在上篇文章中Debug给大家分享介绍了“Java线程池-多线程的其中一种应用场景~广播式给所有有效用户发送邮件(通知)”，本篇文章我们将继续向前迈进，继续介绍并实战“线程池-多线程的应用场景”，这一场景简称为“批量插入大量的数据”，同样是采用Java中的Executors下的其中某种线程池进行实战实现！
“批量插入数据”这一业务场景在企业级应用开发中还是比较常见的，顾明思议，即“将给定的大批量的数据插入到指定的数据库中去”，本文我们将采用Java代码、线程池-多线程的方式进行实现，感受一下开辟N个子线程去批量插入数据时的高效之处！
需要指出的是，“待插入的大批量的数据”的某个字段 来源于数据库表“codes”，即字段item_id，在这一业务场景中我们将首先从该数据库表codes中拉取出所有的item_id，然后复制给另外的数据库表item_data中另外的字段code 中去，即实现所谓的“查询-批量插入大批量的数据”。
其中，目标数据库表item_data的DDL定义如下所示：
CREATE TABLE `item_data` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `code` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '编码', `p_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '编号', `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='数据表';值得一提的是，那些待拉取的数据来源于数据库表codes中，在实战实现“插入大批量的数据”之前，我们写个Java单元测试或者其他的方式往codes表中模拟生成几十万甚至几百万数据记录，即codes数据库表中item_id的取值需要提前大批量生成并插入进去，在这里，我们预先生成的数据量为40w。
接下来，我们便进入实际的代码实战实现环节！
(1)首先，我们直接在ThreadController中写一个请求方法，待会儿用于Postman发起“批量插入数据”的请求，其代码如下所示：
@RequestMapping(value = "all/insert/data",method = RequestMethod.GET) public BaseResponse insertAllData(){ BaseResponse response=new BaseResponse(StatusCode.Success); try { threadService.insertDatas(); }catch (Exception e){ response=new BaseResponse(StatusCode.Fail.getCode(),e.getMessage()); } return response; }(2)threadService.insertDatas(); 即为批量插入大批量数据的实际核心业务逻辑，其完整的核心业务代码如下所示：
@Autowired private DataMapper dataMapper; @Autowired private DataService dataService; //TODO:批量拉取、插入数据 - 40w public void insertDatas() throws Exception{ //TODO:总线程数 10 final Integer threadSize=10; //TODO:总数据量 40w final Long total=dataMapper.getTotal(); if (total>0){ //TODO:每个线程将执行插入操作的数据条目 Long pageSize=(total%threadSize==0)?total/threadSize:total/threadSize+1; Set datas; ExecutorService executorService=Executors.newFixedThreadPool(threadSize); List list=Lists.newLinkedList(); for (Long i=1L;i<=threadSize;i++){ //TODO:将每个线程即将执行的具体条目记录拿出来 if (Objects.equals(i, threadSize)){ pageSize = total - (threadSize-1) * pageSize; } datas=dataService.pageLimitData(i,pageSize); //TODO：构造线程实例 list.add(new ThreadInsertDataDto(dataService,datas)); } //TODO:多线程批量插入数据-逻辑 executorService.invokeAll(list); } }在该核心业务逻辑中，我们首先是开辟了10个线程(大伙儿要根据实际的机器配置此参数哈，我的机子是8核16线程的)，根据这10个线程，按照“待拉取的总数据条目/10”得到的“数据量pageSize”即为每个线程要去数据库表codes中拉取的数据量！
每个线程拉取到相应的数据条目之后，即可构造对应的线程实例ThreadInsertDataDto，该类实例本质上就是一个“线程实例”，其中实现的run方法即为核心的“将数据插入到指定的数据表中”！
(3)ThreadInsertDataDto的完整代码如下所示：
public class ThreadInsertDataDto implements Callable{ private DataService dataService; private Set set; public ThreadInsertDataDto(DataService dataService, Set set) { this.dataService = dataService; this.set = set; } //TODO:实际的插入数据到数据库表的真正逻辑 @Override public Boolean call() throws Exception { if (dataService!=null){ dataService.insertBatchData(set); } return true; }}dataService.insertBatchData(set); 就是具体的“插入大批量的数据到数据库表的实际代码实现”，其完整的源代码如下所示：
@Autowired private ItemDataMapper itemDataMapper; //TODO:批量插入数据 @Async("taskDataExecutor") public void insertBatchData(Set set){ log.info("----开始批量插入数据----"); List list= Lists.newLinkedList(); //TODO:真正的插入数据的业务逻辑 set.forEach(s -> { ItemData data=new ItemData(null,s,1); list.add(data); }); //这是一个批量插入的方法 itemDataMapper.insertBatch(list); }其中，itemDataMapper.insertBatch(list); 即为Mybatis批量插入的方法，其完整的源代码如下所示：
insert into item_data (id, code, p_id) values (null,#{data.code},#{data.pId})至此，我们已经撸完“采用线程池-多线程的方式实现批量插入大批量数据”的业务场景，下面我们将整个项目跑起来，并采用Postman发起请求，你会惊讶的发现40w的数据，采用10个线程去批量插入时，5秒的时间都不到就可以完成了(其实是1s而已 哈哈)！
如下图所示：
当然啦，大家也可以将待插入的数据量上调到100w、甚至是1000w，那样测出来的效果才能更加令自己兴奋！
