【已解决】利用 Java 多线程并发编程提高数据处理效率

article/2025/10/7 11:35:11

🎉工作场景中遇到这样一个需求：根据主机的 IP 地址联动更新其他模型的相关信息。需求很简单，只涉及一般的数据库联动查询以及更新操作，然而在编码实现过程中发现，由于主机的数量很多，导致循环遍历查询、更新时花费很长的时间，调用一次接口大概需要 30-40 min 时间才能完成操作。

💡因此，为了有效缩短接口方法的执行时间，便考虑使用多线程并发编程方法，利用多核处理器并行执行的能力，通过异步处理数据的方式，便可以大大缩短执行时间，提高执行效率。

📍这里使用可重用固定线程数的线程池 FixedThreadPool，并使用 CountDownLatch 并发工具类提供的并发流程控制工具作为配合使用，保证多线程并发编程过程中的正常运行：

首先，通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 方法获取运行机器的 CPU 线程数，用于后续设置固定线程池的线程数量。
其次，判断任务的特性，如果为计算密集型任务则设置线程数为 CPU 线程数+1，如果为 IO 密集型任务则设置线程数为 2 * CPU 线程数，由于在方法中需要与数据库进行频繁的交互，因此属于 IO 密集型任务。
之后，对数据进行分组切割，每个线程处理一个分组的数据，分组的组数与线程数保持一致，并且还要创建计数器对象 CountDownLatch，调用构造函数，初始化参数值为线程数个数，保证主线程等待所有子线程运行结束后，再进行后续的操作。
然后，调用 executorService.execute() 方法，重写 run 方法编写业务逻辑与数据处理代码，执行完当前线程后记得将计数器减1操作。
最后，当所有子线程执行完成后，关闭线程池。

✨在省略工作场景中的业务逻辑代码后，通用的处理方法示例如下所示：

public ResponseData updateHostDept() {// ...List<Map> hostMapList = mongoTemplate.find(query, Map.class, "host");// split the hostMapList for the following multi-threads task// return the number of logical CPUsint processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();// set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks,// if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical  CPUs) + 1int threadNum = processorsNum * 2;  // the number of each group data int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum; List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < threadNum; i++) {int start = i * eachGroupNum;if (i == threadNum - 1) {int end = mapList.size();groupList.add(hostMapList.subList(start, end));} else {int end = (i+1) * eachGroupNum;groupList.add(hostMapList.subList(start, end));}}// update data by using multi-threads asynchronouslyExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadNum/2);CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);for (List<Map> group : groupList) {executorService.execute(()->{try {for (Map map : group) {// update the data in mongodb}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// let counter minus one countDownLatch.countDown();  }});}try {// main thread donnot execute until all child threads finishcountDownLatch.await();  } catch (Exception e) {e.printStackTrace();}// remember to shutdown the threadPoolexecutorService.shutdown();  return ResponseData.success();
}

🎉那么在使用多线程异步更新的策略后，从当初调用接口所需的大概时间为 30-40 min 下降到了 8-10 min，大大提高了执行效率。

💡需要注意的是，这里使用的 newFixedThreadPool 创建线程池，它有一个缺陷就是，它的阻塞队列默认是一个无界队列，默认值为 Integer.MAX_VALUE 极有可能会造成 OOM 问题。因此，一般可以使用 ThreadPoolExecutor 来创建线程池，自己可以指定等待队列中的线程个数，避免产生 OOM 问题。

public ResponseData updateHostDept() {// ...List<Map> hostMapList = mongoTemplate.find(query, Map.class, "host");// split the hostMapList for the following multi-threads task// return the number of logical CPUsint processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();// set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks,// if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical  CPUs) + 1int threadNum = processorsNum * 2;  // the number of each group data int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum; List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < threadNum; i++) {int start = i * eachGroupNum;if (i == threadNum - 1) {int end = mapList.size();groupList.add(hostMapList.subList(start, end));} else {int end = (i+1) * eachGroupNum;groupList.add(hostMapList.subList(start, end));}}// update data by using multi-threads asynchronouslyThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 8, 30L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(100));CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);for (List<Map> group : groupList) {executor.execute(()->{try {for (Map map : group) {// update the data in mongodb}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// let counter minus one countDownLatch.countDown();  }});}try {// main thread donnot execute until all child threads finishcountDownLatch.await();  } catch (Exception e) {e.printStackTrace();}// remember to shutdown the threadPoolexecutor.shutdown();  return ResponseData.success();
}