震撼！通过双重异步，Excel 10万行数据导入从191秒优化到2秒！-51CTO.COM

在现代的企业级应用开发中，海量数据的处理效率和并发性能优化是一个非常重要的课题。无论是大规模数据导入、文件解析，还是在分布式系统中处理高并发任务，如何提升系统的处理速度、合理利用计算资源、减少线程上下文切换的开销，这些都是开发者必须面对的问题。在这一背景下，线程池技术以及异步编程逐渐成为提升系统性能的利器。

本文将深入探讨如何通过合理设计线程池和利用异步编程模型，有效优化大规模数据的处理性能。我们将结合 Spring Boot 框架中的 @Async 注解、自定义线程池、以及通过使用 EasyExcel 进行大数据量的 Excel 解析和异步写入数据库的场景，详细说明如何通过分而治之的策略，减少系统的响应时间、提高并发处理能力。同时，还将分析如何基于 CPU 和 IO 密集型任务的特性，来合理设置线程池的核心线程数、最大线程数等参数，以便在实际项目中能够充分发挥硬件资源的性能。

通常我是这样做的：

使用POI读取需要导入的Excel文件；
将文件名作为表名，列标题作为列名，并将数据拼接成SQL语句；
通过JDBC或Mybatis插入到数据库。

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在操作中，如果文件数量多且数据量大，处理过程可能会非常缓慢。

访问后，感觉程序没有响应，但实际上，它正在读取并插入数据，只是速度很慢。

读取包含10万行的Excel文件竟然耗时191秒！

我以为程序卡住了！

private void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 读取第一个工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 获取总行数
    int maxRow = sheet.getLastRowNum();

    StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();

    insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");

    XSSFRow row = sheet.getRow(0);
    for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
        insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
    }

    insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
    insertBuilder.append(" ) values ( ");

    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    for (int i = 1; i <= maxRow; i++) {
        XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
        String id = "";
        String name = "";
        for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
            if (j == 0) {
                id = xssfRow.getCell(j) + "";
            } else if (j == 1) {
                name = xssfRow.getCell(j) + "";
            }
        }

        boolean flag = isExisted(id, name);
        if (!flag) {
            stringBuilder.append(insertBuilder);
            stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
            for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
                stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
            }
            stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
            stringBuilder.append(" )").append("\n");
        }
    }

    List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
    int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
}

private static boolean isExisted(String id, String name) {
    String sql = "select count(1) as num from " + static_TABLE + " where ID = '" + id + "' and NAME = '" + name + "'";
    String num = JdbcUtil.executeSelect(sql, "num");
    return Integer.valueOf(num) > 0;
}

private static String uuid() {
    return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}

如何优化？

优化1：首先，查询所有数据，将其缓存到map中，然后在插入前做决策。这样可以大大提高速度。

优化2：如果单个Excel文件太大，可以考虑使用异步和多线程，分批读取多行并插入数据库。

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优化3：如果文件太多，可以为每个Excel文件使用一个异步进程，实现双重异步读取和插入。

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使用双重异步处理后，从191秒优化到了2秒，你能相信吗？

以下是异步读取Excel文件和批量读取大Excel文件的关键代码。

异步读取缓存的Excel Controller类

@RequestMapping(value = "/readExcelCacheAsync", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readExcelCacheAsync() {
    String path = "G:\\Test\\data\\";
    try {
        // 读取Excel之前，缓存所有数据
        USER_INFO_SET = getUserInfo();

        File file = new File(path);
        String[] xlsxArr = file.list();
        for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
            File fileTemp = new File(path + "\\" + xlsxArr[i]);
            String filename = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
            readExcelCacheAsyncService.readXls(path + filename + ".xlsx", filename);
        }
    } catch (Exception e) {
        logger.error("|#ReadDBCsv|#Exception: ", e);
        return "error";
    }
    return "success";
}

批量读取超大Excel文件

@Async("async-executor")
public void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 读取第一个工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 总行数
    int maxRow = sheet.getLastRowNum();
    logger.info(filename + ".xlsx，共 " + maxRow + " 行数据！");
    StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();

    insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");

    XSSFRow row = sheet.getRow(0);
    for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
        insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
    }

    insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
    insertBuilder.append(" ) values ( ");

    int times = maxRow / STEP + 1;
    for (int time = 0; time < times; time++) {
        int start = STEP * time + 1;
        int end = STEP * time + STEP;

        if (time == times - 1) {
            end = maxRow;
        }

        if (end + 1 - start > 0) {
            readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsyncMybatis(sheet, row, start, end, insertBuilder);
        }
    }
}

异步批量插入数据库

@Async("async-executor")
public void readXlsCacheAsync(XSSFSheet sheet, XSSFRow row, int start, int end, StringBuilder insertBuilder) {
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    for (int i = start; i <= end; i++) {
        XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
        String id = "";
        String name = "";
        for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
            if (j == 0) {
                id = xssfRow.getCell(j) + "";
            } else if (j == 1) {
                name = xssfRow.getCell(j) + "";
            }
        }

