厉害了！12秒将百万数据通过EasyExcel导入MySQL数据库中

本文主要是介绍厉害了！12秒将百万数据通过EasyExcel导入MySQL数据库中，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！

一、写在开头

我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，4个字段的情况下，导入数据库，平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。

在这里插入图片描述

二、性能瓶颈分析

一般的大数据量excel入库的场景中，耗时大概在如下几点里：

耗时1： 百万数据读取，字段数量，sheet页个数，文件体积；针对这种情况，我们要选择分片读取，选择合适的集合存储。
耗时2： 百万数据的校验，逐行分字段校验；这种情况的耗时会随着字段个数逐渐增加，目前我们的案例中不设计，暂不展开。
耗时3： 百万数据的写入；选择合适的写入方式，如Mybatis-plus的分批插入，采用多线程处理等。

三、针对耗时1进行优化

耗时2的场景我们在案例中并未用到，耗时1中针对百万级数据的读取，我们必然要选择分片读取，分片处理，这在我们上一篇文章中就已经采用了该方案，这里通过实现EasyExcel的ReadListener页面读取监听器，实现其invoke方法，在方法中我们增加BATCH_COUNT（单次读取条数）配置，来进行分片读取。读取完后，我们一定要选择合适的集合容器存放临时数据，不同集合之间的增加数据性能存在差异这里我们选择ArrayList。

【优化前代码片段】

@Slf4j
@Service
public class EasyExcelImportHandler implements ReadListener<User> {/*成功数据*/private final CopyOnWriteArrayList<User> successList = new CopyOnWriteArrayList<>();/*单次处理条数*/private final static int BATCH_COUNT = 20000;@Resourceprivate ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;@Resourceprivate UserMapper userMapper;@Overridepublic void invoke(User user, AnalysisContext analysisContext) {if(StringUtils.isNotBlank(user.getName())){successList.add(user);return;}if(successList.size() >= BATCH_COUNT){log.info("读取数据：{}", successList.size());saveData();}}//////
}

【优化后代码片段】

@Slf4j
@Service
public class EasyExcelImportHandler implements ReadListener<User> {/*成功数据*/// private final CopyOnWriteArrayList<User> successList = new CopyOnWriteArrayList<>();private final List<User> successList =  new ArrayList<>();/*单次处理条数，有原来2万变为10万*/private final static int BATCH_COUNT = 100000;@Resourceprivate ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;@Resourceprivate UserMapper userMapper;@Overridepublic void invoke(User user, AnalysisContext analysisContext) {if (StringUtils.isNotBlank(user.getName())) {successList.add(user);return;}//size是否为100000条:这里其实就是分批.当数据等于10w的时候执行一次插入if (successList.size() >= BATCH_COUNT) {log.info("读取数据：{}", successList.size());saveData();//清理集合便于GC回收successList.clear();}}//////}

这里面我们主要做了2点优化，1）将原来的线程安全的CopyOnWriteArrayList换为ArrayList，前者虽然可保线程安全，但存储数据性能很差；2）将原来单批次2000调整为100000，这个参数是因电脑而异的，并没有最佳数值。

