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每秒批量插入10000条数据到MySQL中，资源消耗（带宽、IOPS）有多少？

乐百川 03-26 17:30 阅读 2
mysql数据库

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🥤本文内容

CSDN

起因

我在一台阿里云服务器部署了一主二从的MySQL集群，然后通过程序，控制每秒写入一万条数据入库，想看看消耗的资源情况

我本地跑的机器如下：
在这里插入图片描述网络用的是手机开的热点，使用的是5G网络

代码

    private ScheduledExecutorService poolExecutor;
    private ScheduledFuture<?> scheduledFuture;

    public void startCreateUserTask() {
        // 初始化线程池
        poolExecutor = new ScheduledThreadPoolExecutor(
                Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2);
        // 提交定时任务，并保存返回的ScheduledFuture对象
        scheduledFuture = poolExecutor.scheduleAtFixedRate(() -> {
            List<TbUser> userList = new ArrayList<>(10000);
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                TbUser tbUser = new TbUser();
                tbUser.setIsDelete(0);
                tbUser.setUserStatus(1);
                String uid = UUID.randomUUID().toString();
                tbUser.setNickename("liaozhiwei" + uid);
                tbUser.setUsername("liaozhiwei" + uid);
                tbUser.setPassword("liao" + uid);
                userList.add(tbUser);
            }
            Integer usersave = tbUserMapper.batchInsert(userList);
            log.info("批量保存用户数量：" + usersave);
            },
                0, //这是首次执行任务前的延迟时间。它表示从当前时间开始到首次执行任务所需的等待时间。配置为0，表示无需等待
                1, TimeUnit.SECONDS);//这是任务执行的周期时间。每次任务执行完毕后，都会等待这个时间段后再次执行任务。
    }
    public void stopCreateUserTask() {
        // 如果scheduledFuture不为null，则取消定时任务
        if (scheduledFuture != null && !scheduledFuture.isCancelled()) {
            scheduledFuture.cancel(true); // 传入true表示如果任务正在执行，则中断它
        }
        // 关闭线程池
        if (poolExecutor != null && !poolExecutor.isShutdown()) {
            poolExecutor.shutdown(); // 这不会立即停止所有任务，而是启动关闭过程
        }
    }

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="com.yunxi.user.mapper.TbUserMapper" >
    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.yunxi.user.model.po.TbUser" >
        <id column="id" property="id" jdbcType="INTEGER" />
        <result column="username" property="username" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="password" property="password" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="Is_Delete" property="isDelete" jdbcType="INTEGER" />
        <result column="user_status" property="userStatus" jdbcType="INTEGER" />
        <result column="nickename" property="nickename" jdbcType="VARCHAR" />
    </resultMap>
    <!-- 用于select查询公用抽取的列 -->
    <sql id="Base_Column_List">
        t.id,t.username,t.password,t.Is_Delete,t.user_status,t.nickename
    </sql>

    <!-- batch insert -->
    <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List">
        INSERT INTO tb_user (username,password,Is_Delete,user_status,nickename)
        VALUES
        <foreach collection="userList" item="item" index="index" separator="," >
            (
            #{item.username},
            #{item.password},
            #{item.isDelete},
            #{item.userStatus},
            #{item.nickename}
            )
        </foreach>
    </insert>

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://8.138.100.27:33061/user?characterEncoding=UTF-8&allowMultiQueries=true&serverTimezone=GMT%2B8
    username: root
    password: node1master1root
    druid:
      filters: stat,wall,slf4j
      initial-size: 50
      min-idle: 100
      max-active: 20000
      max-wait: 60000
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      test-while-idle: true
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      web-stat-filter:
        enabled: true
        url-pattern: /*
        session-stat-enable: true
        session-stat-max-count: 1000
      stat-view-servlet:
        enabled: true
        url-pattern: /druid/*
        reset-enable: true
        login-username: admin
        login-password: admin123

资源情况

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
网络带宽低于每秒20M，实例云盘IOPS(次/s)低于400，连接数、CPU使用率、内存使用率、负载情况都比较低，我的服务器配置如下：
在这里插入图片描述

4核(vCPU)，16 GiB经济型的服务器配置。只对主库进行插入。

在没有什么并发量的场景下，批量插入的数据十几分钟就可以到一千万，虽然不是很快，毕竟控制了插入的量和频率，插入的数据比较稳定，没有数据丢失的情况。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

