摘要：朋友们！今天咱来唠唠一个超实用的话题——SpringBoot利用ThreadPoolTaskExecutor批量插入百万级数据。这事儿啊，在实际开发里可太常见了，尤其是那些数据量大的项目，处理不好，性能那简直就是一塌糊涂。
嘿，朋友们！今天咱来唠唠一个超实用的话题——SpringBoot利用ThreadPoolTaskExecutor批量插入百万级数据。这事儿啊，在实际开发里可太常见了，尤其是那些数据量大的项目，处理不好，性能那简直就是一塌糊涂。
咱先说说为啥要用ThreadPoolTaskExecutor来批量插入数据。你想啊，要是咱一条一条地往数据库里插数据，那速度，简直比蜗牛爬还慢。就好比你要搬一堆砖，一次只搬一块，那得搬到啥时候去。而批量插入呢，就像你一次搬好几块砖，效率一下子就上去了。
ThreadPoolTaskExecutor是SpringBoot里非常好用的线程池工具。它能把任务分配到多个线程里去执行，就像给你找了好多帮手一起搬砖。这样一来，CPU的利用率就提高了，数据插入的速度也就蹭蹭往上涨。而且啊，线程池还能管理线程的生命周期，避免了频繁创建和销毁线程带来的开销，让系统更加稳定。
在开始实测之前，咱得做点准备工作。首先，得搭建一个SpringBoot项目，这不难，网上一搜一大把教程。然后，得配置好数据库连接，我这里用的是MySQL。接着，创建一个实体类，对应数据库里的表。再写一个Mapper接口，用MyBatis来操作数据库。
接下来就是配置ThreadPoolTaskexecutor了。在SpringBoot的配置文件里，咱可以设置线程池的核心线程数、最大线程数、队列容量等参数。
spring: task: execution: pool: core-size: 10 max-size: 20 queue-capacity: 100 thread-name-prefix: my-thread-pool-也可以在Java代码里进行配置：
@Configurationpublic class ThreadPoolConfig { @Bean public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor; executor.setCorePoolSize(10); executor.setMaxPoolSize(20); executor.setQueueCapacity(100); executor.setThreadNamePrefix("my-thread-pool-"); executor.initialize; return executor; }}配置好线程池后，咱就可以开始实现批量插入的逻辑了。咱把要插入的数据分成一个个小批次，每个批次交给一个线程去处理。
咱来实测一下，看看这性能到底咋样。我准备了100万条数据，然后调用batchInsertUsers方法进行插入。在插入之前，咱先记录一下开始时间，插入完成后再记录一下结束时间，算算总共花了多长时间。
经过实测，我发现插入100万条数据，只花了不到1分钟的时间，这性能简直太牛了！要是不用线程池，一条一条地插，那估计得花好几个小时。
不过呢，在实际开发中，咱也得注意一些问题。比如说，线程池的参数要根据实际情况进行调整，不能盲目设置。如果核心线程数设置得太小，可能无法充分利用CPU资源；如果设置得太大，又可能会导致系统资源耗尽。另外，批量插入的大小也要合适，太小了效率不高，太大了可能会导致内存溢出。
还有啊，数据库的性能也会影响插入速度。咱得合理设计数据库表结构，创建合适的索引，这样才能让插入操作更加高效。
好了，今天关于SpringBoot利用ThreadPoolTaskExecutor批量插入百万级数据的实测就聊到这儿。希望小伙伴们在实际开发中能用到这个技巧，让系统的性能飞起来！
来源：洪生鹏一点号