【注】：本文中的代码仅针对优化点贴出，完整代码参考文首中的上一篇文章连接哈！

四、针对耗时3进行优化

针对耗时3的处理方案，我们这里准备了2个：JDBC分批插入+手动事务控制、多线程+Mybatis-Plus批量插入。

4.1 JDBC分批插入+手动事务控制

很多博文中都说mybatis批量插入性能低，有人建议使用原生的JDBC进行处理，那咱们就采用这种方案来测试一下。

首先我们既然要通过jdbc连接数据库进行操作，那就先准备一个连接工具类吧

public class JdbcConnectUtil {private static  String driver;private static  String url;private static  String name;private static  String password;/*** 创建数据Properties集合对象加载加载配置文件*/static {Properties properties = new Properties();try {properties.load(JdbcConnectUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("generator.properties"));driver = properties.getProperty("jdbc.driverClass");url = properties.getProperty("jdbc.connectionURL");name = properties.getProperty("jdbc.userId");password = properties.getProperty("jdbc.password");Class.forName(driver);} catch (IOException | ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();}}/*** 获取数据库连接对象* @return* @throws Exception*/public static Connection getConnect() throws Exception {return DriverManager.getConnection(url, name, password);}/*** 关闭数据库相关资源* @param conn* @param ps* @param rs*/public static void close(Connection conn, PreparedStatement ps, ResultSet rs) {try {if (conn != null) conn.close();if (ps != null) ps.close();if (rs != null) rs.close();} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}public static void close(Connection conn, PreparedStatement ps) {close(conn, ps, null);}public static void close(Connection conn, ResultSet rs) {close(conn, null, rs);}
}

有了工具类后，我们就可以在EasyExcelImportHandler类中进行JDBC导入逻辑的实现啦。

 /*** jdbc+事务处理*/public void import4Jdbc(){//分批读取+JDBC分批插入+手动事务控制Connection conn = null;//JDBC存储过程PreparedStatement ps = null;try {//建立jdbc数据库连接conn = JdbcConnectUtil.getConnect();//关闭事务默认提交conn.setAutoCommit(false);String sql = "insert into user (id,name, phone_num, address) values";sql += "(?,?,?,?)";ps = conn.prepareStatement(sql);for (int i = 0; i < successList.size(); i++) {User user = new User();ps.setInt(1,successList.get(i).getId());ps.setString(2,successList.get(i).getName());ps.setString(3,successList.get(i).getPhoneNum());ps.setString(4,successList.get(i).getAddress());//将一组参数添加到此 PreparedStatement 对象的批处理命令中。ps.addBatch();}//执行批处理ps.executeBatch();//手动提交事务conn.commit();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {//记得关闭连接JdbcConnectUtil.close(conn,ps);}}

这里我们通过PreparedStatement的addBatch()和executeBatch()实现JDBC的分批插入，然后用import4Jdbc()替换原来的savaData()即可。

经过多次导入测试，这种方案的平均耗时为140秒。相比之前的500秒确实有了大幅度提升，但是2分多钟仍然感觉有点慢。
在这里插入图片描述

4.2 多线程+Mybatis-Plus批量插入

我们知道Mybatis-Plus的IService中提供了saveBatch的批量插入方法，但经过查看日志发现Mybatis-Plus的saveBatch在最后还是循环调用的INSERT INTO语句！

这种情况下，测试多线程速度和单线程相差不大，所以需要实现真正的批量插入语句，两种方式，一种是通过给Mybatis-Plus注入器，增强批量插入，一种是在xml文件中自己拼接SQL语句，我们在这里选用后一种，因为我们只做一个表，直接手写xml很方便，如果是在企业开发时建议使用sql注入器实现（自定义SQL注入器实现DefaultSqlInjector，添加InsertBatchSomeColumn方法，通过使用InsertBatchSomeColumn方法批量插入。）。

【XML中手动批量插入】

 <insert id="insertSelective" parameterType="java.util.List">insert into user(id,name, phone_num, address)values<foreach collection="list" item="item" separator=",">(#{item.id},#{item.name},#{item.phoneNum},#{item.address})</foreach></insert>

在在EasyExcelImportHandler类中的saveData()方法中实现多线程批量插入。

/*** 采用多线程读取数据*/private void saveData() {List<List<User>> lists = ListUtil.split(successList, 1000);CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(lists.size());for (List<User> list : lists) {threadPoolExecutor.execute(() -> {try {userMapper.insertSelective(list.stream().map(o -> {User user = new User();user.setName(o.getName());user.setId(o.getId());user.setPhoneNum(o.getPhoneNum());user.setAddress(o.getAddress());return user;}).collect(Collectors.toList()));} catch (Exception e) {log.error("启动线程失败,e:{}", e.getMessage(), e);} finally {//执行完一个线程减1,直到执行完countDownLatch.countDown();}});}// 等待所有线程执行完try {countDownLatch.await();} catch (Exception e) {log.error("等待所有线程执行完异常,e:{}", e.getMessage(), e);}// 提前将不再使用的集合清空，释放资源successList.clear();lists.clear();}