        // 在读取Excel之前，先缓存所有数据，然后做决策
        boolean flag = isExisted(id, name);
        if (!flag) {
            stringBuilder.append(insertBuilder);
            stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
            for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
                stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
            }
            stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
            stringBuilder.append(" )").append("\n");
        }
    }

    List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
    if (collect != null && collect.size() > 0) {
        int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
    }
}

private boolean isExisted(String id, String name) {
    return ReadExcelCacheAsyncController.USER_INFO_SET.contains(id + "," + name);
}

异步线程池工具类

@Async 的目的是异步处理任务。

在方法上添加 @Async 表明该方法是异步的。
在类上添加 @Async 表示该类中的所有方法都是异步的。
使用此注解的类必须由 Spring 管理。
必须在启动类或配置类中添加 @EnableAsync 注解，@Async 才能生效。

在使用 @Async 时，如果不指定线程池的名称，即不自定义线程池，默认会使用一个线程池。这个默认线程池是 Spring 的 SimpleAsyncTaskExecutor。

默认线程池的默认配置如下：

默认核心线程数：8。
最大线程数：Integer.MAX_VALUE。
队列类型：LinkedBlockingQueue。
容量：Integer.MAX_VALUE。
空闲线程保留时间：60秒。
线程池拒绝策略：AbortPolicy。

从最大线程数可以看出，在并发情况下，线程会无限制地创建。

你也可以通过 yml 文件重新配置：

spring:
  task:
    execution:
      pool:
        max-size: 10
        core-size: 5
        keep-alive: 3s
        queue-capacity: 1000
        thread-name-prefix: my-executor

你也可以自定义线程池。以下是使用 @Async 自定义线程池的简单代码实现：

@EnableAsync // 支持异步操作
@Configuration
public class AsyncTaskConfig {

    /**
     * 来自 com.google.guava 的线程池
     * @return
     */
    @Bean("my-executor")
    public Executor firstExecutor() {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();
        // 获取 CPU 处理器数量
        int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,
                200, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);
        threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();
        return threadPool;
    }

    /**
     * Spring 的线程池
     * @return
     */
    @Bean("async-executor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        // 核心线程数
        taskExecutor.setCorePoolSize(24);
        // 线程池维护的最大线程数，超出核心线程数的线程仅当缓冲队列满时才会创建
        taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
        // 缓冲队列
        taskExecutor.setQueueCapacity(50);
        // 超出核心线程数的线程空闲时间，超时后将被销毁
        taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
        // 异步方法内部线程名
        taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");

        /**
         * 当线程池的任务缓存队列已满，且线程池中的线程数量已达到最大值时，如果还有任务到来，将采用任务拒绝策略。
         * 通常有以下四种策略：
         * ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：抛弃任务并抛出 RejectedExecutionException 异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：抛弃任务，但不抛出异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：抛弃队列最前面的任务，然后尝试执行当前任务（重复此过程）。
         * ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：重试添加当前任务，自动调用执行方法，直到成功。
         */
        taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        taskExecutor.initialize();
        return taskExecutor;
    }
}

异步失效的原因

被 @Async 注解的方法不是 public 的；
被 @Async 注解的方法的返回值类型只能是 void 或 Future；
被 @Async 注解的方法如果是静态的也会失效；
未添加 @EnableAsync 注解；
调用者和被 @Async 注解的方法不能在同一个类中；
对异步方法使用 @Transactional 是无效的，但对异步方法内调用的方法加上 @Transactional 是有效的。

线程池中设置核心线程数的问题

我尚未有时间详细探讨：在线程池中设置 CorePoolSize 和 MaxPoolSize 的最适宜和最高效的数量是多少。

借此机会进行了一些测试。

我记得有个关于 CPU 处理器数量的说法

将 CorePoolSize 设置为 CPU 处理器的数量时，效率最高吗？

// 获取 CPU 处理器数量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;

Runtime.getRuntime().availableProcessors() 会获取 CPU 核心线程数，代表计算资源。

对于 CPU 密集型任务，线程池的大小设置为 N，与 CPU 线程数一致，这可以最大限度地减少线程间的上下文切换。但在实际开发中，一般设置为 N+1，以防止线程由于不可预见的情况而阻塞。如果发生阻塞，多出来的线程可以继续执行任务，保证 CPU 的高效利用。
对于 IO 密集型任务，线程池的大小设置为 2N。这个数值是根据业务压力测试得出的，或者在不涉及业务时使用推荐值。

