场景
若依前后端分离版本地搭建开发环境并运行项目的教程：
若依前后端分离版手把手教你本地搭建环境并运行项目_本地运行若依前后端分离-CSDN博客
若依前后端分离版如何集成的mybatis以及修改集成mybatisplus实现Mybatis增强：
https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/136203040
基于以上基础，测试批量将万级以上数据插入到mysql数据中的多种方式。
注：
博客：
霸道流氓气质-CSDN博客
实现
1、数据准备
参考上面集成mp时测试用的SysStudent表以及相关代码，每种方式执行前首先将数据库中
表清空。
application.yml中连接mysql的url中添加开启批处理模式的配置
&rewriteBatchedStatements=true
2、方式一：最基本的for循环批量插入的方式
直接使用mapper自带的insert方法使用for循环插入数据
编写单元测试
@Testpublic void foreachInsertData() {StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();for (int i = 0; i < 50000; i++) {SysStudent sysStudent = SysStudent.builder().studentName("test").studentAge(i).studentHobby("test").build();sysStudentMapper.insert(sysStudent);}stopWatch.stop();System.out.println(stopWatch.shortSummary());}运行结果
时间较长，高达179秒，不推荐使用。
利用for循环进行单条插入时，每次都是在获取连接(Connection)、释放连接和资源关闭等操作上，
（如果数据量大的情况下）极其消耗资源，导致时间长。
当然所有测试时间均是在单元测试中进行，运行时间受多方面影响，不代表最终业务层运行实际时间，
仅用作同等条件方式下耗时对比。
3、方式二：使用拼接sql方式实现批量插入数据
在mapper中新增方法
public interface SysStudentMapper extends BaseMapper<SysStudent>
{@Insert("<script>" +"insert into sys_student (student_name, student_age, student_hobby) values " +"<foreach collection='studentList' item='item' separator=','> " +"(#{item.studentName}, #{item.studentAge},#{item.studentHobby}) " +"</foreach> " +"</script>")int insertSplice(@Param("studentList") List<SysStudent> studentList);
}编写单元测试
@Testpublic void spliceSqlInsertData() {ArrayList<SysStudent> students = new ArrayList<>();StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();for (int i = 0; i < 50000; i++) {SysStudent sysStudent = SysStudent.builder().studentName("test").studentAge(i).studentHobby("test").build();students.add(sysStudent);}sysStudentMapper.insertSplice(students);stopWatch.stop();System.out.println(stopWatch.shortSummary());}运行结果
拼接结果就是将所有的数据集成在一条SQL语句的value值上，其由于提交到服务器上的insert语句少了，网络负载少了，
性能也就提上去。但是当数据量上去后，可能会出现内存溢出、解析SQL语句耗时等情况。
4、方式三：使用mybatisplus的saveBatch实现批量插入
使用MyBatis-Plus实现IService接口中批处理saveBatch()方法
编写单元测试
@Testpublic void batchInsertData() {ArrayList<SysStudent> students = new ArrayList<>();StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();for (int i = 0; i < 50000; i++) {SysStudent sysStudent = SysStudent.builder().studentName("test").studentAge(i).studentHobby("test").build();students.add(sysStudent);}iSysStudentService.saveBatch(students,1000);stopWatch.stop();System.out.println(stopWatch.shortSummary());}运行结果
5、方式四：共用SqlSession，关闭自动提交事务实现for循环批量插入大数据量数据
由于同一个SqlSession省去对资源相关操作的耗能、减少对事务处理的时间等，从而极大程度上提高执行效率。
编写单元测试
@Testpublic void forBatchInsertData() {//开启批处理处理模式 BATCH,关闭自动提交事务SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false);//反射获取 MapperSysStudentMapper sysStudentMapper = sqlSession.getMapper(SysStudentMapper.class);StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();for (int i = 0; i < 50000; i++) {SysStudent sysStudent = SysStudent.builder().studentName("test").studentAge(i).studentHobby("test").build();sysStudentMapper.insert(sysStudent);}//一次性提交事务sqlSession.commit();//关闭资源sqlSession.close();stopWatch.stop();System.out.println(stopWatch.shortSummary());}引入依赖
@Autowiredprivate SqlSessionFactory sqlSessionFactory;运行结果
推荐使用
6、方式五：使用ThreadPoolTaskExecuror线程池实现批量插入大数据量数据到mysql
将要插入的数据列表按照指定的批次大小分割成多个子列表，并开启多个线程来执行插入操作。
通过 TransactionManager 获取事务管理器，并使用 TransactionDefinition 定义事务属性。
在每个线程中，我们通过 transactionManager.getTransaction() 方法获取事务状态，并在插入操作中使用该状态来管理事务。
在插入操作完成后，根据操作结果调用transactionManager.commit()或 transactionManager.rollback() 方法来提交或回滚事务。
在每个线程执行完毕后，都会调用 CountDownLatch 的 countDown() 方法，以便主线程等待所有线程都执行完毕后再返回。
Java中使用CountDownLatch实现并发流程控制：
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SpringBoot中使用Spring自带线程池ThreadPoolTaskExecutor与Java8CompletableFuture实现异步任务示例：
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编写单元测试：
@Testpublic void threadPoolInsertData() {ArrayList<SysStudent> students = new ArrayList<>();StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();for (int i = 0; i < 50000; i++) {SysStudent sysStudent = SysStudent.builder().studentName("test").studentAge(i).studentHobby("test").build();students.add(sysStudent);}int count = students.size();int pageSize = 1000; //每批次插入的数据量int threadNum = count%pageSize == 0?(count/pageSize):(count/pageSize+1); //线程数CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);for (int i = 0; i < threadNum; i++) {int startIndex = i * pageSize;int endIndex = Math.min(count,(i+1)*pageSize);List<SysStudent> subList = students.subList(startIndex,endIndex);threadPoolTaskExecutor.execute(()->{DefaultTransactionDefinition transactionDefinition = new DefaultTransactionDefinition();TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(transactionDefinition);try{sysStudentMapper.insertSplice(subList);transactionManager.commit(status);}catch (Exception exception){transactionManager.rollback(status);throw exception;}finally {countDownLatch.countDown();}});}try{countDownLatch.await();}catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();}stopWatch.stop();System.out.println(stopWatch.shortSummary());}需要引入依赖
@Autowiredprivate ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor;@Autowiredprivate PlatformTransactionManager transactionManager;运行结果
推荐使用
