Springboot 高并发多线程批量处理海量数据，高效稳定技巧揭秘

后端

2023-06-14 22:15:43

轻松应对海量数据：Springboot 多线程分批切割处理大数据量 List 集合的制胜法宝

1. Springboot 多线程分批切割处理的惊人优势

在处理海量数据时，传统的单线程处理方式犹如一艘过载的船只，不堪重负，速度缓慢，甚至会导致应用程序崩溃或响应迟缓。这时，Springboot 多线程分批切割处理犹如一艘破浪前行的快艇，展现出令人惊叹的优势：

效率飙升： 多线程并行处理犹如多辆赛车同时奔驰，充分利用 CPU 资源，大幅提升数据处理速度，让您的大数据量处理任务飞驰而过。
稳定性保障： 多线程处理犹如一组坚固的链条，有效避免单线程处理可能出现的死锁、内存溢出等问题，让您的应用程序稳如磐石。
灵活性加持： Springboot 多线程分批切割处理犹如一块可塑的橡皮泥，可以根据不同的业务场景调整线程数量、批次大小等参数，满足您的定制化需求。

2. Springboot 多线程分批切割处理的实战攻略

准备起航： 创建 Springboot 项目，引入必要的依赖，犹如为快艇配备了先进的引擎和导航系统。
数据装载： 创建包含大量数据的 List 集合，犹如将货物装载到快艇上。
多线程扬帆： 使用 Springboot 的并行编程框架，创建多个线程，犹如一队训练有素的水手协同合作。将 List 集合切割成更小的批次，犹如将货物分装到多个小船上。分配给各个线程处理，犹如让水手们分头运送货物。
结果汇集： 使用 CountDownLatch 或其他同步工具，犹如设置了终点哨声。等待所有线程处理完成，犹如所有货物安全抵达目的地。然后将处理结果汇集起来，犹如将货物集中统一管理。

3. 代码示例：Springboot 多线程分批切割处理实战

@SpringBootApplication
public class MultithreadingApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MultithreadingApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public ExecutorService executorService() {
        return Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
    }

    @PostMapping("/process")
    public ResponseEntity<String> process(@RequestBody List<Data> data) {
        List<List<Data>> batches = Lists.partition(data, 100);
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(batches.size());
        ExecutorService executorService = executorService();
        for (List<Data> batch : batches) {
            executorService.submit(() -> {
                // 处理批次数据
                latch.countDown();
            });
        }
        try {
            latch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            // 处理中断异常
        }
        return ResponseEntity.ok("Data processed successfully");
    }
}