncServiceExecutor")
publicvoidexecuteAsync(ListlogOutputResults,LogOutputResultMapperlogOutputResultMapper,CountDownLatchcountDownLatch){
try{
log.warn("startexecuteAsync");
//異步線程要做的事情
logOutputResultMapper.addLogOutputResultBatch(logOutputResults);
log.warn("endexecuteAsync");
}finally{
countDownLatch.countDown();//很關鍵,無論上面程序是否異常必須執行countDown,否則await無法釋放
}
}
}

創建多線程批量插入具體業務方法

@Override
publicinttestMultiThread(){
ListlogOutputResults=getTestData();
//測試每100條數據插入開一個線程
List>lists=ConvertHandler.splitList(logOutputResults,100);
CountDownLatchcountDownLatch=newCountDownLatch(lists.size());
for(ListlistSub:lists){
asyncService.executeAsync(listSub,logOutputResultMapper,countDownLatch);
}
try{
countDownLatch.await();//保證之前的所有的線程都執行完成，才會走下面的；
//這樣就可以在下面拿到所有線程執行完的集合結果
}catch(Exceptione){
log.error("阻塞異常:"+e.getMessage());
}
returnlogOutputResults.size();
}