springboot +mybatisplus 百万级数据插入
时间: 2025-06-30 15:47:12 浏览: 1
### Spring Boot与MyBatis Plus组合使用时的大规模数据插入方法
对于在Spring Boot项目中利用MyBatis Plus执行大规模(百万级别)的数据插入操作,可以采取多种策略来提高性能并确保系统的稳定性和效率。
#### 使用批处理机制提升写入速度
数据库连接池配置应支持高并发场景下的大量事务提交。通过调整JDBC驱动程序中的`rewriteBatchedStatements=true`参数设置[^1],能够显著加快MySQL环境下批量SQL语句的执行速率:
```properties
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC&rewriteBatchedStatements=true
```
#### 控制每次批量大小以平衡内存占用和吞吐量
合理设定每批次处理记录数,在减少网络往返次数的同时避免一次性加载过多对象到Java堆空间内造成GC压力。通常建议单次batch size保持在几百至数千之间取决于具体业务需求以及硬件条件限制。
#### 利用多线程异步方式进一步加速整体流程
当面对海量级数据源读取任务时,可考虑引入ExecutorService框架实现生产者消费者模式,即由多个工作线程负责从原始文件或其他外部存储介质获取待入库实体实例,并将其放入阻塞队列;而另一组专门用于持久化的线程则不断消费该队列里的元素完成最终保存动作。
#### 配置合适的隔离级别防止锁竞争影响性能
针对某些特定类型的OLTP应用而言,适当降低默认READ COMMITTED级别的约束有助于缓解因频繁更新带来的潜在瓶颈问题。不过需要注意的是这样做可能会引发脏读现象所以在实际部署前务必充分评估风险利弊得失后再做决定。
#### 关闭不必要的日志输出减轻I/O负担
如果应用程序处于调试阶段以外,则应当关闭诸如DEBUG/INFO等级别的冗余信息打印功能,从而让CPU资源更多地投入到核心计算逻辑当中去而不是浪费在网络传输上。
```java
// 批量插入代码示例
@Autowired
private UserMapper userMapper;
public void batchInsertUsers(List<User> userList){
int batchSize = 1000;
for (int i = 0; i < userList.size(); i += batchSize) {
List<User> subList = userList.subList(i, Math.min(userList.size(), i + batchSize));
userMapper.insertBatchSomeColumn(subList);
}
}
```
阅读全文
相关推荐


















