17. java用多线程批次查询大量数据（Callable返回数据）方式

我看到有的数据库是一万条数据和八万条数据还有十几万条，几百万的数据，然后我就想拿这些数据测试一下，发现如果用java和数据库查询就连一万多条的数据查询出来就要10s左右，感觉太慢了。然后网上都说各种加索引，加索引貌似是有查询条件时在某个字段加索引比较快一些，但是毕竟是人家的库不能瞎动，再者说了，数据量偏大一点的，条件加上也还有好多数据怎么办，我想到了多线程的方式，话不多说，开始弄

多线程有好几种方式，今天说的方式比较好，实现Callable<> 这种方式能返回查询的数据，加上Future异步获取方式，查询效率大大加快

线程类

package com.ThreadPoolHadel;
import com.sqlSource.SqlHadle;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
/**
 * Created by df on 2018/9/20.
 */
public class ThredQuery implements Callable<List> {
    SqlHadle sqlHadle=new SqlHadle();
    private String search;//查询条件 根据条件来定义该类的属性
    private int bindex;//当前页数
    private int num;//每页查询多少条
    private String table;//要查询的表名，也可以写死，也可以从前面传
    private List page;//每次分页查出来的数据
    public  ThredQuery(int bindex,int num,String table) {
        this.bindex=bindex;
        this.num=num;
        this.table=table;
        //分页查询数据库数据
        page=sqlHadle.queryTest11(bindex,num,table);
    }
    @Override
    public List call() throws Exception {
        //返回数据给Future
        return page;
    }
}

调用类

package com.service;
import com.ThreadPoolHadel.ThredQuery;
import com.sqlSource.SqlHadle;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;
/**
 * Created by df on 2018/9/20.
 */
@Service
public class TheardQueryService {
    SqlHadle sqlHadle=new SqlHadle();
    public List<List> getMaxResult(String table) throws InterruptedException, ExecutionException {
        long start = System.currentTimeMillis();//开始时间
        List<List> result = new ArrayList<>();//返回结果
        //查询数据库总数量
        int count = sqlHadle.count(table);
        int num = 8000;//一次查询多少条
        //需要查询的次数
        int times = count / num;
        if (count % num != 0) {
            times = times + 1;
        }
        //开始页数  连接的是orcle的数据库  封装的分页方式  我的是从1开始
        int bindex = 1;
        //Callable用于产生结果
        List<Callable<List>> tasks = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < times; i++) {
            Callable<List> qfe = new ThredQuery(bindex, num, table);
            tasks.add(qfe);
            bindex += bindex;
        }
        //定义固定长度的线程池  防止线程过多
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(15);
        //Future用于获取结果
        List<Future<List>> futures=executorService.invokeAll(tasks);
        //处理线程返回结果
        if(futures!=null&&futures.size()>0){
            for (Future<List> future:futures){
             result.addAll(future.get());
            }
        }
        executorService.shutdown();//关闭线程池
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("线程查询数据用时:"+(end-start)+"ms");
        return result;
    }
}

19600多条数据3秒内查询完，对于之前10m查询完毕，已经提高很多的效率了

80000多条数据7m就完成了

830305万的数据需要40m ,哈哈哈，也算差不多一百万的数据了，最主要的是没有卡死，好像不经过处理很容易卡死

5184121万的数据报GC了，那就演示到这吧，五百万的数据实在不适合这样查

最主要的是，你的数据量大的话要相应的更改调用方法里的 num，一次性多查点，效率会高很多

转载 https://blog.csdn.net/dfBeautifulLive/article/details/82788830