使用双异步后，从 191s 优化到 2s

嗨，你好呀，我是哪吒。

在开发中，我们经常会遇到这样的需求，将Excel的数据导入数据库中。

一、一般我会这样做：

1. 通过POI读取需要导入的Excel；

2. 以文件名为表名、列头为列名、并将数据拼接成sql；

3. 通过JDBC或mybatis插入数据库；

操作起来，如果文件比较多，数据量都很大的时候，会非常慢。

访问之后，感觉没什么反应，实际上已经在读取 + 入库了，只是比较慢而已。

读取一个10万行的Excel，居然用了191s，我还以为它卡死了呢！

privatevoidreadXls(String filePath, String filename)throws Exception {
@SuppressWarnings("resource")
XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
// 读取第一个工作表
XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
// 总行数
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) + "";
} elseif (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);
}
privatestaticbooleanisExisted(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;
}
privatestatic String uuid(){
return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}









二、谁写的？拖出去，斩了！

优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，速度快了很多。

优化2：如果单个Excel文件过大，可以采用 异步 + 多线程 读取若干行，分批入库。

优化3：如果文件数量过多，可以采一个Excel一个异步，形成完美的双异步读取插入。

使用双异步后，从 191s 优化到 2s，你敢信？

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下面贴出异步读取Excel文件、并分批读取大Excel文件的关键代码。

1、readExcelCacheAsync控制类

@RequestMapping(value = "/readExcelCacheAsync", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readExcelCacheAsync(){
String path = "G:\\测试\\data\\";
try {
// 在读取Excel之前，缓存所有数据
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|#异常: ", e);
return"error";
}
return"success";
}

2、分批读取超大Excel文件

@Async("async-executor")
publicvoidreadXls(String filePath, String filename)throws Exception {
@SuppressWarnings("resource")
XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
// 读取第一个工作表
XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
// 总行数
int maxRow = sheet.getLastRowNum();
logger.info(filename + ".xlsx，一共" + maxRow + "行数据！");
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("将" + maxRow + "行数据分" + times + "次插入数据库！");
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) + "次插入数据库！" + "准备插入" + (end + 1 - start) + "条数据！");
//readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsync(sheet, row, start, end, insertBuilder);
readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsyncMybatis(sheet, row, start, end, insertBuilder);
}
}
}






3、异步批量入库

@Async("async-executor")
publicvoidreadXlsCacheAsync(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) + "";
} elseif (j == 1) {
name = xssfRow.getCell(j) + "";
}
}
// 先在读取Excel之前，缓存所有数据，再做判断
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);
}
}
privatebooleanisExisted(String id, String name){
return ReadExcelCacheAsyncController.USER_INFO_SET.contains(id + "," + name);
}



4、异步线程池工具类

@Async的作用就是异步处理任务。

1. 在方法上添加@Async，表示此方法是异步方法；

2. 在类上添加@Async，表示类中的所有方法都是异步方法；

3. 使用此注解的类，必须是Spring管理的类；

4. 需要在启动类或配置类中加入@EnableAsync注解，@Async才会生效；

在使用@Async时，如果不指定线程池的名称，也就是不自定义线程池，@Async是有默认线程池的，使用的是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

默认线程池的默认配置如下：

1. 默认核心线程数：8；

2. 最大线程数：Integet.MAX_VALUE；

3. 队列使用LinkedBlockingQueue；

4. 容量是：Integet.MAX_VALUE；

5. 空闲线程保留时间：60s；

6. 线程池拒绝策略：AbortPolicy；

从最大线程数可以看出，在并发情况下，会无限制的创建线程，我勒个吗啊。

也可以通过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


也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现以下@Async自定义线程池。

@EnableAsync// 支持异步操作
@Configuration
public classAsyncTaskConfig{
/**
* com.google.guava中的线程池
* @return
*/
@Bean("my-executor")
public Executor firstExecutor(){
ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();
// 获取CPU的处理器数量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,
200, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);
threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();
return threadPool;
}
/**
* Spring线程池
* @return
*/
@Bean("async-executor")
public Executor asyncExecutor(){
ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
// 核心线程数
taskExecutor.setCorePoolSize(24);
// 线程池维护线程的最大数量，只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程
taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
// 缓存队列
taskExecutor.setQueueCapacity(50);
// 空闲时间，当超过了核心线程数之外的线程在空闲时间到达之后会被销毁
taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
// 异步方法内部线程名称
taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");
/**
* 当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略
* 通常有以下四种策略：
* ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
* ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
* ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
* ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：重试添加当前的任务，自动重复调用 execute() 方法，直到成功
*/
taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
taskExecutor.initialize();
return taskExecutor;
}
}



