Java使用線程池批量處理數(shù)據(jù)操作具體流程
疑問&思路:
1.如何保證數(shù)據(jù)按順序批量處理
2.如何保證數(shù)據(jù)全部處理完統(tǒng)一返回
3.如何保證是多任務(wù)異步操作
4.如何提高運(yùn)行效率,減少運(yùn)行時間
1.使用ArrayList 插入數(shù)據(jù)有序且可重復(fù)
2.CountDownLatch / Future / CompletableFuture
3.多線程
4.線程池創(chuàng)建多線程
具體流程:
- 獲取需要進(jìn)行批量更新的大集合oldList,對大集合進(jìn)行拆分操作,分成N個小集合nweList-1 ~ nweList-N 。
- 開啟線程池,針對集合的大小進(jìn)行調(diào)參,對小集合進(jìn)行批量更新操作。
- 對流程進(jìn)行控制,控制線程執(zhí)行順序。
創(chuàng)建List分割工具類:
public class ListSplitUtils { //這里使用泛型T 接收 做到通用工具類 //resList總數(shù)據(jù)List subListLength:需要切割的長度 public static <T> List<List<T>> split(List<T> resList, int subListLength) { if (CollectionUtils.isEmpty(resList) || subListLength <= 0) { return Lists.newArrayList(); } List<List<T>> ret = Lists.newArrayList(); int size = resList.size(); if (size <= subListLength) { //指定數(shù)據(jù)過小直接處理 ret.add(resList); } else { int n = size / subListLength; int last = size % subListLength; // 分成n個集合,每個大小都是 subListLength 個元素 for (int i = 0; i < n; i++) { List<T> itemList = Lists.newArrayList(); for (int j = 0; j < subListLength; j++) { itemList.add(resList.get(i * subListLength + j)); } ret.add(itemList); } // last的進(jìn)行處理 if (last > 0) { List<T> itemList = Lists.newArrayList(); for (int i = 0; i < last; i++) { itemList.add(resList.get(n* subListLength + i)); } ret.add(itemList); } } return ret; }
創(chuàng)建線程池:
// 初始化線程池 /** * corePoolSize: 一直保持的線程的數(shù)量,即使線程空閑也不會釋放。除非設(shè)置了 allowCoreThreadTimeout 為 true; * maxPoolSize:允許最大的線程數(shù),隊(duì)列滿時開啟新線程直到等于該值; * keepAliveTime:表示空閑線程的存活時間。當(dāng)線程空閑時間達(dá)到keepAliveTime,該線程會退出,直到線程數(shù)量等于corePoolSize。只有當(dāng)線程池中的線程數(shù)大于corePoolSize時keepAliveTime才會起作用,直到線程中的線程數(shù)不大于corepoolSIze; * TimeUnitunit:表示keepAliveTime的單位; * workQueue:緩存任務(wù)的隊(duì)列; * handler:表示當(dāng) workQueue 已滿,且池中的線程數(shù)達(dá)到 maxPoolSize 時,線程池拒絕添加新任務(wù)時采取的策略。 */ ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(20, 50, 4, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(10), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); //大集合拆分成N個小集合,保證多線程異步執(zhí)行, 過大容易回到單線程 List<List<CheckRecordDetailsDanger>> splitNList = ListSplitUtils.split(CheckRecordDetailsDangerPage, 100); //先設(shè)置100 100以內(nèi)不考慮性能 // 記錄單個任務(wù)的執(zhí)行次數(shù) CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(splitNList.size()); for (List<CheckRecordDetailsDanger> singleList : splitNList) { // 線程池執(zhí)行 threadPool.execute(new Thread(() -> { for (CheckRecordDetailsDanger checkRecordDetailsDanger : singleList) { //統(tǒng)一賦值方法 //unifySetData(checkRecordDetailsDanger); 這是我的方法,需要替換成自己的處理邏輯 countDownLatch.countDown(); } })); } try { countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
后話
學(xué)習(xí)過程中可以了解一下 CountDownLatch 和 Future 以及 ThreadPoolExecutor 。
到此這篇關(guān)于Java使用線程池批量處理數(shù)據(jù)操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java線程池批量處理數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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