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- 为了保证数据不丢失、性能高，并且部署简单，可以采用以下方案：
- 下面是一个简单的伪代码示例：
为了保证数据不丢失、性能高，并且部署简单，可以采用以下方案：
- 使用定时任务：使用Java的ScheduledExecutorService或者Quartz等定时任务框架来定时执行数据处理任务。可以设定每五分钟执行一次。
- 数据处理逻辑：从A表读取需要处理的数据，进行数据处理操作，然后将处理结果保存到B表和C表中。
- 数据同步策略：可以使用批量插入的方式来将数据保存到B表和C表中，提高性能。使用JDBC或者ORM框架（如MyBatis）连接数据库，执行批量插入操作。
下面是一个简单的伪代码示例：
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class DataProcessingScheduler {
private static final int INTERVAL = 5; // 间隔时间，单位为分钟
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
// 定时任务，每五分钟执行一次数据处理
executorService.scheduleAtFixedRate(DataProcessingTask::processData, 0, INTERVAL, TimeUnit.MINUTES);
}
}
public class DataProcessingTask {
public static void processData() {
// 从A表读取数据
List<Data> dataList = getDataFromTableA();
// 数据处理逻辑
List<Data> processedDataList = process(dataList);
// 数据保存到B表和C表
saveDataToTableB(processedDataList);
saveDataToTableC(processedDataList);
}
private static List<Data> getDataFromTableA() {
// 执行SQL查询，从表A获取数据
// ...
// 返回查询结果
return dataList;
}
private static List<Data> process(List<Data> dataList) {
// 数据处理逻辑
// ...
// 返回处理结果
return processedDataList;
}
private static void saveDataToTableB(List<Data> dataList) {
// 执行批量插入操作，将数据保存到表B
// ...
// 提交事务（如果使用事务操作）
}
private static void saveDataToTableC(List<Data> dataList) {
// 执行批量插入操作，将数据保存到表C
// ...
// 提交事务（如果使用事务操作）
}
}上述代码中，DataProcessingScheduler类中使用ScheduledExecutorService定时任务框架来执行DataProcessingTask的processData方法，确保每五分钟执行一次数据处理任务。DataProcessingTask类中定义了数据处理逻辑的各个步骤，包括从表A读取数据、数据处理、保存数据到表B和表C等操作。具体的数据库查询、保存操作需要根据实际情况进行实现。