5、异步失效的原因

1. 注解@Async的方法不是public方法；

2. 注解@Async的返回值只能为void或Future；

3. 注解@Async方法使用static修饰也会失效；

4. 没加@EnableAsync注解；

5. 调用方和@Async不能在一个类中；

6. 在Async方法上标注@Transactional是没用的，但在Async方法调用的方法上标注@Transcational是有效的；

三、线程池中的核心线程数设置问题

有一个问题，一直没时间摸索，线程池中的核心线程数CorePoolSize、最大线程数MaxPoolSize，设置成多少，最合适，效率最高。

借着这个机会，测试一下。

1、我记得有这样一个说法，CPU的处理器数量

将核心线程数CorePoolSize设置成CPU的处理器数量，是不是效率最高的？

// 获取CPU的处理器数量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;


Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取的是CPU核心线程数，也就是计算资源。

在实际中，需要对具体的线程池大小进行调整，可以通过压测及机器设备现状，进行调整大小。

如果线程池太大，则会造成CPU不断的切换，对整个系统性能也不会有太大的提升，反而会导致系统缓慢。

我的电脑的CPU的处理器数量是24。

那么一次读取多少行最合适呢？

测试的Excel中含有10万条数据，10万/24 = 4166，那么我设置成4200，是不是效率最佳呢？

测试的过程中发现，好像真的是这样的。

2、我记得大家都习惯性的将核心线程数CorePoolSize和最大线程数MaxPoolSize设置成一样的，都爱设置成200。

是随便写的，还是经验而为之？

测试发现，当你将核心线程数CorePoolSize和最大线程数MaxPoolSize都设置为200的时候，第一次它会同时开启150个线程，来进行工作。

这个是为什么？

3、经过数十次的测试

1. 发现核心线程数好像差别不大

2. 每次读取和入库的数量是关键，不能太多，因为每次入库会变慢；

3. 也不能太少，如果太少，超过了150个线程，就会造成线程阻塞，也会变慢；

四、通过EasyExcel读取并插入数据库

EasyExcel的方式，我就不写双异步优化了，大家切记陷入低水平勤奋的怪圈。

1、ReadEasyExcelController

@RequestMapping(value = "/readEasyExcel", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readEasyExcel(){
try {
String path = "G:\\测试\\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, newReadEasyExeclAsyncListener(readEasyExeclService, fileName, batchCount, list)).sheet().doRead();
}
}catch (Exception e){
logger.error("readEasyExcel 异常：",e);
return"error";
}
return"suceess";
}


2、ReadEasyExeclAsyncListener

public ReadEasyExeclService readEasyExeclService;
// 表名
public String TABLE_NAME;
// 批量插入阈值
privateint BATCH_COUNT;
// 数据集合
private List<UserInfo> LIST;
publicReadEasyExeclAsyncListener(ReadEasyExeclService readEasyExeclService, String tableName, int batchCount, List<UserInfo> list){
this.readEasyExeclService = readEasyExeclService;
this.TABLE_NAME = tableName;
this.BATCH_COUNT = batchCount;
this.LIST = list;
}
@Override
publicvoidinvoke(UserInfo data, AnalysisContext analysisContext){
data.setUuid(uuid());
data.setTableName(TABLE_NAME);
LIST.add(data);
if(LIST.size() >= BATCH_COUNT){
// 批量入库
readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
}
}
@Override
publicvoiddoAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext){
if(LIST.size() > 0){
// 最后一批入库
readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
}
}
publicstatic String uuid(){
return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}
}




3、ReadEasyExeclServiceImpl

@Service
public classReadEasyExeclServiceImplimplementsReadEasyExeclService{
@Resource
private ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper;
@Override
publicvoidsaveDataBatch(List<UserInfo> list){
// 通过mybatis入库
readEasyExeclMapper.saveDataBatch(list);
// 通过JDBC入库
// insertByJdbc(list);
list.clear();
}
privatevoidinsertByJdbc(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 classUserInfo{
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;
}







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