前言
随着Spring Boot 3的推出，开发者们迎来了诸多激动人心的新特性和改进。其中，针对批量数据插入的性能优化尤为突出。在数据密集型的应用场景中，实现高效的批量数据插入至关重要。本文将深入介绍Spring Boot 3中几种主流的批量插入方法，并通过具体的代码示例来展示如何实现万级数据的高效批量插入。
一、使用JDBC批处理
Spring Boot在集成了JDBC之后，允许开发者利用JdbcTemplate的batchUpdate功能来实现批量数据插入。这一方法在处理大规模数据插入时表现得尤为出色。
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.List;
@Repository
public class DataRepository {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public void batchInsert(List<User> users) {
StringBuilder sql = new StringBuilder("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)");
jdbcTemplate.batchUpdate(sql.toString(), users, users.size(), (ps, user) -> {
ps.setString(1, user.getName());
ps.setInt(2, user.getAge());
});
System.out.println("Batch insert completed!");
}
}
class User {
private String name;
private int age;
// Getters and Setters }二、使用MyBatis批量插入
MyBatis也提供了强大的批量插入功能。可以在Mapper文件中定义批量插入的SQL语句，然后在Mapper接口中定义对应的方法。
Mapper XML文件：
<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
<insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List">
INSERT INTO users (name, age) VALUES
<foreach collection="list" item="item" separator=",">
(#{item.name}, #{item.age})
</foreach>
</insert>
</mapper>Mapper接口：
public interface UserMapper {
void batchInsert(List<User> users);
}Service层调用：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
public void batchInsert(List<User> users) {
userMapper.batchInsert(users);
}
}三、使用Spring Batch
对于需要处理非常大的数据集，Spring Batch提供了一个强大且灵活的框架。它允许你定义Job、Step，以及ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter来处理批量数据处理任务。
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {
@Autowired
private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
@Autowired
private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
@Bean
public ItemReader<User> userItemReader() {
return new FlatFileItemReaderBuilder<User>()
.name("userItemReader")
.resource(new ClassPathResource("users.csv"))
.delimited()
.names("name", "age")
.targetType(User.class)
.build();
}
@Bean
public ItemProcessor<User, User> userItemProcessor() {
return new ItemProcessor<User, User>() {
@Override
public User process(User item) throws Exception {
// 数据处理逻辑
return item;
}
};
}
@Bean
public ItemWriter<User> userItemWriter(JdbcBatchItemWriter<User> writer) {
writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
writer.setSql("INSERT INTO users (name, age) VALUES (:name, :age)");
return writer;
}
@Bean
public Step importUserStep(JdbcBatchItemWriter<User> writer) {
return stepBuilderFactory.get("importUserStep")
.<User, User>chunk(1000)
.reader(userItemReader())
.processor(userItemProcessor())
.writer(writer)
.build();
}
@Bean
public Job importUserDataJob(Step importUserStep) {
return jobBuilderFactory.get("importUserDataJob")
.start(importUserStep)
.build();
}
}配置和优化
为了确保批量插入的高效性，还需要进行一些配置和优化。例如，在application.yml中配置数据库连接时，可以开启MySQL的批处理模式：
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bjpowernode?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
username: root
password: xxx
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver总结
Spring Boot 3提供了多种手段来实现万级数据的高效批量插入。通过使用JDBC批处理、MyBatis批量插入、Spring Batch等方法，可以显著提高数据插入的性能。同时，合理的配置和优化也是确保批量插入高效性的关键。希望本文能够帮助你在Spring Boot 3项目中轻松实现万级数据的高效批量插入。
