震撼！通過雙重異步，Excel 10萬行數據導入從191秒優化到2秒！

作者：編程疏影 2024-11-08 09:34:54

在處理高并發、大數據導入等場景時，異步編程和線程池技術提供了一種極具效率的解決方案。通過合理配置線程池的核心線程數、最大線程數、隊列長度等參數，能夠在確保系統穩定性的前提下，大幅提升并發處理能力。

在現代的企業級應用開發中，海量數據的處理效率和并發性能優化是一個非常重要的課題。無論是大規模數據導入、文件解析，還是在分布式系統中處理高并發任務，如何提升系統的處理速度、合理利用計算資源、減少線程上下文切換的開銷，這些都是開發者必須面對的問題。在這一背景下，線程池技術以及異步編程逐漸成為提升系統性能的利器。

本文將深入探討如何通過合理設計線程池和利用異步編程模型，有效優化大規模數據的處理性能。我們將結合 Spring Boot 框架中的 @Async 注解、自定義線程池、以及通過使用 EasyExcel 進行大數據量的 Excel 解析和異步寫入數據庫的場景，詳細說明如何通過分而治之的策略，減少系統的響應時間、提高并發處理能力。同時，還將分析如何基于 CPU 和 IO 密集型任務的特性，來合理設置線程池的核心線程數、最大線程數等參數，以便在實際項目中能夠充分發揮硬件資源的性能。

通常我是這樣做的：

使用POI讀取需要導入的Excel文件；
將文件名作為表名，列標題作為列名，并將數據拼接成SQL語句；
通過JDBC或Mybatis插入到數據庫。

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在操作中，如果文件數量多且數據量大，處理過程可能會非常緩慢。

訪問后，感覺程序沒有響應，但實際上，它正在讀取并插入數據，只是速度很慢。

讀取包含10萬行的Excel文件竟然耗時191秒！

我以為程序卡住了！

private void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 讀取第一個工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 獲取總行數
    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("-", "");
}

如何優化？

優化1：首先，查詢所有數據，將其緩存到map中，然后在插入前做決策。這樣可以大大提高速度。

優化2：如果單個Excel文件太大，可以考慮使用異步和多線程，分批讀取多行并插入數據庫。

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優化3：如果文件太多，可以為每個Excel文件使用一個異步進程，實現雙重異步讀取和插入。

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使用雙重異步處理后，從191秒優化到了2秒，你能相信嗎？

以下是異步讀取Excel文件和批量讀取大Excel文件的關鍵代碼。

異步讀取緩存的Excel Controller類

@RequestMapping(value = "/readExcelCacheAsync", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readExcelCacheAsync() {
    String path = "G:\\Test\\data\\";
    try {
        // 讀取Excel之前，緩存所有數據
        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|#Exception: ", e);
        return "error";
    }
    return "success";
}

批量讀取超大Excel文件

@Async("async-executor")
public void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 讀取第一個工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 總行數
    int maxRow = sheet.getLastRowNum();
    logger.info(filename + ".xlsx，共 " + maxRow + " 行數據！");
    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;
    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) {
            readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsyncMybatis(sheet, row, start, end, insertBuilder);
        }
    }
}

異步批量插入數據庫

@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) + "";
            }
        }

        // 在讀取Excel之前，先緩存所有數據，然后做決策
        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);
}

異步線程池工具類

@Async 的目的是異步處理任務。

在方法上添加 @Async 表明該方法是異步的。
在類上添加 @Async 表示該類中的所有方法都是異步的。
使用此注解的類必須由 Spring 管理。
必須在啟動類或配置類中添加 @EnableAsync 注解，@Async 才能生效。

在使用 @Async 時，如果不指定線程池的名稱，即不自定義線程池，默認會使用一個線程池。這個默認線程池是 Spring 的 SimpleAsyncTaskExecutor。

默認線程池的默認配置如下：

默認核心線程數：8。
最大線程數：Integer.MAX_VALUE。
隊列類型：LinkedBlockingQueue。
容量：Integer.MAX_VALUE。
空閑線程保留時間：60秒。
線程池拒絕策略：AbortPolicy。

從最大線程數可以看出，在并發情況下，線程會無限制地創建。

你也可以通過 yml 文件重新配置：

spring:
  task:
    execution:
      pool:
        max-size: 10
        core-size: 5
        keep-alive: 3s
        queue-capacity: 1000
        thread-name-prefix: my-executor

你也可以自定義線程池。以下是使用 @Async 自定義線程池的簡單代碼實現：

@EnableAsync // 支持異步操作
@Configuration
public class AsyncTaskConfig {

    /**
     * 來自 com.google.guava 的線程池
     * @return
     */
    @Bean("my-executor")
    public Executor firstExecutor() {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();
        // 獲取 CPU 處理器數量
        int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,
                200, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);
        threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();
        return threadPool;
    }

    /**
     * Spring 的線程池
     * @return
     */
    @Bean("async-executor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        // 核心線程數
        taskExecutor.setCorePoolSize(24);
        // 線程池維護的最大線程數，超出核心線程數的線程僅當緩沖隊列滿時才會創建
        taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
        // 緩沖隊列
        taskExecutor.setQueueCapacity(50);
        // 超出核心線程數的線程空閑時間，超時后將被銷毀
        taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
        // 異步方法內部線程名
        taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");

