使用雙非同步後，從 191s 最佳化到 2s
來源：哪吒程式設計
大家好，我是哪吒。
在開發中，我們經常會遇到這樣的需求，將Excel的資料匯入資料庫中。
一、一般我會這樣做：
透過POI讀取需要匯入的Excel； 以檔名為表名、列頭為列名、並將資料拼接成sql； 透過JDBC或mybatis插入資料庫；
操作起來，如果檔案比較多，資料量都很大的時候，會非常慢。
訪問之後，感覺沒什麼反應，實際上已經在讀取 + 入庫了，只是比較慢而已。
讀取一個10萬行的Excel，居然用了191s，我還以為它卡死了呢！
private void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
@SuppressWarnings("resource")
XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
// 讀取第一個工作表
XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
// 總行數
int maxRow = sheet.getLastRowNum();
StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();
insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");
XSSFRow row = sheet.getRow(0);
for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
}
insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
insertBuilder.append(" ) values ( ");
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (int i = 1; i <= maxRow; i++) {
XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
String id = "";
String name = "";
for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
if (j == 0) {
id = xssfRow.getCell(j) + "";
} else if (j == 1) {
name = xssfRow.getCell(j) + "";
}
}
boolean flag = isExisted(id, name);
if (!flag) {
stringBuilder.append(insertBuilder);
stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
}
stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
stringBuilder.append(" )").append("\n");
}
}
List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
}
private static boolean isExisted(String id, String name) {
String sql = "select count(1) as num from " + static_TABLE + " where ID = '" + id + "' and NAME = '" + name + "'";
String num = JdbcUtil.executeSelect(sql, "num");
return Integer.valueOf(num) > 0;
}
private static String uuid() {
return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}
二、誰寫的？拖出去，斬了！
最佳化1：先查詢全部資料，快取到map中，插入前再進行判斷，速度快了很多。
最佳化2：如果單個Excel檔案過大，可以採用 非同步 + 多執行緒 讀取若干行，分批入庫。
最佳化3：如果檔案數量過多，可以採一個Excel一個非同步，形成完美的雙非同步讀取插入。
使用雙非同步後，從 191s 最佳化到 2s，你敢信？
下面貼出非同步讀取Excel檔案、並分批讀取大Excel檔案的關鍵程式碼。
1、readExcelCacheAsync控制類
@RequestMapping(value = "/readExcelCacheAsync", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readExcelCacheAsync() {
String path = "G:\\測試\\data\\";
try {
// 在讀取Excel之前，快取所有資料
USER_INFO_SET = getUserInfo();
File file = new File(path);
String[] xlsxArr = file.list();
for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
File fileTemp = new File(path + "\\" + xlsxArr[i]);
String filename = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
readExcelCacheAsyncService.readXls(path + filename + ".xlsx", filename);
}
} catch (Exception e) {
logger.error("|#ReadDBCsv|#異常: ", e);
return "error";
}
return "success";
}
2、分批讀取超大Excel檔案
@Async("async-executor")
public void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
@SuppressWarnings("resource")
XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
// 讀取第一個工作表
XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
// 總行數
int maxRow = sheet.getLastRowNum();
logger.info(filename + ".xlsx，一共" + maxRow + "行資料！");
StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();
insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");
XSSFRow row = sheet.getRow(0);
for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
}
insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
insertBuilder.append(" ) values ( ");
int times = maxRow / STEP + 1;
//logger.info("將" + maxRow + "行資料分" + times + "次插入資料庫！");
for (int time = 0; time < times; time++) {
int start = STEP * time + 1;
int end = STEP * time + STEP;
if (time == times - 1) {
end = maxRow;
}
if(end + 1 - start > 0){
//logger.info("第" + (time + 1) + "次插入資料庫！" + "準備插入" + (end + 1 - start) + "條資料！");
//readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsync(sheet, row, start, end, insertBuilder);
readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsyncMybatis(sheet, row, start, end, insertBuilder);
}
}
}
3、非同步批次入庫
@Async("async-executor")
public void readXlsCacheAsync(XSSFSheet sheet, XSSFRow row, int start, int end, StringBuilder insertBuilder) {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (int i = start; i <= end; i++) {
XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
String id = "";
String name = "";
for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
if (j == 0) {
id = xssfRow.getCell(j) + "";
} else if (j == 1) {
name = xssfRow.getCell(j) + "";
}
}
// 先在讀取Excel之前，快取所有資料，再做判斷
boolean flag = isExisted(id, name);
if (!flag) {
stringBuilder.append(insertBuilder);
stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
}
stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
stringBuilder.append(" )").append("\n");
}
}
List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
if (collect != null && collect.size() > 0) {
int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
}
}
private boolean isExisted(String id, String name) {
return ReadExcelCacheAsyncController.USER_INFO_SET.contains(id + "," + name);
}
4、非同步執行緒池工具類
@Async的作用就是非同步處理任務。
在方法上新增@Async，表示此方法是非同步方法； 在類上新增@Async，表示類中的所有方法都是非同步方法； 使用此註解的類，必須是Spring管理的類； 需要在啟動類或配置類中加入@EnableAsync註解，@Async才會生效；
在使用@Async時，如果不指定執行緒池的名稱，也就是不自定義執行緒池，@Async是有預設執行緒池的，使用的是Spring預設的執行緒池SimpleAsyncTaskExecutor。
預設執行緒池的預設配置如下：
預設核心執行緒數：8； 最大執行緒數：Integet.MAX_VALUE； 佇列使用LinkedBlockingQueue； 容量是：Integet.MAX_VALUE； 空閒執行緒保留時間：60s； 執行緒池拒絕策略：AbortPolicy；
從最大執行緒數可以看出，在併發情況下，會無限制的建立執行緒，我勒個嗎啊。
也可以透過yml重新配置：
spring:
task:
execution:
pool:
max-size: 10
core-size: 5
keep-alive: 3s
queue-capacity: 1000
thread-name-prefix: my-executor
也可以自定義執行緒池，下面透過簡單的程式碼來實現以下@Async自定義執行緒池。
@EnableAsync// 支援非同步操作
@Configuration
public class AsyncTaskConfig {
/**
* com.google.guava中的執行緒池
* @return
*/
@Bean("my-executor")
public Executor firstExecutor() {
ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();
// 獲取CPU的處理器數量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,
200, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);
threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();
return threadPool;
}
/**
* Spring執行緒池
* @return
*/
@Bean("async-executor")
public Executor asyncExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
// 核心執行緒數
taskExecutor.setCorePoolSize(24);
// 執行緒池維護執行緒的最大數量，只有在緩衝佇列滿了之後才會申請超過核心執行緒數的執行緒
taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
// 快取佇列
taskExecutor.setQueueCapacity(50);
// 空閒時間，當超過了核心執行緒數之外的執行緒在空閒時間到達之後會被銷燬
taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
// 非同步方法內部執行緒名稱
taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");
/**
* 當執行緒池的任務快取佇列已滿並且執行緒池中的執行緒數目達到maximumPoolSize，如果還有任務到來就會採取任務拒絕策略
* 通常有以下四種策略：
* ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丟棄任務並丟擲RejectedExecutionException異常。
* ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丟棄任務，但是不丟擲異常。
* ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丟棄佇列最前面的任務，然後重新嘗試執行任務（重複此過程）
* ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：重試新增當前的任務，自動重複呼叫 execute() 方法，直到成功
*/
taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
taskExecutor.initialize();
return taskExecutor;
}
}
5、非同步失效的原因
註解@Async的方法不是public方法； 註解@Async的返回值只能為void或Future； 註解@Async方法使用static修飾也會失效； 沒加@EnableAsync註解； 呼叫方和@Async不能在一個類中； 在Async方法上標註@Transactional是沒用的，但在Async方法呼叫的方法上標註@Transcational是有效的；
三、執行緒池中的核心執行緒數設定問題
有一個問題，一直沒時間摸索，執行緒池中的核心執行緒數CorePoolSize、最大執行緒數MaxPoolSize，設定成多少，最合適，效率最高。
藉著這個機會，測試一下。
1、我記得有這樣一個說法，CPU的處理器數量
將核心執行緒數CorePoolSize設定成CPU的處理器數量，是不是效率最高的？
// 獲取CPU的處理器數量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
Runtime.getRuntime().availableProcessors()獲取的是CPU核心執行緒數，也就是計算資源。
CPU密集型，執行緒池大小設定為N，也就是和cpu的執行緒數相同，可以儘可能地避免執行緒間上下文切換，但在實際開發中，一般會設定為N+1，為了防止意外情況出現執行緒阻塞，如果出現阻塞，多出來的執行緒會繼續執行任務，保證CPU的利用效率。 IO密集型，執行緒池大小設定為2N，這個數是根據業務壓測出來的，如果不涉及業務就使用推薦。
