Spring Boot 处理百万级别的数据量时，常见的挑战包括内存溢出（OOM）、性能低下、数据库连接管理等问题。以下是一些解决策略和相应的代码示例概要： 1. 导出百万级数据 - 分页查询 流式处理： - 使用`ResultSet`的流式API或者JPA/Hibernate的分页查询，逐页读取数据，避免一次性加载所有数据到内存。 // JPA分页查询示例 Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); Page<T> dataPage = repository.findAll(pageable); // JDBC流式查询示例（假设使用JdbcTemplate） jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> { // 处理每一行数据，立即写出到OutputStream或Writer // 不积累在内存中 }, params...);
- 响应式流（Reactive Streams）： - 如果使用R2DBC等响应式数据库驱动，可以利用其流式特性处理大数据。 - 服务端生成流式下载： 在Controller层返回`StreamingResponseBody`，边生成CSV或Excel边发送到客户端，不存储中间文件。 @GetMapping(value = "/export", produces = MediaType.APPLICATION_OCTET_STREAM_VALUE) public ResponseEntity<StreamingResponseBody> exportData() { StreamingResponseBody stream = out -> { // 使用writer将数据一行行写入out，同时响应给客户端 try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out))) { // 这里调用分页查询并逐行写出数据 } }; return ResponseEntity.ok() .header(HttpHeaders.CONTENT_DISPOSITION, "attachment; filename=data.csv") .body(stream); } 2. 批量插入百万级数据 - 批量插入： - 使用JDBC的BatchUpdate API，或者JPA的`saveAll()`方法进行批量插入。 // JDBC批量插入示例 jdbcTemplate.batchUpdate( "INSERT INTO table_name (col1, col2) VALUES (?, ?)", new BatchPreparedStatementSetter() { @Override public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException { ps.setString(1, value1[i]); ps.setString(2, value2[i]); } @Override public int getBatchSize() { return values.length; } }); // JPA批量插入示例 List<MyEntity> entities = ... // 构建百万级实体列表 repository.saveAll(entities); - 异步处理 线程池： - 利用`ThreadPoolTaskExecutor`分批次提交任务，分散压力。 @Autowired private ThreadPoolTaskExecutor executor; public void batchInsert(List<MyEntity> dataList) { int batchSize = 5000; // 根据实际数据库承受能力调整 List<List<MyEntity>> partitions = Lists.partition(dataList, batchSize); for (List<MyEntity> partition : partitions) { executor.execute(() -> repository.saveAll(partition)); } } // 配置ThreadPoolTaskExecutor @Bean public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(10); // 核心线程数 executor.setMaxPoolSize(20); // 最大线程数 executor.setQueueCapacity(50); // 队列容量 executor.initialize(); return executor; } 3. 其他优化措施 - 数据库索引优化：确保有适当的索引以加快查询速度。 - 事务管理：合理划分事务边界，减少不必要的事务开销。 - 资源回收：及时关闭流和数据库连接，释放资源。 - 硬件扩容：如必要，可增加服务器内存、提升数据库性能。 总结 1. 分页与流式处理：通过分页查询避免一次性加载大量数据至内存，采用流式API逐条处理数据，比如JPA分页查询或JDBC ResultSet流式处理。 2. 响应式编程与流式下载：在处理大数据导出时，使用`StreamingResponseBody`实现服务端流式响应，实时生成和发送数据给客户端，降低内存占用。 3. 批量插入操作：利用JDBC的BatchUpdate功能或JPA的批量保存方法进行大批量数据插入，同时配合线程池技术如`ThreadPoolTaskExecutor`分批处理，分散数据库压力。 4. 系统优化：包括但不限于数据库索引优化、精细化事务管理、资源有效回收以及考虑硬件扩容等手段，以提升整体系统处理大规模数据的能力。 总之，在面对百万级别数据处理时，关键在于采取合理的分页、流式、异步和批量处理策略，并对系统进行全面优化以提高性能和效率。
