探索将20w数据插入1000w+的表中

Posted 2025-03-14 Updated 2025-03- 15

By 子墨

31~40 min read

问题：有一个1000w+数据的出库单表，这个表有两个字段，分别是主键id和订单号，现在在Java的list集合中有20w条待入库的数据，这些数据的订单号可能会跟数据库中的数据有重复。现在需要以最快的速度将这20w数据插入数据库中。

1.准备：用Docker启动一个mysql容器，cpu限制为1，内存限制为1024MB。

version: '3'
services:
  db:
    image: mysql:8.0
    restart: always
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: ${MYSQL_ROOT_PASSWORD}
      MYSQL_COLLATION_SERVER: utf8mb4_unicode_ci
      MYSQL_CHARACTER_SET_SERVER: utf8mb4
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1'  # 限制 CPU 使用为 1 个核心
          memory: 1024M  # 限制内存使用为 1024MB
volumes:
  db_data:

2.建库建表，建一个出库单表用来演示

要求订单号不能重复，所以这里对order_no字段建了唯一索引

CREATE TABLE `stock_out_order` (
  `id` bigint NOT NULL COMMENT 'id',
  `order_no` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '订单编号',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_order_no` (`order_no`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

3.伪代码演示

基于20w数据，我们不会一次性插入，也不会一条条插入，我这里是准备以1000条为一组做批量插入，同时为了提高性能，使用了并发线程同时插入。

mybatis的批量是代码循环插入，要自己写一个

<insert id="saveBatch2" parameterType="java.util.List">
        insert into stock_out_order (id,order_no) values
        <foreach collection="list" item="item" separator=",">
            (#{item.id},#{item.orderNo})
        </foreach>
    </insert>

为了方便验证，这里使用伪代码生成订单号（一般订单号都是由字母+数字组成，形如Y000000000000001，应该没有人用汉字吧）。

      // 每批保存的数量
      int batchSize = 1000;
      // 总订单数量
      int totalOrders = 20 * 10000;
      // 线程池大小
      int threadPoolSize = 10;
      ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadPoolSize);
      CountDownLatch latch = new CountDownLatch(totalOrders / batchSize + (totalOrders % batchSize == 0 ? 0 : 1));
      // 批量生成不重复的订单
      for (int i = 0; i < totalOrders; i += batchSize) {
            int start = i;
            int end = Math.min(start + batchSize, totalOrders);
            executorService.submit(() -> {
                List<StockOutOrder> orders = new ArrayList<>(batchSize);
                for (int j = start; j < end; j++) {
                    int numericOrderNo;
                    String orderNo = convertIntegerToOrderNo(numericOrderNo);
                    StockOutOrder stockOutOrder = new StockOutOrder();
                    stockOutOrder.setOrderNo(orderNo);
                    orders.add(stockOutOrder);
                }
                super.baseMapper.saveBatch2(orders);
                // 增加已存在的订单数量
                lock.lock();
                latch.countDown();
            });
        }
        try {
            latch.await(); // 等待所有任务完成
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            executorService.shutdown();
        }

数据库的数据我们暂时使用多线程拉出来，为了减少存储空间，我这里使用的bitmap,

    // 订单转成数字，回头用bitmap存储，这里只是模拟，并不代表真实订单，真实订单可能ABCD多种类型
    private int convertOrderNoToInteger(String orderNo) {
        char letterPart = orderNo.charAt(0);
        int numericPart = Integer.parseInt(orderNo.substring(1));
        return (letterPart - 'A') * 1000000 + numericPart;
    }

    private String convertIntegerToOrderNo(int numericOrderNo) {
        char letterPart = (char) ('A' + (numericOrderNo / 1000000));
        int numericPart = numericOrderNo % 1000000;
        return letterPart + String.format("%06d", numericPart);
    }

数据库的这里先不做并发处理，一批1w条，for循环查试试，下面我们来看一下数据

数据库中存量订单数	查询存量订单耗时(ms)	保存订单耗时(ms)
20,0000	624	1821
40,0000	1,483	1620
80,0000	4,971	1586
160,0000	18,437	1612

数据到160w条我就没往下测了，很明显，随着数据库数据量的增大，查询时间控制不住了

于是我就对数据库的查询做了一下并发处理，并发数是10（约cpu核心数2N+1），再来看一下数据

数据库中存量订单数	查询存量订单耗时(ms)	保存订单耗时(ms)
200,0000	9,306	1785
280,0000	17,789	1833
360,0000	28,982	1684

从上面数据可以看出来，做并发处理还是很明显，但是架不住数据量大呀，每次写入都要去全量获取订单确实太耗费时间了。

如果是经常要将20w左右的数据存储到数据库，那么是否考虑使用缓存将订单数据存储到内存里面，这样就不用每次从数据库去拉取数据了，这里暂时不引入中间件，服务器重启数据会清空，demo~

