java之CSV大批量数据入库

CSV数据的入库

  • 需求
  • 前期准备
    • 环境
  • 代码展示
    • pom文件
    • 关键代码及思路
      • 多线程处理数据,否则8k万数据太慢了
      • 获取文件数据
      • 根据文件名创建相应数据库
      • 关键的SQL语句
        • saveOrUpdateBatch
  • 方案选型
      • 在程序中对数据集进行遍历,多线程进行一条条插入
      • 在程序中查询数据库中现存的数据,然后对这些数据进行更新,其余的进行插入
      • 选用 ON DUPLICATE KEY UPDATE & 多线程来实现批量处理。
        • 问题
          • 在处理最后一些数据时,报异常:获取不到数据库连接,连接超时
          • 解决方案
          • 当存在primary key 以及 unique key时,出现了死锁
          • 解决方案
          • 批量数据入库,当SQL语句拼接过长,超过了设置的最大的限制。
          • 解决方案
  • 运行结果

需求

读200+的CSV/EXCEL文件,按文件名称存到不同数据库

前期准备

环境

maven + jdk8 + mysql

代码展示

pom文件

    <dependencies>
        <!--https://mvnrepository.com/artifact/com.opencsv/opencsv -->
        <dependency>            //读取csv文件 
            <groupId>com.opencsv</groupId>
            <artifactId>opencsv</artifactId>
            <version>${opencsv.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!--mybatis-plus 持久层-->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>${mybatis-plus.version}</version>
        </dependency>

        <!-- velocity 模板引擎, Mybatis Plus 代码生成器需要 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.velocity</groupId>
            <artifactId>velocity-engine-core</artifactId>
            <version>${velocity.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

关键代码及思路

多线程处理数据,否则8k万数据太慢了

创建线程池,个数的大小一般取决于自己电脑配置,以及I/O还是CPU密集型。

  1. I/O密集型:CPU*2
  2. CPU密集型:CPU + 1
  3. Java查看CPU数目
public static final Integer N_Thread = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2 + 1;
 ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(N_Thread );
 List<CompletableFuture<Void>> futureList = new ArrayList<>();

数据进行分批处理,如果数据一次过大,可能导致sql拼接失败或者程序连接超时的问题。

            List<AirStationHourEntity> records = new ArrayList<>(table.values());
            int basic = 0, total = records.size();

            do{
                int finalBasic = basic;
                String finalTableName = tableName;
                CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
                    List<AirStationHourEntity> subRecords = records.subList(finalBasic * 6000, Math.min((1 + finalBasic) * 6000, total));
                    airStationHourMapper.saveOrUpdateBatch(finalTableName, subRecords);
                }, service);
                // 加入线程集合,方便后续阻塞主线程,防止线程没跑就提前结束
                futureList.add(completableFuture);
                basic++;
            }while (basic * 6000 < total);

获取文件数据

		String url = dataConfig.getStation();
        List<String> stationFiles = FileUtils.findFiles(url);
        //遍历文件
        for (String fileName : stationFiles) {
            try {
                // 读取文件数据
                String path = url.concat(fileName);
                CSVReader reader = new CSVReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(path), StandardCharsets.UTF_8));
                List<String[]> lines = reader.readAll();

根据文件名创建相应数据库

 tableName = fileName.substring(fileName.lastIndexOf("_") + 1, fileName.indexOf(".") - 2);
                tableName = TABLE_PREFIX.STATION_PREFIX.value.concat(tableName);
                if (airStationHourMapper.findTableByName(tableName) == 0) {
                    airStationHourMapper.createNewTable(tableName);
                }

注意:如果在主线程完成之后,没有对主线程进行阻塞,会导致线程池中的线程没跑完就直接结束了,需要遍历线程集合来阻塞主线程

 for (CompletableFuture<Void> future : futureList) {
     future.join();
 }

关键的SQL语句

saveOrUpdateBatch

这里选用Mysql提供的ON DUPLICATE KEY UPDATE来实现更新或者插入,如果primary key 或者 unique key不存在就插入,否则就更新。注意:primary key 和 unique key都存在的时候可能会导致数据的更新的异常,这里建议选其中一个作为键,否则容易死锁!见方案选型

