加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 核心网 (https://www.hxwgxz.com/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 建站 > 正文

干货分享:利用Java多线程技术导入数据到Elasticsearch

发布时间:2019-07-16 16:58:18 所属栏目:建站 来源:Wooola
导读:前言 近期接到一个任务,需要改造现有从mysql往Elasticsearch导入数据MTE(mysqlToEs)小工具,由于之前采用单线程导入,千亿数据需要两周左右的时间才能导入完成,导入效率非常低。所以楼主花了3天的时间,利用java线程池框架Executors中的FixedThreadPool
副标题[/!--empirenews.page--]

 前言

干货分享:利用java多线程技术导入数据到Elasticsearch

近期接到一个任务,需要改造现有从mysql往Elasticsearch导入数据MTE(mysqlToEs)小工具,由于之前采用单线程导入,千亿数据需要两周左右的时间才能导入完成,导入效率非常低。所以楼主花了3天的时间,利用java线程池框架Executors中的FixedThreadPool线程池重写了MTE导入工具,单台服务器导入效率提高十几倍(合理调整线程数据,效率更高)。

关键技术栈

  • Elasticsearch
  • jdbc
  • ExecutorServiceThread
  • sql

工具说明

maven依赖

  1. <dependency> 
  2.  <groupId>mysql</groupId> 
  3.  <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> 
  4.  <version>${mysql.version}</version> 
  5. </dependency> 
  6. <dependency> 
  7.  <groupId>org.elasticsearch</groupId> 
  8.  <artifactId>elasticsearch</artifactId> 
  9.  <version>${elasticsearch.version}</version> 
  10. </dependency> 
  11. <dependency> 
  12.  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> 
  13.  <artifactId>transport</artifactId> 
  14.  <version>${elasticsearch.version}</version> 
  15. </dependency> 
  16. <dependency> 
  17.  <groupId>org.projectlombok</groupId> 
  18.  <artifactId>lombok</artifactId> 
  19.  <version>${lombok.version}</version> 
  20. </dependency> 
  21. <dependency> 
  22.  <groupId>com.alibaba</groupId> 
  23.  <artifactId>fastjson</artifactId> 
  24.  <version>${fastjson.version}</version> 
  25. </dependency> 

java线程池设置

默认线程池大小为21个,可调整。其中POR为处理流程已办数据线程池,ROR为处理流程已阅数据线程池。

  1. private static int THREADS = 21; 
  2. public static ExecutorService POR = Executors.newFixedThreadPool(THREADS); 
  3. public static ExecutorService ROR = Executors.newFixedThreadPool(THREADS); 

定义已办生产者线程/已阅生产者线程:ZlPendProducer/ZlReadProducer

  1. public class ZlPendProducer implements Runnable { 
  2.  ... 
  3.  @Override 
  4.  public void run() { 
  5.  System.out.println(threadName + "::启动..."); 
  6.  for (int j = 0; j < Const.TBL.TBL_PEND_COUNT; j++) 
  7.  try { 
  8.  .... 
  9.  int size = 1000; 
  10.  for (int i = 0; i < count; i += size) { 
  11.  if (i + size > count) { 
  12.  //作用为size最后没有100条数据则剩余几条newList中就装几条 
  13.  size = count - i; 
  14.  } 
  15.  String sql = "select * from " + tableName + " limit " + i + ", " + size; 
  16.  System.out.println(tableName + "::sql::" + sql); 
  17.  rs = statement.executeQuery(sql); 
  18.  List<HistPendingEntity> lst = new ArrayList<>(); 
  19.  while (rs.next()) { 
  20.  HistPendingEntity p = PendUtils.getHistPendingEntity(rs); 
  21.  lst.add(p); 
  22.  } 
  23.  MteExecutor.POR.submit(new ZlPendConsumer(lst)); 
  24.  Thread.sleep(2000); 
  25.  } 
  26.  .... 
  27.  } catch (Exception e) { 
  28.  e.printStackTrace(); 
  29.  } 
  30.  } 
  31. public class ZlReadProducer implements Runnable { 
  32.  ...已阅生产者处理逻辑同已办生产者 

定义已办消费者线程/已阅生产者线程:ZlPendConsumer/ZlReadConsumer

  1. public class ZlPendConsumer implements Runnable { 
  2.  private String threadName; 
  3.  private List<HistPendingEntity> lst; 
  4.  public ZlPendConsumer(List<HistPendingEntity> lst) { 
  5.  this.lst = lst; 
  6.  } 
  7.  @Override 
  8.  public void run() { 
  9.  ... 
  10.  lst.forEach(v -> { 
  11.  try { 
  12.  String json = new Gson().toJson(v); 
  13.  EsClient.addDataInJSON(json, Const.ES.HistPendDB_Index, Const.ES.HistPendDB_type, v.getPendingId(), null); 
  14.  Const.COUNTER.LD_P.incrementAndGet(); 
  15.  } catch (Exception e) { 
  16.  e.printStackTrace(); 
  17.  System.out.println("err::PendingId::" + v.getPendingId()); 
  18.  } 
  19.  }); 
  20.  ... 
  21.  } 
  22. public class ZlReadConsumer implements Runnable { 
  23.  //已阅消费者处理逻辑同已办消费者 

定义导入Elasticsearch数据监控线程:Monitor

(编辑:核心网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

热点阅读