        /**
         * 當線程池的任務緩存隊列已滿，且線程池中的線程數量已達到最大值時，如果還有任務到來，將采用任務拒絕策略。
         * 通常有以下四種策略：
         * ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：拋棄任務并拋出 RejectedExecutionException 異常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：拋棄任務，但不拋出異常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：拋棄隊列最前面的任務，然后嘗試執行當前任務（重復此過程）。
         * ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：重試添加當前任務，自動調用執行方法，直到成功。
         */
        taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        taskExecutor.initialize();
        return taskExecutor;
    }
}

異步失效的原因

被 @Async 注解的方法不是 public 的；
被 @Async 注解的方法的返回值類型只能是 void 或 Future；
被 @Async 注解的方法如果是靜態的也會失效；
未添加 @EnableAsync 注解；
調用者和被 @Async 注解的方法不能在同一個類中；
對異步方法使用 @Transactional 是無效的，但對異步方法內調用的方法加上 @Transactional 是有效的。

線程池中設置核心線程數的問題

我尚未有時間詳細探討：在線程池中設置 CorePoolSize 和 MaxPoolSize 的最適宜和最高效的數量是多少。

借此機會進行了一些測試。

我記得有個關于 CPU 處理器數量的說法

將 CorePoolSize 設置為 CPU 處理器的數量時，效率最高嗎？

// 獲取 CPU 處理器數量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;

Runtime.getRuntime().availableProcessors() 會獲取 CPU 核心線程數，代表計算資源。

對于 CPU 密集型任務，線程池的大小設置為 N，與 CPU 線程數一致，這可以最大限度地減少線程間的上下文切換。但在實際開發中，一般設置為 N+1，以防止線程由于不可預見的情況而阻塞。如果發生阻塞，多出來的線程可以繼續執行任務，保證 CPU 的高效利用。
對于 IO 密集型任務，線程池的大小設置為 2N。這個數值是根據業務壓力測試得出的，或者在不涉及業務時使用推薦值。

實際中，線程池的具體大小需要根據壓力測試以及機器的當前狀態進行調整。

如果線程池過大，會導致 CPU 持續切換，系統整體性能并不會有顯著提高，反而可能會變慢。

我電腦的 CPU 處理器數量為 24。

那么一次讀取多少行效率最高呢？

測試中，Excel 文件包含 10 萬行數據。10 萬 / 24 = 4166，因此我設置為 4200。這是最有效的設置嗎？

測試過程中似乎的確如此。

我記得大家習慣性地將核心線程數（CorePoolSize）和最大線程數（MaxPoolSize）設置為相同的數值，通常是 200。

這只是隨機選擇，還是基于經驗的？

測試發現，當 CorePoolSize 和 MaxPoolSize 都設置為 200 時，最初同時開啟了 150 個線程工作。

為什么會這樣呢？

經過數十次測試后

發現核心線程數并沒有太大區別；
關鍵是每次讀取和存儲的行數，不能太多，存儲速度會逐漸減慢；
也不能太少，如果少于 150 個線程，會導致線程阻塞，反而減慢進程。

IV.使用 EasyExcel 讀取并插入數據庫

我不會寫 EasyExcel 的雙異步優化。大家要記住避免掉進低級勤奮的陷阱。

ReadEasyExcelController

@RequestMapping(value = "/readEasyExcel", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readEasyExcel() {
    try {
        String path = "G:\\Test\\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 Exception：",e);
        return "error";
    }
    return "success";
}

ReadEasyExeclAsyncListener

public ReadEasyExeclService readEasyExeclService;
// 表名
public String TABLE_NAME;
// 批量插入閾值
private int BATCH_COUNT;
// 數據收集
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) {
        // 批量入庫
        readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
    }
}

@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
    if (LIST.size() > 0) {
        // 最后一批入庫
        readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
    }
}

public static String uuid() {
    return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}

ReadEasyExeclServiceImpl

@Service
public class ReadEasyExeclServiceImpl implements ReadEasyExeclService {

    @Resource
    private ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper;

    @Override
    public void saveDataBatch(List<UserInfo> list) {
        // Insert into the database via mybatis
        readEasyExeclMapper.saveDataBatch(list);
      // Insert into the database via JDBC
        // 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);
    }
}

UserInfo

@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;
}

結語

在處理高并發、大數據導入等場景時，異步編程和線程池技術提供了一種極具效率的解決方案。通過合理配置線程池的核心線程數、最大線程數、隊列長度等參數，能夠在確保系統穩定性的前提下，大幅提升并發處理能力。而通過異步編程，我們可以有效避免線程阻塞、減少資源浪費，并讓系統在面對大量請求時依然能夠保持較高的響應速度。

本文的示例通過 Spring Boot 的 @Async 注解和自定義線程池，在實際的 EasyExcel 大數據導入場景下，驗證了這種技術組合的高效性和實用性。此外，通過對 CPU 密集型任務和 IO 密集型任務的深入分析，開發者能夠根據自身項目的特點，選擇合適的線程池配置策略，最大化資源利用率和性能表現。

在實際應用中，線程池和異步編程不僅適用于大數據導入，還可以推廣到包括文件處理、網絡請求、日志處理等各類需要并發處理的場景中。因此，掌握并靈活運用這些技術，將為我們的系統性能優化提供堅實的基礎，使我們能夠應對更復雜、更苛刻的業務需求。

責任編輯：武曉燕來源：路條編程

雙重異步高并發大數據

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