多线程查询数据，将结果存入到redis中，最后批量从redis中取数据批量插入数据库中
package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import com.xxx.xx.common.service.ParentService; import com.xxx.xx.redis.service.JedisClient; import com.xxx.xx.reve.vo.RevenueSt; import com.xxx.xx.util.PropertieUtil; import net.sf.json.JSONObject; @Service @SuppressWarnings("rawtypes") public class RevenueStServiceImpl2 extends ParentService implements RevenueStService{ private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RevenueStServiceImpl.class); @Autowired private JedisClient jedisClient; //预处理对象转String方法 private String o2s(Object o) { if(o!=null&&!"".equals(o)&&!"null".equals((o+"").trim().toLowerCase())) { return o+""; } return null; } //生成总收入查询参数 private String genAllIncomeParam(String s) { StringBuffer sb = new StringBuffer(); for (int i = 1; i <= getMonth(s); i++) { sb.append("SUM(TY_"+i+")+"); } String s2 = sb.toString(); String res = s2.substring(0, s2.length()-1); logger.info("总收入查询参数：{}",res); return res; } //截取字符串获取月份信息 "201912"; private Integer getMonth(String s) { //截取后两位 s = s.substring(s.length() -2,s.length()); char c1 = s.charAt(0); char c2 = s.charAt(1); if ((c1+"").equals("0")) { return Integer.parseInt(c2+""); } return Integer.parseInt(s); } //线程池 private ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(Integer.parseInt(PropertieUtil.getConfig("revenue.threadNum"))); //redis中缓存队列key private String redisKeyName = "EVENUE_STATISTICS_LIST"; //获取统计数据方法 @SuppressWarnings("unchecked") @Override public void getStatisticsData() { //清空缓存 jedisClient.del(redisKeyName); //普通查询参数 Map param = new HashMap(); param.put("tablename","REVENUE_STATISTICS_RES"); //将原表数据备份到历史表 Integer countRevenueNum = this.selectOne("ds2", "reve.countRevenueNum", param); logger.info("----历史表revenue_statistics_res数据量为{}",countRevenueNum); if (countRevenueNum!=null && countRevenueNum >Integer.parseInt(PropertieUtil.getConfig("revenue.copyLimitNum"))) { //删除历史表 try { this.update("ds2", "reve.dropHisTable", param); logger.info("----历史表revenue_statistics_res_his删除成功"); } catch (Exception e) { logger.info("----历史表revenue_statistics_res_his不存在"); } //创建历史表并复制数据 // CREATE TABLE revenue_statistics_res_his AS SELECT * FROM revenue_statistics_res this.update("ds2", "reve.copyToHisTable", param); logger.info("----历史表revenue_statistics_res_his数据复制成功"); } // 清空原表 // truncate table ${tablename} this.update("ds2", "reve.truncateTable", param); //记录开始时间 long t1 = System.currentTimeMillis(); //准备插入结果表对象列表 List<RevenueSt> preInsertList = new ArrayList<RevenueSt>(); // 产品分类:10：移动；20：宽带；30：固化；40：电路出租；50：网元出租；-1：其他； Map<String, String> productMap = new HashMap<String,String>(); productMap.put("10", "移动"); productMap.put("20", "宽带"); productMap.put("30", "固话"); productMap.put("40", "电路"); productMap.put("50", "网元"); productMap.put("-1", "其他"); //查询eda表的参数 Map ep = new HashMap(); //查询行业列表，得到所有行业信息，即 行业id，父id，级别 List<Map> industryList = this.selectList("ds2", "reve.queryAllIndusty",ep); //全部人数 Integer allTotalNum = this.selectOne("ds2", "reve.queryAllTotal",ep); //当前最大账期（应该有收入数据的年月） String accountDay = this.selectOne("ds2", "reve.getMaxAccountDay",ep); logger.info("查询到当前最新账期：{}",accountDay); String genAllIncomeParam = genAllIncomeParam(accountDay); logger.info("拼接完当前最新账期查询参数：{}",genAllIncomeParam); String sql2 = "SELECT /*+ PARALLEL(12) */ ("+genAllIncomeParam+") FROM EDA_CUST_INC"; //查询本年累计全部客户收入 String allIncome = this.selectOne("ds2", "reve.queryAllIncome",sql2); //获取省份列表，获取省份对应的Nub,eda表中只有Nub List<Map> provList = this.selectList("ds2", "reve.queryTotalNum",param); //获取省份对应的本地网列表 List<Map> cityList = new ArrayList<Map>(); for (Map map : provList) { param.put("COMMON_REGION_ID",o2s(map.get("REGION_ID"))); Map provInfo = this.selectOne("ds2", "reve.queryRegionNbr",param); String REGION_ID = o2s(map.get("REGION_ID")); List<Map> subCity = this.selectList("ds2", "reve.querySubCity",REGION_ID); for (Map city : subCity) { city.put("PAR_NBR", provInfo.get("REGION_NBR")); } cityList.addAll(subCity); } //市级数据（本地网）-------- //遍历市列表获取统计数据 for (Map city : cityList) { //产品 for (String produce : productMap.keySet()) { //行业 for (Map industry : industryList) { ep.clear(); //查询参数：地区行业 ep.put("STD_PRVNCE_CD", o2s(city.get("PAR_NBR"))); ep.put("STD_LATN_CD", o2s(city.get("REGION_NBR"))); ep.put("PROD_TYPE", produce); //加入行业类型相关参数 ep.putAll(industry); //返回数据 ep.put("PROVINCE_REGION_ID", o2s(city.get("PAR_REGION_ID"))); ep.put("CITY_REGION_ID", o2s(city.get("COMMON_REGION_ID"))); ep.put("REGION_NAME", o2s(city.get("REGION_NAME"))); //存入公共数据 ep.put("ALL_CUST_NUM", allTotalNum); ep.put("ALL_INCOME", allIncome); //查询参数：身份证临时 ep.put("IDENTITY_TYPE", 1); addVo(ep,preInsertList); //查询参数：身份证正式 ep.put("IDENTITY_TYPE", 2); addVo(ep,preInsertList); } } } exec.shutdown(); while (true) { if (exec.isTerminated()) { logger.info("--》--收入统计获取数据，所有子线程都结束了,共计耗时：{}",(System.currentTimeMillis()-t1)); break; } } //批量插入数据库 insertBatchRevenue(); } //从redis中批量获取数据，批量插入统计结果表， private void insertBatchRevenue() { //每次取出数量 int onceNum = Integer.parseInt(PropertieUtil.getConfig("revenue.batchNum")); //统计个数 int sum = 0; //开始角标 int startIndex = 0; //步进 int step = onceNum-1; //结束角标 int endIndex = 0; // 按照范围取,每次取出onceNum条 for (int i = 1; ; i++) { endIndex = startIndex+step; logger.info("----第"+i+"次取数据，角标起始："+startIndex+"---"+endIndex); List<String> lrange = jedisClient.lrange(redisKeyName, startIndex, endIndex); //如果取完了退出循环 if (lrange==null || lrange.size()==0) { break; } //统计计数 sum += lrange.size(); //插入数据库 //遍历lrange，转成Vo，放入新的list中，插入数据库 //判断当前的表是哪个表，执行对应的一个表的批量插入逻辑 try { List<RevenueSt> paramList = new ArrayList<RevenueSt>(); for (String s : lrange) { RevenueSt vo = (RevenueSt)JSONObject.toBean(JSONObject.fromObject(s), RevenueSt.class); paramList.add(vo); } long t1 = System.currentTimeMillis(); //批量插入结果表 this.insert("ds2", "reve.insertRevenue", paramList); logger.info("----第"+i+"次取数据，插入完成,耗时毫秒："+(System.currentTimeMillis()-t1)); } catch (Exception e) { logger.error("----批量统计数据插入发生错误，当前队列名：{}，批次起始角标：{}~{},异常详情：{}",redisKeyName,startIndex,endIndex,e); e.printStackTrace(); } //起始位置 startIndex = endIndex+1; } logger.info("----插入完成，共插入：{} 条记录",sum); } //复制map,为多线程准备 private Map copyMap(Map<String, Object> oldMap) { HashMap pMap = new HashMap(); for ( Map.Entry<String,Object> entry : oldMap.entrySet()) { pMap.put(entry.getKey(), entry.getValue()); } return pMap; } //因为单次查询比较慢，所以开启多线程查询，每次查询完将结果存入redis的list中（多线程中只查询，不插入或更新数据库会避免数据库锁表，大大提升效率） private void addVo(Map ep,List<RevenueSt> list) { //这里一定要在循环内 new 参数map，以确保每个线程中使用的都是单独new的参数Map对象，否则会有并发问题 //复制参数对象 Map epT = copyMap(ep); //开启多线程 Runnable task = new Runnable() { @Override public void run() { long t1 = System.currentTimeMillis(); logger.info("--》--收入统计线程： {} -- 开始执行",Thread.currentThread().getName()); // 查询数据，查询数据库的动作要封装到一个方法中，直接在多线程的run方法中写 this.selectOne("ds2", "reve.queryIncome",ep); 会报错 RevenueSt vo = genVo(epT); //将查询结果对象转为 json 字符串 存入 redis队列中 String upJson = JSONObject.fromObject(vo).toString(); jedisClient.rpush(redisKeyName, upJson); //本地同步处理方法，不用redis本地同步方法版本，比用redis慢太多了 // synchronized (RevenueStServiceImpl.class) { // //添加到集合 // list.add(vo); // if (list.size()>=500) { // //批量插入结果表 // insertRevenue(list); // list.clear(); // } // } logger.info("--》--收入统计线程： {} -- 结束，耗时{}",Thread.currentThread().getName(),System.currentTimeMillis()-t1); } }; exec.submit(task); } /** * 查询数据并生成临时待插入对象 * @param ep EDA表查询条件 * @param comp 公共参数，用于拼接结果vo * @return */ private RevenueSt genVo(Map ep) { //返回对象 RevenueSt re = new RevenueSt(); //查序列 String eq = this.selectOne("ds2", "reve.queryRevenueEQ",ep); re.setID(eq); //本年累计全部客户收入 re.setALL_INCOME(o2s(ep.get("ALL_INCOME"))); //全部政企客户数 re.setALL_CUST_NUM(o2s(ep.get("ALL_CUST_NUM"))); //备注 re.setREMARK(o2s(ep.get("REMARK"))); //条件 //省Id re.setPROVINCE_REGION_ID(o2s(ep.get("PROVINCE_REGION_ID"))); re.setCITY_REGION_ID(o2s(ep.get("CITY_REGION_ID"))); //地区名称++ re.setREGION_NAME(o2s(ep.get("REGION_NAME"))); //地区级别 re.setREGION_GRADE(o2s(ep.get("REGION_GRADE"))); //身份证临时/正式 re.setIDENTITY_TYPE(o2s(ep.get("IDENTITY_TYPE"))); //行业 re.setINDUSTRY_TYPE_ID(o2s(ep.get("INDUSTRY_TYPE_ID"))); //行业代码++ re.setINDUSTRY_TYPE_CODE(o2s(ep.get("INDUSTRY_TYPE_CODE"))); //行业名称++ re.setINDUSTRY_TYPE_NAME(o2s(ep.get("INDUSTRY_TYPE_NAME"))); re.setPAR_INDUSTRY_TYPE_ID(o2s(ep.get("PAR_INDUSTRY_TYPE_ID"))); re.setINDUSTRY_TYPE_GRADE(o2s(ep.get("INDUSTRY_TYPE_GRADE"))); //产品类型 re.setPROD_TYPE(o2s(ep.get("PROD_TYPE"))); //查询EDA表 Map income = this.selectOne("ds2", "reve.queryIncome",ep); logger.info("---查询结果："+income); //查询合规客户数 re.setAUDIT_CUST_NUM(o2s(income.get("CUSTNUM"))); //查询合规客户身份证数 re.setAUDIT_CUST_PARTY_NUM(o2s(income.get("PARTYNUM"))); //查询收入列表(今年、去年全部12个月） re.setTY_1(o2s(income.get("TY1"))); re.setTY_2(o2s(income.get("TY2"))); re.setTY_3(o2s(income.get("TY3"))); re.setTY_4(o2s(income.get("TY4"))); re.setTY_5(o2s(income.get("TY5"))); re.setTY_6(o2s(income.get("TY6"))); re.setTY_7(o2s(income.get("TY7"))); re.setTY_8(o2s(income.get("TY8"))); re.setTY_9(o2s(income.get("TY9"))); re.setTY_10(o2s(income.get("TY10"))); re.setTY_11(o2s(income.get("TY11"))); re.setTY_12(o2s(income.get("LY12"))); re.setLY_1(o2s(income.get("LY1"))); re.setLY_2(o2s(income.get("LY2"))); re.setLY_3(o2s(income.get("LY3"))); re.setLY_4(o2s(income.get("LY4"))); re.setLY_5(o2s(income.get("LY5"))); re.setLY_6(o2s(income.get("LY6"))); re.setLY_7(o2s(income.get("LY7"))); re.setLY_8(o2s(income.get("LY8"))); re.setLY_9(o2s(income.get("LY9"))); re.setLY_10(o2s(income.get("LY10"))); re.setLY_11(o2s(income.get("LY11"))); re.setLY_12(o2s(income.get("LY12"))); logger.info("---------------拼装对象:"+re); return re; } //批量插入统计结果表，本地list缓存版本 // private void insertBatchRevenue2(List<RevenueSt> preInsertList) { // System.out.println("入参集合数量："+preInsertList.size()); // //统计数量 // int num = 0; // //每批个数 // int batchLen = 2000; // // 每批集合临时存储 // List<RevenueSt> batchlist = new ArrayList<RevenueSt>(); // for (int i = 0; i < preInsertList.size(); i++) { // RevenueSt item = preInsertList.get(i); // batchlist.add(item); // if ((i + 1) % batchLen == 0) { // insertRevenue(batchlist); // num += batchlist.size(); // System.out.println("----本次插入数量："+num); // batchlist.clear();// 处理完清空批次集合 // } // } // // 处理最后一批数据 // if (batchlist.size() > 0) { // //批量插入结果表 // insertRevenue(batchlist); // num += batchlist.size(); // } // System.out.println("----一共插入数量：" + num); // } }
注意：
如果数据量在100万以下可以，一直往redis的一个list中存，最后处理，
如果数据量大于100万，可能撑爆redis，这时，可以 单独开启一守护线程，里面用while true 循环 加 wait一定时间，定时从 list的头部取数据，批量插入数据库（模拟消息队列），等所有的查询线程都结束，再最后执行一次从redis中取剩下的所有数据批量插入。