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
![在这里插入图片描述]()
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
![在这里插入图片描述]()
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
![在这里插入图片描述]()
再来从数据库中看下一秒插入多少条，直接count某秒即可
![在这里插入图片描述]()
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！