实际中，线程池的具体大小需要根据压力测试以及机器的当前状态进行调整。

如果线程池过大，会导致 CPU 持续切换，系统整体性能并不会有显著提高，反而可能会变慢。

我电脑的 CPU 处理器数量为 24。

那么一次读取多少行效率最高呢？

测试中，Excel 文件包含 10 万行数据。10 万 / 24 = 4166，因此我设置为 4200。这是最有效的设置吗？

测试过程中似乎的确如此。

我记得大家习惯性地将核心线程数（CorePoolSize）和最大线程数（MaxPoolSize）设置为相同的数值，通常是 200。

这只是随机选择，还是基于经验的？

测试发现，当 CorePoolSize 和 MaxPoolSize 都设置为 200 时，最初同时开启了 150 个线程工作。

为什么会这样呢？

经过数十次测试后

发现核心线程数并没有太大区别；
关键是每次读取和存储的行数，不能太多，存储速度会逐渐减慢；
也不能太少，如果少于 150 个线程，会导致线程阻塞，反而减慢进程。

IV.使用 EasyExcel 读取并插入数据库

我不会写 EasyExcel 的双异步优化。大家要记住避免掉进低级勤奋的陷阱。

ReadEasyExcelController

@RequestMapping(value = "/readEasyExcel", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readEasyExcel() {
    try {
        String path = "G:\\Test\\data\\";
        String[] xlsxArr = new File(path).list();
        for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
            String filePath = path + xlsxArr[i];
            File fileTemp = new File(path + xlsxArr[i]);
            String fileName = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
            List<UserInfo> list = new ArrayList<>();
            EasyExcel.read(filePath, UserInfo.class, new ReadEasyExeclAsyncListener(readEasyExeclService, fileName, batchCount, list)).sheet().doRead();
        }
    }catch (Exception e){
        logger.error("readEasyExcel Exception：",e);
        return "error";
    }
    return "success";
}

ReadEasyExeclAsyncListener

public ReadEasyExeclService readEasyExeclService;
// 表名
public String TABLE_NAME;
// 批量插入阈值
private int BATCH_COUNT;
// 数据收集
private List<UserInfo> LIST;

public ReadEasyExeclAsyncListener(ReadEasyExeclService readEasyExeclService, String tableName, int batchCount, List<UserInfo> list) {
    this.readEasyExeclService = readEasyExeclService;
    this.TABLE_NAME = tableName;
    this.BATCH_COUNT = batchCount;
    this.LIST = list;
}

@Override
public void invoke(UserInfo data, AnalysisContext analysisContext) {
    data.setUuid(uuid());
    data.setTableName(TABLE_NAME);
    LIST.add(data);
    if (LIST.size() >= BATCH_COUNT) {
        // 批量入库
        readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
    }
}

@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
    if (LIST.size() > 0) {
        // 最后一批入库
        readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
    }
}

public static String uuid() {
    return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}

ReadEasyExeclServiceImpl

@Service
public class ReadEasyExeclServiceImpl implements ReadEasyExeclService {

    @Resource
    private ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper;

    @Override
    public void saveDataBatch(List<UserInfo> list) {
        // Insert into the database via mybatis
        readEasyExeclMapper.saveDataBatch(list);
      // Insert into the database via JDBC
        // insertByJdbc(list);
        list.clear();
    }
    
    private void insertByJdbc(List<UserInfo> list){
        List<String> sqlList = new ArrayList<>();
        for (UserInfo u : list){
            StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
            sqlBuilder.append("insert into ").append(u.getTableName()).append(" ( UUID,ID,NAME,AGE,ADDRESS,PHONE,OP_TIME ) values ( ");
            sqlBuilder.append("'").append(ReadEasyExeclAsyncListener.uuid()).append("',")
                            .append("'").append(u.getId()).append("',")
                            .append("'").append(u.getName()).append("',")
                            .append("'").append(u.getAge()).append("',")
                            .append("'").append(u.getAddress()).append("',")
                            .append("'").append(u.getPhone()).append("',")
                            .append("sysdate )");
            sqlList.add(sqlBuilder.toString());
        }

        JdbcUtil.executeDML(sqlList);
    }
}

UserInfo

@Data
public class UserInfo {

    private String tableName;

    private String uuid;

    @ExcelProperty(value = "ID")
    private String id;

    @ExcelProperty(value = "NAME")
    private String name;

    @ExcelProperty(value = "AGE")
    private String age;

    @ExcelProperty(value = "ADDRESS")
    private String address;

    @ExcelProperty(value = "PHONE")
    private String phone;
}

结语

在处理高并发、大数据导入等场景时，异步编程和线程池技术提供了一种极具效率的解决方案。通过合理配置线程池的核心线程数、最大线程数、队列长度等参数，能够在确保系统稳定性的前提下，大幅提升并发处理能力。而通过异步编程，我们可以有效避免线程阻塞、减少资源浪费，并让系统在面对大量请求时依然能够保持较高的响应速度。

本文的示例通过 Spring Boot 的 @Async 注解和自定义线程池，在实际的 EasyExcel 大数据导入场景下，验证了这种技术组合的高效性和实用性。此外，通过对 CPU 密集型任务和 IO 密集型任务的深入分析，开发者能够根据自身项目的特点，选择合适的线程池配置策略，最大化资源利用率和性能表现。

在实际应用中，线程池和异步编程不仅适用于大数据导入，还可以推广到包括文件处理、网络请求、日志处理等各类需要并发处理的场景中。因此，掌握并灵活运用这些技术，将为我们的系统性能优化提供坚实的基础，使我们能够应对更复杂、更苛刻的业务需求。