妙手试探MySQL单表Inter插入极限-已实现每秒插入8.5万条数据
很多同学都有这样的困扰:
- 工作中项目的数据量不大,遇不到sql优化的场景:单表就几万,我优化个der啊;
- 业务对性能要求不高,远远没达到性能瓶颈:咱这项目又不是不能跑,优化个der啊;
确实,如果你的项目体量不大,不管是数据层还是应用层,都很难接触到性能优化,但是我们可以自己造数据啊!!
今天我带来了一个demo,不仅让你能把多线程运用到实际项目中,还能用它往数据库造测试数据,让你体验下大数据量的表优化
定个小目标,今天造它一亿条数据!!
首先搞清楚,不要为了用技术而用技术,技术一定是为了实现需求:
- 插入一亿条数据,这是需求;
- 为了提高效率,运用多线程异步插入,这是方案;
1、为了尽可能模拟真实场景,我们new个对象
靠phone和createTime俩字段,能大大降低数据重复度,抛开别的字段不说,这俩字段基本能保证没有重复数据,所以我们最终的数据很真实,没有一条是重复的,而且,最后还能通过createTime来统计每秒插入条数,nice~
public class Person { private Long id; private String name;//姓名 private Long phone;//电话 private BigDecimal salary;//薪水 private String company;//公司 private Integer ifSingle;//是否单身 private Integer sex;//性别 private String address;//住址 private LocalDateTime createTime; private String createUser; }
2、想要插的更快,我们得使用MyISAM引擎,并且要主键自增
DDL:
CREATE TABLE `person` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `phone` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `salary` decimal(10,2) NOT NULL, `company` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `if_single` tinyint NOT NULL, `sex` tinyint NOT NULL, `address` varchar(225) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `create_time` datetime NOT NULL, `create_user` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=30170001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;
3、为了模拟真实数据,我们得用到一些枚举值和随机算法
部分属性枚举值:
private String[] names = {"黄某人", "负债程序猿", "谭sir", "郭德纲", "蔡徐鸡", "蔡徐老母鸡", "李狗蛋", "铁蛋", "赵铁柱"}; private String[] addrs = {"二仙桥", "成华大道", "春熙路", "锦里", "宽窄巷子", "双子塔", "天府大道", "软件园", "熊猫大道", "交子大道"}; private String[] companys = {"京东", "腾讯", "百度", "小米", "米哈游", "网易", "字节跳动", "美团", "蚂蚁", "完美世界"};
随机获取person
private Person getPerson() { Person person = Person.builder() .name(names[random.nextInt(names.length)]) .phone(18800000000L + random.nextInt(88888888)) .salary(new BigDecimal(random.nextInt(99999))) .company(companys[random.nextInt(companys.length)]) .ifSingle(random.nextInt(2)) .sex(random.nextInt(2)) .address("四川省成都市" + addrs[random.nextInt(addrs.length)]) .createUser(names[random.nextInt(names.length)]).build(); return person; }
5、orm层用的mybatis
<insert id="insertList" parameterType="com.example.demos.entity.Person"> insert into person (name, phone, salary, company, if_single, sex, address, create_time, create_user) values <foreach collection="list" item="item" separator=","> (#{item.name}, #{item.phone}, #{item.salary}, #{item.company}, #{item.ifSingle}, #{item.sex}, #{item.address}, now(), #{item.createUser}) </foreach> </insert>
准备工作完成,开始写核心逻辑
思路:
1、想要拉高插入效率,肯定不能够一条一条插了,必须得foreach批量插入,经测试,单次批量3w条以下时性价比最高,并且不用修改mysql配置
2、文章开头说了,得开多个线程异步插入,我们先把应用层效率拉满,mysql顶不顶得住
3、我们不可能单次提交一亿次insert,这谁顶得住,而且大量插入操作会很耗时,短时间内完不成,我们不可能一直守着,我的方案是用定时任务
算了屁话不多说,直接上demo
@Component public class PersonService { private static final int THREAD_COUNT = 10; @Autowired private PersonMapper personMapper; @Autowired private ThreadPoolExecutor executor; private AtomicInteger integer = new AtomicInteger(); private Random random = new Random(); private String[] names = {"黄某人", "负债程序猿", "谭sir", "郭德纲", "蔡徐鸡", "蔡徐母鸡", "李狗蛋", "铁蛋", "赵铁柱"}; private String[] addrs = {"二仙桥", "成华大道", "春熙路", "锦里", "宽窄巷子", "双子塔", "天府大道", "软件园", "熊猫大道", "交子大道"}; private String[] companys = {"京东", "腾讯", "百度", "小米", "米哈游", "网易", "字节跳动", "美团", "蚂蚁", "完美世界"}; @Scheduled(cron = "0/15 * * * * ?") public void insertList() { System.out.println("本轮任务开始,总任务数:" + THREAD_COUNT); long start = System.currentTimeMillis(); AtomicLong end = new AtomicLong(); for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) { Thread thread = new Thread(() -> { try { for (int j = 0; j < 20; j++) { personMapper.insertList(getPersonList(5000)); } end.set(System.currentTimeMillis()); System.out.println("本轮任务耗时:" + (end.get() - start) + "____已执行" + integer.addAndGet(1) + "个任务" + "____当前队列任务数" + executor.getQueue().size()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }); try { executor.execute(thread); } catch (Exception e) { System.out.println(e.getMessage()); } } } private ArrayList<Person> getPersonList(int count) { ArrayList<Person> persons = new ArrayList<>(count); for (int i = 0; i < count; i++) { persons.add(getPerson()); } return persons; } private Person getPerson() { Person person = Person.builder() .name(names[random.nextInt(names.length)]) .phone(18800000000L + random.nextInt(88888888)) .salary(new BigDecimal(random.nextInt(99999))) .company(companys[random.nextInt(companys.length)]) .ifSingle(random.nextInt(2)) .sex(random.nextInt(2)) .address("四川省成都市" + addrs[random.nextInt(addrs.length)]) .createUser(names[random.nextInt(names.length)]).build(); return person; } }
我的线程池配置,我电脑配置比较拉跨,只有12个线程…
@Configuration public class ThreadPoolExecutorConfig { @Bean public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(10, 12, 5, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(100)); executor.allowCoreThreadTimeOut(true); return executor; } }
测试
现在表是空的
项目跑起来
已经在开始插了,挂在后台让它自己跑!
25 minutes later ,看下数据库
已经插入了1.04亿条数据,需求完成
第一条数据是15:54:15开始的,耗时大概25min
再来从数据库中看下一秒插入多少条,直接count某秒即可
一秒8.5w,嘎嘎快
来说下demo中核心的几个点:
- 关于线程:我的cpu只有十二个线程,所以核心线程设置的10,留两个线程打杂;
- 关于线程中的逻辑:每个线程有20次循环,每次循环插入5000条;
- 关于获取随机对象:我没有统计创建对象的耗时,因为即使是创建100w个对象,但是这都是内存操作,跟insert这种io操作比起来,耗时几乎可以忽略,我就不测试了,你可以自己试试;
- 关于效率:你们看到的版本(10 * 20 * 5000)是我只优化过几次的半成品,这种搭配最终的效率是100w条耗时12.5s,效率肯定不是最高的,但基本够用!!
可以看看之前的测试效率记录
10 * 100 * 1000:22-23s 10 * 50 * 2000:19-20s 10 * 10 * 10000 :18-20s
可以参考记录进行深度调优
哦对了,想效率更快的话,表不要建索引,insert时维护索引也是一笔不小的开销!

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