改造

    private ScheduledExecutorService poolExecutor;
    private ScheduledFuture<?> scheduledFuture;

    public void startCreateUserTask(){
        Map<Integer, String> hashMap = new ConcurrentHashMap<>(10000);
        Map<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>(1000);
        // CPU100%的使用率
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2, // 核心线程数: IO类型的任务通常建议设置为CPU核心数的两倍左右
                Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 4, // 最大线程数：IO类型的任务建议设置为核心线程数的2-4倍
                60, // 空闲线程存活时间
                TimeUnit.SECONDS, // 时间单位
                new LinkedBlockingQueue<>(10000));
        executor.execute(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                String uid = UUID.randomUUID().toString();
                hashMap.put(i,uid);
            }
            // 使用 Stream API 对 HashMap 中的值（密码）进行编码，并创建一个新的 Map 来存储编码后的密码
            Map<Integer, String> encodedPasswordsMap = hashMap.entrySet().parallelStream()
                    .map(entry -> new AbstractMap.SimpleEntry<>(entry.getKey(), passwordEncoder.encode(entry.getValue())))
                    .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> newValue, ConcurrentHashMap::new));
            map.putAll(encodedPasswordsMap);
        });
        // 关闭线程池，不再接受新任务，但等待已提交的任务完成
        executor.shutdown();
        try {
            // 等待所有任务在60秒内完成，或者超时
            if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 如果超时，可以选择取消所有未完成的任务
                System.out.println("Not all tasks finished within the timeout period. Cancelling remaining tasks.");
                executor.shutdownNow();
                // 可能需要处理任务被取消的情况
            } else {
                System.out.println("All tasks have completed.");
            }
        } catch (InterruptedException ie) {
            // 如果等待期间线程被中断，重新中断当前线程
            executor.shutdownNow();
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        if (map.size() == 10000) {
            // 初始化线程池
            poolExecutor = new ScheduledThreadPoolExecutor(
                    Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2);
            // 提交定时任务，并保存返回的ScheduledFuture对象
            scheduledFuture = poolExecutor.scheduleAtFixedRate(() -> {
                        List<TbUser> userList = new ArrayList<>(10000);
                        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                            TbUser tbUser = new TbUser();
                            tbUser.setIsDelete(0);
                            tbUser.setUserStatus(1);
                            String uid =  UUID.randomUUID().toString();
                            tbUser.setNickename("liaozhiwei" + uid);
                            tbUser.setUsername("liaozhiwei" + uid);
                            tbUser.setPassword(map.get(i));
                            userList.add(tbUser);
                        }
                        Integer usersave = tbUserMapper.batchInsert(userList);
                        log.info("批量保存用户数量：" + usersave);
                    },
                    0, //这是首次执行任务前的延迟时间。它表示从当前时间开始到首次执行任务所需的等待时间。配置为0，表示无需等待
                    1, TimeUnit.SECONDS);//这是任务执行的周期时间。每次任务执行完毕后，都会等待这个时间段后再次执行任务。
        }
    }


    public void stopCreateUserTask() {
        // 如果scheduledFuture不为null，则取消定时任务
        if (scheduledFuture != null && !scheduledFuture.isCancelled()) {
            scheduledFuture.cancel(true); // 传入true表示如果任务正在执行，则中断它
        }
        // 关闭线程池
        if (poolExecutor != null && !poolExecutor.isShutdown()) {
            poolExecutor.shutdown(); // 这不会立即停止所有任务，而是启动关闭过程
        }
    }

将代码调整后，一次插入100000，多了十倍，但是执行的时间也是多了十倍多，时间会多一丢丢，推断可能和我的网络有关，手机热点传输低于服务器带宽，传输有限，所以本机测试，一秒一万是最合适的。如果上服务器，执行效率应该会更高一点。
在这里插入图片描述线程资源使用率100%，最大程度对密码进行加密计算，缩短计算时长。

CSDN

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  • 💥内心起伏不定，我时而激动，时而沉思。我希望自己能成为一个综合性人才，具备技术、业务和管理方面的精湛技能。我想成为产品架构路线的总设计师，团队的指挥者，技术团队的中流砥柱，企业战略和资本规划的实战专家。
  • 🎉这个目标的实现需要不懈的努力和持续的成长，但我必须努力追求。因为我知道，只有成为这样的人才，我才能在职业生涯中不断前进并为企业的发展带来真正的价值。在这个不断变化的时代，我们必须随时准备好迎接挑战，不断学习和探索新的领域，才能不断地向前推进。我坚信，只要我不断努力，我一定会达到自己的目标。

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