CTO：给我一个SpringBoot实现MySQL百万级数据量导出并避免OOM的解决方案

news2024/9/17 7:28:07

前言

动态数据导出是一般项目都会涉及到的功能。它的基本实现逻辑就是从mysql查询数据，加载到内存，然后从内存创建excel或者csv，以流的形式响应给前端。

  • 参考：https://grokonez.com/spring-framework/spring-boot/excel-file-download-from-springboot-restapi-apache-poi-mysql。

SpringBoot下载excel基本都是这么干。

虽然这是个可行的方案，然而一旦mysql数据量太大，达到十万级，百万级，千万级，大规模数据加载到内存必然会引起OutofMemoryError。

要考虑如何避免OOM，一般有两个方面的思路。

一方面就是尽量不做呗，先怼产品下面几个问题啊：

  • 我们为什么要导出这么多数据呢？谁傻到去看这么大的数据啊，这个设计是不是合理的呢？

  • 怎么做好权限控制？百万级数据导出你确定不会泄露商业机密？

  • 如果要导出百万级数据，那为什么不直接找大数据或者DBA来干呢？然后以邮件形式传递不行吗？

  • 为什么要通过后端的逻辑来实现，不考虑时间成本，流量成本吗？

  • 如果通过分页导出，每次点击按钮只导2万条，分批导出难道不能满足业务需求吗？

如果产品说 “甲方是爸爸，你去和甲方说啊”，“客户说这个做出来，才考虑付尾款！”，如果客户的确缺根筋要让你这样搞， 那就只能从技术上考虑如何实现了。

从技术上讲，为了避免OOM，我们一定要注意一个原则：

不能将全量数据一次性加载到内存之中。

全量加载不可行，那我们的目标就是如何实现数据的分批加载了。实事上，Mysql本身支持Stream查询，我们可以通过Stream流获取数据，然后将数据逐条刷入到文件中，每次刷入文件后再从内存中移除这条数据，从而避免OOM。

由于采用了数据逐条刷入文件，而且数据量达到百万级，所以文件格式就不要采用excel了，excel2007最大才支持104万行的数据。这里推荐：

以csv代替excel。

考虑到当前SpringBoot持久层框架通常为JPA和mybatis，我们可以分别从这两个框架实现百万级数据导出的方案。

JPA实现百万级数据导出

  • 具体方案不妨参考：http://knes1.github.io/blog/2015/2015-10-19-streaming-mysql-results-using-java8-streams-and-spring-data.html。

实现项目对应：

  • https://github.com/knes1/todo

核心注解如下，需要加入到具体的Repository之上。方法的返回类型定义成Stream。Integer.MIN_VALUE告诉jdbc driver逐条返回数据。

@QueryHints(value = @QueryHint(name = HINT_FETCH_SIZE, value = "" + Integer.MIN_VALUE))
@Query(value = "select t from Todo t")
Stream<Todo> streamAll();

此外还需要在Stream处理数据的方法之上添加@Transactional(readOnly = true)，保证事物是只读的。

同时需要注入javax.persistence.EntityManager，通过detach从内存中移除已经使用后的对象。

@RequestMapping(value = "/todos.csv", method = RequestMethod.GET)
@Transactional(readOnly = true)
public void exportTodosCSV(HttpServletResponse response) {
 response.addHeader("Content-Type", "application/csv");
 response.addHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=todos.csv");
 response.setCharacterEncoding("UTF-8");
 try(Stream<Todo> todoStream = todoRepository.streamAll()) {
  PrintWriter out = response.getWriter();
  todoStream.forEach(rethrowConsumer(todo -> {
   String line = todoToCSV(todo);
   out.write(line);
   out.write("\n");
   entityManager.detach(todo);
  }));
  out.flush();
 } catch (IOException e) {
  log.info("Exception occurred " + e.getMessage(), e);
  throw new RuntimeException("Exception occurred while exporting results", e);
 }
}

MyBatis实现百万级数据导出

MyBatis实现逐条获取数据，必须要自定义ResultHandler，然后在mapper.xml文件中，对应的select语句中添加fetchSize="-2147483648"。

最后将自定义的ResultHandler传给SqlSession来执行查询，并将返回的结果进行处理。

MyBatis实现百万级数据导出的具体实例

以下是基于MyBatis Stream导出的完整的工程样例，我们将通过对比Stream文件导出和传统方式导出的内存占用率的差异，来验证Stream文件导出的有效性。

