SpringBoot 高效批量插入万级数据，哪种方式最强？

准备工作

1、Maven项目中pom.xml文件引入的相关依赖如下

<dependencies>
    <!-- SpringBoot Web模块依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Mybatis-Plus 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>

    <!-- 数据库连接驱动 -->
    <dependency>
        <groupId>MySQL</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-Java</artifactId>
    </dependency>

    <!-- 使用注解，简化代码-->
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2、application.yml配置属性文件内容（重点：开启批处理模式）

server:
    端口号 
    port: 8080

#  MySQL连接配置信息（以下仅简单配置，更多设置可自行查看）
spring:
    datasource:
         连接地址（解决UTF-8中文乱码问题 + 时区校正）
                （rewriteBatchedStatements=true 开启批处理模式）
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bjpowernode?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
         用户名
        username: root
         密码
        password: xxx
         连接驱动名称
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

3、Entity实体类（测试）

/**
 *   Student 测试实体类
 *   
 *   @Data注解：引入Lombok依赖，可省略Setter、Getter方法
 */
@Data
@TableName(value = "student")
public class Student {
    
    /**  主键  type:自增 */
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private int id;

    /**  名字 */
    private String name;

    /**  年龄 */
    private int age;

    /**  地址 */
    private String addr;

    /**  地址号  @TableField：与表字段映射 */
    @TableField(value = "addr_num")
    private String addrNum;

    public Student(String name, int age, String addr, String addrNum) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.addr = addr;
        this.addrNum = addrNum;
    }
}

4、数据库student表结构（注意：无索引）

测试工作

1、for循环插入（单条）（总耗时：177秒）

总结：测试平均时间约是177秒，实在是不忍直视（捂脸），因为利用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。

@GetMapping("/for")
public void forSingle(){
    // 开始时间
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 50000; i++){
        Student student = new Student("李毅" + i,24,"张家界市" + i,i + "号");
        studentMapper.insert(student);
    }
    // 结束时间
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("插入数据消耗时间：" + (endTime - startTime));
}

测试时间：2、拼接SQL语句（总耗时：2.9秒）

简明：拼接格式：insert into student(xxxx) value(xxxx),(xxxx),(xxxxx)…

总结：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，但与第一点相比，提高了极大的性能。

 /**
 * 拼接sql形式
 */
@GetMapping("/sql")
public void sql(){
    ArrayList<Student> arrayList = new ArrayList<>();
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 50000; i++){
        Student student = new Student("李毅" + i,24,"张家界市" + i,i + "号");
        arrayList.add(student);
    }
    studentMapper.insertSplice(arrayList);
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("插入数据消耗时间：" + (endTime - startTime));
}

mapper

public interface StudentMapper extends BaseMapper<Student> {

    @Insert("<script>" +
            "insert into student (name, age, addr, addr_num) values " +
            "<foreach collection='studentList' item='item' separator=','> " +
            "(#{item.name}, #{item.age},#{item.addr}, #{item.addrNum}) " +
            "</foreach> " +
            "</script>")

    int insertSplice(@Param("studentList") List<Student> studentList);
}

测试结果3、批量插入saveBatch（总耗时：2.7秒）

简明：使用MyBatis-Plus实现IService接口中批处理saveBatch()方法，对底层源码进行查看时，可发现其实是for循环插入，但是与第一点相比，为什么性能上提高了呢？

因为利用分片处理（batchSize = 1000） + 分批提交事务的操作，从而提高性能，并非在Connection上消耗性能。（目前个人觉得较优化方案）

/**
 * mybatis-plus的批处理模式
 */
@GetMapping("/saveBatch1")
public void saveBatch1(){
    ArrayList<Student> arrayList = new ArrayList<>();
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    // 模拟数据
    for (int i = 0; i < 50000; i++){
        Student student = new Student("李毅" + i,24,"张家界市" + i,i + "号");
        arrayList.add(student);
    }
    // 批量插入
    studentService.saveBatch(arrayList);
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("插入数据消耗时间：" + (endTime - startTime));
}

重点注意：MySQLJDBC驱动默认情况下忽略saveBatch()方法中的executeBatch()语句，将需要批量处理的一组SQL语句进行拆散，执行时一条一条给MySQL数据库，造成实际上是分片插入，即与单条插入方式相比，有提高，但是性能未能得到实质性的提高。

测试：数据库连接URL地址缺少 rewriteBatchedStatements = true 参数情况

#  MySQL连接配置信息
spring:
    datasource:
         连接地址（未开启批处理模式）
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/bjpowernode?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai
         用户名
        username: root
         密码
        password: xxx
         连接驱动名称
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

测试结果：10541 约等于 10.5秒（未开启批处理模式）4、循环插入 + 开启批处理模式（总耗时：1.7秒）（重点：一次性提交）

简明：开启批处理，关闭自动提交事务，共用同一个SqlSession之后，for循环单条插入的性能得到实质性的提高；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。（目前个人觉得较优化方案）

/**
 * 共用同一个SqlSession
 */
@GetMapping("/forSaveBatch")
public void forSaveBatch(){
    //  开启批量处理模式 BATCH 、关闭自动提交事务 false

    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false);
    //  反射获取，获取Mapper
    StudentMapper studentMapper = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class);
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0 ; i < 50000 ; i++){
        Student student = new Student("李毅" + i,24,"张家界市" + i,i + "号");
        studentMapper.insert(student);
    }
    // 一次性提交事务
    sqlSession.commit();
    // 关闭资源
    sqlSession.close();
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("总耗时： " + (endTime - startTime));
}

5、ThreadPoolTaskExecutor（总耗时：1.7秒）

❝

目前个人觉得较优化方案

❞

@Autowired
private ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor;
@Autowired
private PlatformTransactionManager transactionManager;

@GetMapping("/batchInsert2")
public void batchInsert2() {
    ArrayList<Student> arrayList = new ArrayList<>();
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    // 模拟数据
    for (int i = 0; i < 50000; i++){
        Student student = new Student("李毅" + i,24,"张家界市" + i,i + "号");
        arrayList.add(student);
    }
    int count = arrayList.size();
    int pageSize = 1000; // 每批次插入的数据量
    int threadNum = 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<Student> subList = arrayList.subList(startIndex, endIndex);
        threadPoolTaskExecutor.execute(() -> {
            DefaultTransactionDefinition transactionDefinition = new DefaultTransactionDefinition();
            TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
            try {
                studentMapper.insertSplice(subList);
                transactionManager.commit(status);
            } catch (Exception e) {
                transactionManager.rollback(status);
                throw e;
            } finally {
                countDownLatch.countDown();
            }
        });
    }
    try {
        countDownLatch.await();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

首先定义了一个线程池（ThreadPoolTaskExecutor），用于管理线程的生命周期和执行任务。然后，我们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。

首先通过 TransactionManager 获取事务管理器，并使用 TransactionDefinition 定义事务属性。然后，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，我们再根据操作结果调用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。