性能爆表：SpringBoot利用ThreadPoolTaskExecutor批量插入百万级数据实测！

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• 前言
• 具体实现细节
• 测试结果
• 总结

前言

• 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。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

具体实现细节

application-dev.properties添加线程池配置信息

> 基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
>
> * 项目地址：<https://github.com/YunaiV/yudao-cloud>
> * 视频教程：<https://doc.iocoder.cn/video/>

# 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

多线程 测试 2000003  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2000003  耗时如下：耗时5.75分钟

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

检查数据完整性：通过sql语句查询，多线程录入数据完整

测试结果

不同线程数测试：

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