记一次多线程导出百万数据

一次多线程导出数百万数据数据

在我的工作中，我经常需要从数据库中导出大量的数据。通常，这些数据以CSV格式存储在文件中。然而，在处理大量数据时，单线程可能无法满足需求，因此需要使用多线程来提高效率。

最近，我们遇到了一个需求：将数百万条记录的数据库表导出到CSV文件中。由于单线程速度慢，容易导致内存溢出，我们考虑使用Java多线程来加快这个过程。

在实现多线程之前，首先要考虑如何管理和控制这些并发执行的任务。因此，我们选择使用Executor框架提供的ThreadPolExecutor创建一个自定义的固定大小线城市，具有适当的尺寸，可以重用空闲线程，允许设置队列长度。

public class CsvExportTask implements Runnable {    // ...}int threadNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<>(100);ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(        threadNumber,        threadNumber,        0L, TimeUnit.MILLISECONDS,        queue);

将整个数据集分成多个子集，每个线程负责处理其中一个子集。这种方法被称为数据分片。

long totalCount = dao.getCount();int pageSize = 1000; // 每页记录数字int pageCount = (int) Math.ceil((double)totalCount / pageSize); // 总页数for(int i=1; i<=pageCount; i++) {    int startRow = (i - 1) * pageSize;    List<Data> dataList = dao.getDataList(startRow, pageSize);    CsvExportTask task = new CsvExportTask(dataList, filePath);    executor.execute(task);}

当我们有线程池和数据分片时，我们可以开始实现Csvexportask。在这一类中，我们需要重写run()方法，并完成具体的导出逻辑。

public class CsvExportTask implements Runnable {    private List<Data> dataList;    private String filePath;    public void run() {        try(BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(Paths.get(filePath), StandardCharsets.UTF_8)) {            CSVPrinter csvPrinter =                    new CSVPrinter(writer, CSVFormat.DEFAULT.withHeader("id", "name", "age"));            for(Data data : this.dataList) {                csvPrinter.printRecord(data.getId(), data.getName(), data.getAge());            }            csvPrinter.flush();        } catch(IOException e) {            e.printStackTrace();        }   }}

Java多线程技术的使用可以显著提高大量数据的导出效率。但是，在实际应用中，我们也需要注意一些细节。例如：

• 数据分片的大小要适当，过小会降低效率，过大会增加内存费用。
• 为了充分发挥多线程的优势，需要合理设置线程池参数。
• 在导出数据时，应注意异常处理和资源释放。

通过这次实践，我深刻体会到Java多线程在处理大量数据任务方面的优越性能及其重要性。