java-40万数据迁移之路

听朋友一个需求，根据A库的t1表数据修改B库t2表的数据，有唯一对应关系。

直接采用java代码一条一条去update，一段程序的优化之路。

最初代码如下：

程序执行10条发现没问题，开始执行100条，发现太慢了。感觉串行去修改效率不高，考虑多线程。直接上多线程代码

emmmm 是多线程，也有shutdown，代码codeview无误。执行结果太慢了。然后想看看是不是多线程，打印了执行线程id，结果发现怎么是串行的。

原来执行还是单线程，代码位置有误，for循环应该放道提交任务的外面，继续修改

打印结果是多线程，happy，解决了。执行300条数据，执行时间居然3分钟，一分钟更新100条，40万需要……

再看也看不出有什么需要修改的地方，想想修改mysql的连接数据，修改线程池数量大小，修改内容添加索引，结果没有任何变化。

看到update想到为什么要先查询在去修改呢。于是去掉查询，执行300条瞬间完成。哇……查询这么耗时。

优化思路：

1、能并行处理任务就不要串行处理

2、添加索引，修改程序连接数据的连接数

3、扩大线程池大小

4、去掉不必要的查询，减少和数据库交互

最终代码如下：

public void executor(){
        int pageSize = 8000;
        int pageIndex = 1;
        while (true) {
            int start = (pageIndex - 1) * pageSize;
            final List<Results> resultsList = resultsDaoMapper.limit(start,pageSize );
            if (CollectionUtils.isEmpty(resultsList)){
                return;
            }


            final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1000);
for (Results results: resultsList){
executorService.submit(new Runnable() {
@Override public void run() {
UserPo userPo = new UserPo();
try{
userPo.setPhone(results.getUsername())
userPo.setSalt(results.getSalt());
userDaoMapper.update(userPo);
}catch(Exception e){
//results.getUsername()输出
}
}
});
}
            executorService.shutdown();
try {
executorService.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
}
        }
//结束
    }