最终伪代码如下：

@Slf4j
@Service
public class StockOutOrderServiceImpl extends ServiceImpl<StockOutOrderMapper, StockOutOrder>
        implements StockOutOrderService {

    private final AtomicInteger orderNoCounter = new AtomicInteger(0);
    private final Lock lock = new ReentrantLock();
    private BitSet existingOrderNos;
    private int cachedTotalExistingOrders = -1;

    private void initializeCache() {
        int totalExistingOrders = (int) count();
        cachedTotalExistingOrders = totalExistingOrders;
        existingOrderNos = new BitSet(totalExistingOrders);

        // 并发查询已有的 orderNo
        int queryBatchSize = 10000;
        int numBatches = (totalExistingOrders + queryBatchSize - 1) / queryBatchSize;
        CountDownLatch queryLatch = new CountDownLatch(numBatches);

        for (int i = 0; i < totalExistingOrders; i += queryBatchSize) {
            int offset = i;
            int limit = Math.min(queryBatchSize, totalExistingOrders - offset);
            Executors.newSingleThreadExecutor().submit(() -> {
                List<String> batchOrderNos = super.baseMapper.selectOrderNosByRange(offset, limit);
                for (String orderNo : batchOrderNos) {
                    int numericOrderNo = convertOrderNoToInteger(orderNo);
                    lock.lock();
                    try {
                        existingOrderNos.set(numericOrderNo);
                    } finally {
                        lock.unlock();
                    }
                }
                queryLatch.countDown();
            });
        }

        try {
            queryLatch.await(); // 等待所有查询任务完成
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }

    @Override
    public void saveBatch2() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        // 每批保存的数量
        int batchSize = 1000;
        // 总订单数量
        int totalOrders = 20 * 10000;
        // 线程池大小
        int threadPoolSize = 10;
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadPoolSize);
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(totalOrders / batchSize + (totalOrders % batchSize == 0 ? 0 : 1));

        // 检查缓存是否有效
        int currentTotalExistingOrders = (int) count();
        if (currentTotalExistingOrders != cachedTotalExistingOrders) {
            // 缓存失效，重新初始化缓存
            initializeCache();
        }

        log.debug("查询到已有的订单数量：{}", currentTotalExistingOrders);
        long time2 = System.currentTimeMillis();
        log.debug("查询已有订单耗时：{}ms", (time2 - startTime));

        for (int i = 0; i < totalOrders; i += batchSize) {
            int start = i;
            int end = Math.min(start + batchSize, totalOrders);
            executorService.submit(() -> {
                List<StockOutOrder> orders = new ArrayList<>(batchSize);
                for (int j = start; j < end; j++) {
                    int numericOrderNo;
                    do {
                        numericOrderNo = orderNoCounter.getAndIncrement();
                    } while (existingOrderNos.get(numericOrderNo));
                    existingOrderNos.set(numericOrderNo);

                    String orderNo = convertIntegerToOrderNo(numericOrderNo);
                    StockOutOrder stockOutOrder = new StockOutOrder();
                    stockOutOrder.setOrderNo(orderNo);
                    orders.add(stockOutOrder);
                }
                super.baseMapper.saveBatch2(orders);
                // 增加已存在的订单数量
                lock.lock();
                try {
                    cachedTotalExistingOrders += orders.size();
                } finally {
                    lock.unlock();
                }
                latch.countDown();
            });
        }

        try {
            latch.await(); // 等待所有任务完成
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            executorService.shutdown();
            long time3 = System.currentTimeMillis();
            log.debug("保存订单耗时：{}ms", (time3 - time2));
        }
    }

    private int convertOrderNoToInteger(String orderNo) {
        char letterPart = orderNo.charAt(0);
        int numericPart = Integer.parseInt(orderNo.substring(1));
        return (letterPart - 'A') * 1000000 + numericPart;
    }

    private String convertIntegerToOrderNo(int numericOrderNo) {
        char letterPart = (char) ('A' + (numericOrderNo / 1000000));
        int numericPart = numericOrderNo % 1000000;
        return letterPart + String.format("%06d", numericPart);
    }
}

再来看一下数据

数据库中存量订单数	查询存量订单耗时(ms)	保存订单耗时(ms)
200,0000	248	2498
300,0000	383	2491
400,0000	576	2302
600,0000	811	2352
800,0000	1103	2611
1000,0000	1324	2474
1100,0000	1426	2086

从上面的数据可以看出，使用本地缓存策略以减少数据库访问还是比较有效的，能够大幅度减少订单查询耗时

最后：

实验数据仅作参考，实际操作中还有其他细节需要考虑，比如失败回滚策略，缓存数据的一致性等。

使用BitSet作为存储方式也许是很不错的选择，理论上来说1亿订单占用约 12 MB

为什么批量插入要选择1000条呢？----1000条量级在错误重试时成本可控

# 典型性能趋势示例
批量数 | 耗时(s)
100    | 1.2
1000   | 0.8  # 最佳点
5000   | 1.5
10000  | 3.2

开发笔记

License: CC BY 4.0