 <update id="saveOrUpdateBatch">
        insert into ${tableName}
        (
        <include refid="Base_Column_List"/>
        )
        values
        <foreach collection="records" item="record" separator=",">
            (
            #{record.dataId,jdbcType=VARCHAR},
            #{record.stationId,jdbcType=VARCHAR},
            #{record.dataTime,jdbcType=TIMESTAMP},
            #{record.aqi,jdbcType=INTEGER},
            #{record.priPol,jdbcType=VARCHAR},
            #{record.co,jdbcType=DOUBLE},
            #{record.co24,jdbcType=DOUBLE},
            #{record.no2,jdbcType=INTEGER},
            #{record.no224,jdbcType=INTEGER},
            #{record.so2,jdbcType=INTEGER},
            #{record.so224,jdbcType=INTEGER},
            #{record.o3,jdbcType=INTEGER},
            #{record.o324,jdbcType=INTEGER},
            #{record.o38,jdbcType=INTEGER},
            #{record.o3824,jdbcType=INTEGER},
            #{record.pm10,jdbcType=INTEGER},
            #{record.pm1024,jdbcType=INTEGER},
            #{record.pm25,jdbcType=INTEGER},
            #{record.pm2524,jdbcType=INTEGER}
            )
        </foreach>
        ON DUPLICATE KEY UPDATE
        AQI = VALUES(AQI),pri_pol = VALUES(pri_pol),
        CO = VALUES(CO),CO_24 = VALUES(CO_24),
        NO2 = VALUES(NO2),NO2_24 = VALUES(NO2_24),
        SO2 = VALUES(SO2),SO2_24 = VALUES(SO2_24),
        O3 = VALUES(O3),O3_8 = VALUES(O3_8),O3_8_24 = VALUES(O3_8_24),
        PM10 = VALUES(PM10),PM10_24 = VALUES(PM10_24),
        PM2_5 = VALUES(PM2_5),PM2_5_24 =VALUES(PM2_5_24);
    </update>

方案选型

在程序中对数据集进行遍历,多线程进行一条条插入

此方案时间过久,10多个小时大概能完成100w+的数据;

在程序中查询数据库中现存的数据,然后对这些数据进行更新,其余的进行插入

此方案程序代码看起来较繁琐。

选用 ON DUPLICATE KEY UPDATE & 多线程来实现批量处理。

问题
在处理最后一些数据时,报异常:获取不到数据库连接,连接超时

java之CSV大批量数据入库_第1张图片

解决方案

修改application.yml的sql配置

    hikari:
      connection-timeout: 600000  //时间设的长一些
当存在primary key 以及 unique key时,出现了死锁

如果一个表定义有多个唯一键(包括唯一索引、主键)时,是不安全的。
当mysql执行INSERT ON DUPLICATE KEY的INSERT时,存储引擎会检查插入的行为是否产生重复错误。

org.springframework.dao.DeadlockLoserDataAccessException:
### Error updating database.  Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
### The error may exist in class path resource [mapper/PersonGroupRefMapper.xml]
### The error may involve com.order.addOrder-Inline
### The error occurred while setting parameters
### SQL: insert into t_***(XX,XX,XX,XX,XX,XX) values         (?, ?, ?, ?, ?, ?)         ON DUPLICATE KEY UPDATE XX= VALUES(XX), XX= VALUES(XX), XX= VALUES(XX)
### Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction; nested exception is com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transactio
解决方案

见上面关键SQL,删除了primary key 留下了unique key重新建表。

批量数据入库,当SQL语句拼接过长,超过了设置的最大的限制。

java之CSV大批量数据入库_第2张图片

解决方案

批量数据入库时,稍微减少数据量再进行插入,如6000条数据减为4000数据之后再批量入库。

运行结果

相比之前一天200W+数据有了质的提升,半小时完成了所有数据的预处理以及入库。
java之CSV大批量数据入库_第3张图片

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