在實際中，需要對具體的執行緒池大小進行調整，可以透過壓測及機器裝置現狀，進行調整大小。
如果執行緒池太大，則會造成CPU不斷的切換，對整個系統效能也不會有太大的提升，反而會導致系統緩慢。
我的電腦的CPU的處理器數量是24。
那麼一次讀取多少行最合適呢？
測試的Excel中含有10萬條資料，10萬/24 = 4166，那麼我設定成4200，是不是效率最佳呢？
測試的過程中發現，好像真的是這樣的。
2、我記得大家都習慣性的將核心執行緒數CorePoolSize和最大執行緒數MaxPoolSize設定成一樣的，都愛設定成200。
是隨便寫的，還是經驗而為之？
測試發現，當你將核心執行緒數CorePoolSize和最大執行緒數MaxPoolSize都設定為200的時候，第一次它會同時開啟150個執行緒，來進行工作。
這個是為什麼？
3、經過數十次的測試
發現核心執行緒數好像差別不大 每次讀取和入庫的數量是關鍵，不能太多，因為每次入庫會變慢； 也不能太少，如果太少，超過了150個執行緒，就會造成執行緒阻塞，也會變慢；
四、透過EasyExcel讀取並插入資料庫
EasyExcel的方式，我就不寫雙非同步最佳化了，大家切記陷入低水平勤奮的怪圈。
1、ReadEasyExcelController
@RequestMapping(value = "/readEasyExcel", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readEasyExcel() {
try {
String path = "G:\\測試\\data\\";
String[] xlsxArr = new File(path).list();
for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
String filePath = path + xlsxArr[i];
File fileTemp = new File(path + xlsxArr[i]);
String fileName = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
List<UserInfo> list = new ArrayList<>();
EasyExcel.read(filePath, UserInfo.class, new ReadEasyExeclAsyncListener(readEasyExeclService, fileName, batchCount, list)).sheet().doRead();
}
}catch (Exception e){
logger.error("readEasyExcel 異常：",e);
return "error";
}
return "suceess";
}
2、ReadEasyExeclAsyncListener
public ReadEasyExeclService readEasyExeclService;
// 表名
public String TABLE_NAME;
// 批次插入閾值
private int BATCH_COUNT;
// 資料集合
private List<UserInfo> LIST;
public ReadEasyExeclAsyncListener(ReadEasyExeclService readEasyExeclService, String tableName, int batchCount, List<UserInfo> list) {
this.readEasyExeclService = readEasyExeclService;
this.TABLE_NAME = tableName;
this.BATCH_COUNT = batchCount;
this.LIST = list;
}
@Override
public void invoke(UserInfo data, AnalysisContext analysisContext) {
data.setUuid(uuid());
data.setTableName(TABLE_NAME);
LIST.add(data);
if(LIST.size() >= BATCH_COUNT){
// 批次入庫
readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
}
}
@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
if(LIST.size() > 0){
// 最後一批入庫
readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
}
}
public static String uuid() {
return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}
}
3、ReadEasyExeclServiceImpl
@Service
public class ReadEasyExeclServiceImpl implements ReadEasyExeclService {
@Resource
private ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper;
@Override
public void saveDataBatch(List<UserInfo> list) {
// 透過mybatis入庫
readEasyExeclMapper.saveDataBatch(list);
// 透過JDBC入庫
// insertByJdbc(list);
list.clear();
}
private void insertByJdbc(List<UserInfo> list){
List<String> sqlList = new ArrayList<>();
for (UserInfo u : list){
StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
sqlBuilder.append("insert into ").append(u.getTableName()).append(" ( UUID,ID,NAME,AGE,ADDRESS,PHONE,OP_TIME ) values ( ");
sqlBuilder.append("'").append(ReadEasyExeclAsyncListener.uuid()).append("',")
.append("'").append(u.getId()).append("',")
.append("'").append(u.getName()).append("',")
.append("'").append(u.getAge()).append("',")
.append("'").append(u.getAddress()).append("',")
.append("'").append(u.getPhone()).append("',")
.append("sysdate )");
sqlList.add(sqlBuilder.toString());
}
JdbcUtil.executeDML(sqlList);
}
}
4、UserInfo
@Data
public class UserInfo {
private String tableName;
private String uuid;
@ExcelProperty(value = "ID")
private String id;
@ExcelProperty(value = "NAME")
private String name;
@ExcelProperty(value = "AGE")
private String age;
@ExcelProperty(value = "ADDRESS")
private String address;
@ExcelProperty(value = "PHONE")
private String phone;
}來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：https://blog.itpub.net/70024922/viewspace-3001350/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。
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