多线程批量同步数据到ES-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了多线程批量同步数据到ES。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

需求背景：新增了ES，现在要讲数据库某张表的数据同步到ES中，百万级的数据量一次性读取同步肯定不行，所以可以用多线程同步执行同步数据。

1.线程池配置类

@Configuration
public class ThreadPoolConfig {

    /**
     * 核心线程池大小
     */
    private static final int CORE_POOL_SIZE = 17;

    /**
     * 最大可创建的线程数
     */
    private static final int MAX_POOL_SIZE = 50;

    /**
     * 队列最大长度
     */
    private static final int QUEUE_CAPACITY = 1000;

    /**
     * 线程池维护线程所允许的空闲时间
     */
    private static final int KEEP_ALIVE_SECONDS = 500;

    @Bean("taskExecutor")
    public ExecutorService executorService(){
        //使用原子类，保证线程命名的唯一性和连续性
        AtomicInteger c = new AtomicInteger(1);
        //创建链表结构的阻塞队列
        LinkedBlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>(QUEUE_CAPACITY);
        return new ThreadPoolExecutor(
                CORE_POOL_SIZE,
                MAX_POOL_SIZE,
                KEEP_ALIVE_SECONDS,
                TimeUnit.MILLISECONDS,
                queue,
                r -> new Thread(r, "es-pool-" + c.getAndIncrement()),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
        );
    }
}

2.ES配置类

@Getter
@Setter
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
public class ElasticSearchConfig {
    private String host;
    private int port;

    @Bean
    public RestHighLevelClient client(){
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                new HttpHost(
                        host,
                        port,
                        "http"
                )
        ));
    }
}

3.主要代码逻辑文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-821558.html

@Service
@Transactional
@Slf4j
public class TestService{
    @Autowired
    private TestMapper testMapper;
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client; //ES客户端
    @Autowired
    private ExecutorService executorService; //线程池

    private static final String ARTICLE_ES_INDEX = "test_info";//ES索引库名称

    private static final int PAGE_SIZE = 5000; //每页记录数

    /**
     * 批量导入逻辑
     */
    public void importAll() {
        //查询数据总数
        int count = testMapper.selectCount();
        //总页数用 数据库数据总数%每页记录数
        int totalPageSize = count % PAGE_SIZE == 0 ? count / PAGE_SIZE : count / PAGE_SIZE + 1;
        //记录开始执行时间
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        //一共有多少页，就创建多少个CountDownLatch的计数
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(totalPageSize);

        int fromIndex;
        List<TestVo> testVoList= null;
        for (int i = 0; i < totalPageSize; i++) {
            //起始分页条数
            fromIndex = i * PAGE_SIZE;
            //查询数据库当前页数的数据  SELECT*FROM 表名 LIMIT fromIndex,PAGE_SIZE
            testVoList= testMapper.selectCurrentData(fromIndex, PAGE_SIZE);
            //创建线程，做批量插入es数据操作
            TaskThread taskThread = new TaskThread(testVoList, countDownLatch);
            //把当前线程任务交由线程池执行
            executorService.execute(taskThread);
        }
        //调用await()方法,用来等待计数归零
        countDownLatch.await();
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("es索引数据批量导入共:{}条,共消耗时间:{}秒", count, (endTime - startTime) / 1000);
    }


    //这里为了方便，写了线程内部类。
    class TaskThread implements Runnable {
        List<TestVo> testVoList;
        CountDownLatch cdl;
		//数据和倒计时锁
        public TaskThread(List<TestVo> testVoList, CountDownLatch cdl) {
            this.articleList = articleList;
            this.cdl = cdl;
        }
        @Override
        public void run() {
            //创建ES对象,并指定名称
            BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest(ARTICLE_ES_INDEX);
            for (SearchArticleVo searchArticleVo : articleList) {
                //存储到ES
                bulkRequest.add(new IndexRequest().id(searchArticleVo.getId().toString())
                        .source(JSON.toJSONString(testVoList), XContentType.JSON));
            }
            //发送请求，批量添加数据到es索引库中
            client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            //添加成功后计数减一
            cdl.countDown();
        }}}

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