Java使用多线程做批处理（查询大量数据）

Java使用多线程做批处理（查询大量数据）
- 前言背景
- Java使用多线程的条件
- 操作流程

前言背景

什么是进程：
“进程”是操作系统的概念，一个独立运行的程序，就是一个“进程”。
什么是线程：
“线程”是由“进程创建”的，一个进程可以创建任意多的线程，每个线程都包含一些代码。线程中的代码会同主进程或者其他线程“同时运行”。

什么是多进程：
同一时间段，同时运行多个程序。
什么是多线程：
一个程序同时启动多个线程，也就是多个代码块同时运行。从而提高程序的运行效率。

二、并发和并行
什么是并发
多个线程同时访问同一资源
例：你正在吃饭，有人来敲门，你放下饭碗去开门，回来接着吃饭。

什么是并行
多个线程同时开始运行
例：你正在吃饭，来电话啦，你边吃饭边打电话

Java使用多线程的条件

批处理（批量上传，批量导出，批量更新）

查询大量数据

本文以查询为例，展示一下线程池的使用。

本文使用的多线程框架是Executor

Executor 框架是 Java5 之后引进的，在 Java5 之后，通过Executor来启动线程比使用 Thread 的start方法更好

详情可以参考博客

https://else.wiki/post/JavaThreadPool

操作流程

查询出表的数据总量。
数据的切分，根据本机CPU的核数配置合适数量的线程处理数，根据数据总量为不同的线程分配不同的查询数据量分段，即不同的线程查询不同分段的数据。
将各个查询数据的线程提交至线程池，这里使用的线程是带有返回结果的异步线程。（这样能把所有查询结果合并，才能进行下一步的操作。拿不到处理后的数据还怎么做下一步操作呢，所以一点要选择带有返回结果的线程）

为了例子足够简单，这里的数据总量直接写死，不去查询对应的数据库，我们的关注点放在，如何使用多线程以及多线程查询的结果合并，查询的表如下图，有1条数据，分成4个线程，每一个线程查询1条数据返回，最后把多个线程查询的数据合并

controller层

@Resource
private IBlogService blogService;@GetMapping("/testThredData")
public List testThredData(){return blogService.getAllResult();
}

service层

public interface IBlogService extends IService<Blog> {//每个线程分页查询public List<Blog> getQueryData(Integer start,Integer end);//合并线程结果public List getAllResult();
}

serviceImpl层

@Service
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {@Resourceprivate BlogMapper blogMapper;@Autowiredprivate MultiThreadQueryUtil multiThreadQueryUtil;//每个线程分页查询@Overridepublic List<Blog> getQueryData(Integer start, Integer end) {return this.blogMapper.getQueryData(start,end);}//合并线程结果@Overridepublic List getAllResult() {return multiThreadQueryUtil.getMultiCombineResult();}
}

multiThreadQueryUtil工具类

@Service
public class MultiThreadQueryUtil {/*** 获取多线程结果并进行结果合并* @return*/public List<List> getMultiCombineResult() {//开始时间long start = System.currentTimeMillis();//返回结果List<List> result = new ArrayList<>();//查询数据库总数量
//        int count = workflowTaskMapper.selectCountAll();
//        Map<String,String> splitMap = ExcelLocalUtils.getSplitMap(count,5);//假定总数据4条//Callable用于产生结果List<Callable<List>> tasks = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= 4; i++) {//不同的线程用户处理不同分段的数据量，这样就达到了平均分摊查询数据的压力//这里让每个线程每次查询一条数据int startNum =i-1;//对应的数据要和i挂钩 ，否则数据不变int endNum =i;Callable<List> qfe = new ThredQuery(startNum, endNum);tasks.add(qfe);   }try{//定义固定长度的线程池  防止线程过多，5就够用了
//            ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);//4条数据，分成4个线程来查询ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);//Future用于获取结果List<Future<List>> futures=executorService.invokeAll(tasks);//处理线程返回结果if(futures!=null&&futures.size() > 0){for (Future<List> future:futures){result.addAll(future.get());}}//关闭线程池，一定不能忘记executorService.shutdown();}catch (Exception e){e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("线程查询数据用时:"+(end-start)+"ms");return result;}
}

Future相关的知识，可以参考这篇博客

https://blog.csdn.net/bobozai86/article/details/123978048
注意：startNum和endNum的值要和i相关，楼主一开始直接设固定值，通过自增来改变，后来发现这两个值没有变化，修改成和i相关即可解决

ThredQuery线程执行方法类

public class ThredQuery implements Callable<List> {public static SpringContextUtil springContextUtil = new SpringContextUtil();private int start;private int end;//每个线程查询出来的数据集合private List datas;public  ThredQuery(int start,int end) {this.start=start;this.end=end;//每个线程查询出来的数据集合
//        QueryService queryService= springContextUtil.getBean("queryService");//上面获取bean实例的方法可能会失效IBlogService blogService = springContextUtil.getBean(IBlogService.class);List count = blogService.getQueryData(start,end);datas = count;}//返回数据给Future@Overridepublic List call() throws Exception {return datas;}
}

这里线程继承了 Callable，多线程实现对list数据的处理

SpringContextUtil工具类

@Component
public class SpringContextUtil implements ApplicationContextAware {/*** 上下文对象实例*/private static ApplicationContext applicationContext;@Overridepublic void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {this.applicationContext = applicationContext;}/*** 获取applicationContext** @return*/public static ApplicationContext getApplicationContext() {return applicationContext;}/*** 获取HttpServletRequest*/public static HttpServletRequest getHttpServletRequest() {return ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();}public static String getDomain(){HttpServletRequest request = getHttpServletRequest();StringBuffer url = request.getRequestURL();return url.delete(url.length() - request.getRequestURI().length(), url.length()).toString();}public static String getOrigin(){HttpServletRequest request = getHttpServletRequest();return request.getHeader("Origin");}/*** 通过name获取 Bean.** @param name* @return*/public static Object getBean(String name) {return getApplicationContext().getBean(name);}/*** 通过class获取Bean.** @param clazz* @param       <T>* @return*/public static <T> T getBean(Class<T> clazz) {return getApplicationContext().getBean(clazz);}/*** 通过name,以及Clazz返回指定的Bean** @param name* @param clazz* @param       <T>* @return*/public static <T> T getBean(String name, Class<T> clazz) {return getApplicationContext().getBean(name, clazz);}
}

我们借助postman来测试一下，可以看到执行正常，不同的线程查询不同的数据，并合并在一起

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