使用双异步后，从 191s 优化到 2s（3）

2024-03-21 12:04
文章标签 使用 优化 异步 2s 191s

本文主要是介绍使用双异步后，从 191s 优化到 2s（3），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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！

 

java
 

复制代码
 

private void readXls(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) + ""; } 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、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？
 

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
 

 

java
 

复制代码
 

@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
 

 

java
 

复制代码
 

@Async("async-executor") public void readXls(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
 

 

java
 

复制代码
 

@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); } } private boolean isExisted(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：
 

 

xml
 

复制代码
 

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。
 

 

java
 

复制代码
 

@EnableAsync// 支持异步操作 @Configuration public class AsyncTaskConfig { /** * 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？
 

 

java
 

复制代码
 

// 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。
 

  • CPU密集型，线程池大小设置为N，也就是和cpu的线程数相同，可以尽可能地避免线程间上下文切换，但在实际开发中，一般会设置为N+1，为了防止意外情况出现线程阻塞，如果出现阻塞，多出来的线程会继续执行任务，保证CPU的利用效率。
  • IO密集型，线程池大小设置为2N，这个数是根据业务压测出来的，如果不涉及业务就使用推荐。
 

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
 

 

java
 

复制代码
 

@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, new ReadEasyExeclAsyncListener(readEasyExeclService, fileName, batchCount, list)).sheet().doRead(); } }catch (Exception e){ logger.error("readEasyExcel 异常：",e); return "error"; } return "suceess"; } 
 

2、ReadEasyExeclAsyncListener
 

 

java
 

复制代码
 

public ReadEasyExeclService readEasyExeclService; // 表名 public String TABLE_NAME; // 批量插入阈值 private int BATCH_COUNT; // 数据集合 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){ // 批量入库 readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST); } } @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) { if(LIST.size() > 0){ // 最后一批入库 readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST); } } public static String uuid() { return UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""); } } 
 

3、ReadEasyExeclServiceImpl
 

 

java
 

复制代码
 

@Service public class ReadEasyExeclServiceImpl implements ReadEasyExeclService { @Resource private ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper; @Override public void saveDataBatch(List<UserInfo> list) { // 通过mybatis入库 readEasyExeclMapper.saveDataBatch(list); // 通过JDBC入库 // 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
 

 

java
 

复制代码
 

@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; }
 


                                    

                                        这篇关于使用双异步后，从 191s 优化到 2s（3）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
                                    

                                    

                                

                            

                            

                        

                    

                    

                        

                            

                            http://www.chinasem.cn/article/832585。
                            
                        

                    

                    
                    

                        
                            
                        
                    

                

                

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