资讯专栏INFORMATION COLUMN

多线程批量数据导入示例——基础版

_ivan / 2763人阅读

摘要:前言当遇到大量数据导入时,为了提高处理的速度,可以选择使用多线程来批量处理这些处理。设计思路由于场景的特点是读取快,写入慢,如果是使用多线程处理,建议是数据写入部分改造为多线程。

前言

当遇到大量数据导入时,为了提高处理的速度,可以选择使用多线程来批量处理这些处理。常见的场景有:

大文件导入数据库(这个文件不一定是标准的CSV可导入文件或者需要在内存中经过一定的处理)

数据同步(从第三方接口拉取数据处理后写入自己的数据库)

以上的场景有一个共性,这类数据导入的场景简单来说就是将数据从一个数据源移动到另外一个数据源,而其中必定可以分为两步

数据读取:从数据源读取数据到内存

数据写入:将内存中的数据写入到另外一个数据源,可能存在数据处理

而且数据读取的速度一般会比数据写入的速度快很多,即读取快,写入慢

设计思路

由于场景的特点是读取快,写入慢,如果是使用多线程处理,建议是数据写入部分改造为多线程。而数据读取可以改造成批量读取数据。简单来说就是两个要点:

批量读取数据

多线程写入数据

示例

多线程批量处理最简单的方案是使用线程池来进行处理,下面会通过一个模拟批量读取和写入的服务,以及对这个服务的多线程写入调用作为示例,展示如何多线程批量数据导入。

模拟服务
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

/**
 * 数据批量写入用的模拟服务
 *
 * @author RJH
 * create at 2019-04-01
 */
public class MockService {
    /**
     * 可读取总数
     */
    private long canReadTotal;

    /**
     * 写入总数
     */
    private AtomicLong writeTotal=new AtomicLong(0);

    /**
     * 写入休眠时间(单位:毫秒)
     */
    private final long sleepTime;

    /**
     * 构造方法
     *
     * @param canReadTotal
     * @param sleepTime
     */
    public MockService(long canReadTotal, long sleepTime) {
        this.canReadTotal = canReadTotal;
        this.sleepTime = sleepTime;
    }

    /**
     * 批量读取数据接口
     *
     * @param num
     * @return
     */
    public synchronized long readData(int num) {
        long readNum;
        if (canReadTotal >= num) {
            canReadTotal -= num;
            readNum = num;
        } else {
            readNum = canReadTotal;
            canReadTotal = 0;
        }
        //System.out.println("read data size:" + readNum);
        return readNum;
    }

    /**
     * 写入数据接口
     */
    public void writeData() {
        try {
            // 休眠一定时间模拟写入速度慢
            Thread.sleep(sleepTime);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 写入总数自增
        System.out.println("thread:" + Thread.currentThread() + " write data:" + writeTotal.incrementAndGet());
    }

    /**
     * 获取写入的总数
     *
     * @return
     */
    public long getWriteTotal() {
        return writeTotal.get();
    }

}
批量数据处理器
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 基于线程池的多线程批量写入处理器
 * @author RJH
 * create at 2019-04-01
 */
public class SimpleBatchHandler {

    private ExecutorService executorService;

    private MockService service;
    /**
     * 每次批量读取的数据量
     */
    private int batch;
    /**
     * 线程个数
     */
    private int threadNum;

    public SimpleBatchHandler(MockService service, int batch,int threadNum) {
        this.service = service;
        this.batch = batch;
        //使用固定数目的线程池
        this.executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadNum);
    }

    /**
     * 开始处理
     */
    public void startHandle() {
        // 开始处理的时间
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("start handle time:" + startTime);
        long readData;
        while ((readData = service.readData(batch)) != 0) {// 批量读取数据,知道读取不到数据才停止
            for (long i = 0; i < readData; i++) {
                executorService.execute(() -> service.writeData());
            }
        }
        // 关闭线程池
        executorService.shutdown();
        while (!executorService.isTerminated()) {//等待线程池中的线程执行完

        }
        // 结束时间
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("end handle time:" + endTime);
        // 总耗时
        System.out.println("total handle time:" + (endTime - startTime) + "ms");
        // 写入总数
        System.out.println("total write num:" + service.getWriteTotal());
    }

}
测试类
/**
 * SimpleBatchHandler的测试类
 * @author RJH
 * create at 2019-04-01
 */
public class SimpleBatchHandlerTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 总数
        long total=100000;
        // 休眠时间
        long sleepTime=100;
        // 每次拉取的数量
        int batch=100;
        // 线程个数
        int threadNum=16;
        MockService mockService=new MockService(total,sleepTime);
        SimpleBatchHandler handler=new SimpleBatchHandler(mockService,batch,threadNum);
        handler.startHandle();
    }
}
运行结果
start handle time:1554298681755
thread:Thread[pool-1-thread-2,5,main] write data:1
thread:Thread[pool-1-thread-1,5,main] write data:2
...省略部分输出
thread:Thread[pool-1-thread-4,5,main] write data:100000
end handle time:1554299330202
total handle time:648447ms
total write num:100000
分析

在单线程情况下的执行时间应该为total*sleepTime,即10000000ms,而改造为多线程后执行时间为648447ms

示例问题

本示例存在一些问题,会在后续的博客中对本示例进行优化,同时分享给大家如何解决这些问题。

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/74062.html

相关文章

  • Java学习路线总结,搬砖工逆袭Java架构师(全网最强)

    摘要:哪吒社区技能树打卡打卡贴函数式接口简介领域优质创作者哪吒公众号作者架构师奋斗者扫描主页左侧二维码,加入群聊,一起学习一起进步欢迎点赞收藏留言前情提要无意间听到领导们的谈话,现在公司的现状是码农太多,但能独立带队的人太少,简而言之,不缺干 ? 哪吒社区Java技能树打卡 【打卡贴 day2...

    Scorpion 评论0 收藏0
  • MATLAB更新R2017b:转换CUDA代码极大提升推断速度

    摘要:陈建平说训练是十分重要的,尤其是对关注算法本身的研究者。代码生成其实在中也十分简单,陈建平不仅利用车道线识别模型向我们演示了如何使用生成高效的代码,同时还展示了在脱离环境下运行代码进行推断的效果。 近日,Mathworks 推出了包含 MATLAB 和 Simulink 产品系列的 Release 2017b(R2017b),该版本大大加强了 MATLAB 对深度学习的支持,并简化了工程师、...

    Corwien 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

最新活动
阅读需要支付1元查看
<