使用双异步后，从 191s 优化到 2s

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• • 一、一般我会这样做：
  • • 操作起来，如果文件比较多，数据量都很大的时候，会非常慢。
  • 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。
    • 1、readExcelCacheAsync控制类
    • 2、分批读取超大Excel文件
    • 3、异步批量入库
    • 4、异步线程池工具类
    • • @Async的作用就是异步处理任务。
      • 默认线程池的默认配置如下：
      • 也可以通过yml重新配置：
    • 5、异步失效的原因
  • 三、线程池中的核心线程数设置问题
  • • 1、我记得有这样一个说法，CPU的处理器数量
    • 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。
    • 3、经过数十次的测试
  • 四、通过EasyExcel读取并插入数据库
  • • 1、ReadEasyExcelController
    • 2、ReadEasyExeclAsyncListener
    • 3、ReadEasyExeclServiceImpl
    • 4、UserInfo

大家好，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！

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

@RequestMapping(value = "/readExcelCacheAsync", method = RequestMethod.POST)@ResponseBodypublic 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")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

@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：

spring:task:execution:pool:max-size: 10core-size: 5keep-alive: 3squeue-capacity: 1000thread-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@Configurationpublic 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？

// 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

@RequestMapping(value = "/readEasyExcel", method = RequestMethod.POST)@ResponseBodypublic 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

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;}@Overridepublic 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);}}@Overridepublic 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

@Servicepublic class ReadEasyExeclServiceImpl implements ReadEasyExeclService {@Resourceprivate ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper;@Overridepublic 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

@Datapublic 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;}

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