我们先定义一个工具类DownloadProcessor，它内部封装一个HttpServletResponse对象，用来将对象写入到csv。

public class DownloadProcessor {
    private final HttpServletResponse response;
     
    public DownloadProcessor(HttpServletResponse response) {
        this.response = response;
        String fileName = System.currentTimeMillis() + ".csv";
        this.response.addHeader("Content-Type", "application/csv");
        this.response.addHeader("Content-Disposition", "attachment; filename="+fileName);
        this.response.setCharacterEncoding("UTF-8");
    }
     
    public <E> void processData(E record) {
        try {
            response.getWriter().write(record.toString()); //如果是要写入csv,需要重写toString,属性通过","分割
            response.getWriter().write("\n");
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

然后通过实现org.apache.ibatis.session.ResultHandler，自定义我们的ResultHandler，它用于获取java对象，然后传递给上面的DownloadProcessor处理类进行写文件操作：

public class CustomResultHandler implements ResultHandler {

    private final DownloadProcessor downloadProcessor;
     
    public CustomResultHandler(
            DownloadProcessor downloadProcessor) {
        super();
        this.downloadProcessor = downloadProcessor;
    }
     
    @Override
    public void handleResult(ResultContext resultContext) {
        Authors authors = (Authors)resultContext.getResultObject();
        downloadProcessor.processData(authors);
    }
}

实体类：

public class Authors {
    private Integer id;
    private String firstName;
     
    private String lastName;
     
    private String email;
     
    private Date birthdate;
     
    private Date added;
     
    public Integer getId() {
        return id;
    }
     
    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }
     
    public String getFirstName() {
        return firstName;
    }
     
    public void setFirstName(String firstName) {
        this.firstName = firstName == null ? null : firstName.trim();
    }
     
    public String getLastName() {
        return lastName;
    }
     
    public void setLastName(String lastName) {
        this.lastName = lastName == null ? null : lastName.trim();
    }
     
    public String getEmail() {
        return email;
    }
     
    public void setEmail(String email) {
        this.email = email == null ? null : email.trim();
    }
     
    public Date getBirthdate() {
        return birthdate;
    }
     
    public void setBirthdate(Date birthdate) {
        this.birthdate = birthdate;
    }
     
    public Date getAdded() {
        return added;
    }
     
    public void setAdded(Date added) {
        this.added = added;
    }
     
    @Override
    public String toString() {
        return this.id + "," + this.firstName + "," + this.lastName + "," + this.email + "," + this.birthdate + "," + this.added;
    }
}

Mapper接口：

public interface AuthorsMapper {
   List<Authors> selectByExample(AuthorsExample example);
    
   List<Authors> streamByExample(AuthorsExample example); //以stream形式从mysql获取数据
}

Mapper xml文件核心片段，以下两条select的唯一差异就是在stream获取数据的方式中多了一条属性：fetchSize="-2147483648"

<select id="selectByExample" parameterType="com.alphathur.mysqlstreamingexport.domain.AuthorsExample" resultMap="BaseResultMap">
    select
    <if test="distinct">
      distinct
    </if>
    'false' as QUERYID,
    <include refid="Base_Column_List" />
    from authors
    <if test="_parameter != null">
      <include refid="Example_Where_Clause" />
    </if>
    <if test="orderByClause != null">
      order by ${orderByClause}
    </if>
  </select>
  <select id="streamByExample" fetchSize="-2147483648" parameterType="com.alphathur.mysqlstreamingexport.domain.AuthorsExample" resultMap="BaseResultMap">
    select
    <if test="distinct">
      distinct
    </if>
    'false' as QUERYID,
    <include refid="Base_Column_List" />
    from authors
    <if test="_parameter != null">
      <include refid="Example_Where_Clause" />
    </if>
    <if test="orderByClause != null">
      order by ${orderByClause}
    </if>
  </select>

获取数据的核心service如下，由于只做个简单演示，就懒得写成接口了。其中 streamDownload 方法即为stream取数据写文件的实现，它将以很低的内存占用从MySQL获取数据；此外还提供traditionDownload方法，它是一种传统的下载方式，批量获取全部数据，然后将每个对象写入文件。

@Service
public class AuthorsService {
    private final SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;
    private final AuthorsMapper authorsMapper;

    public AuthorsService(SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate, AuthorsMapper authorsMapper) {
        this.sqlSessionTemplate = sqlSessionTemplate;
        this.authorsMapper = authorsMapper;
    }

    /**
     * stream读数据写文件方式
     * @param httpServletResponse
     * @throws IOException
     */
    public void streamDownload(HttpServletResponse httpServletResponse)
            throws IOException {
        AuthorsExample authorsExample = new AuthorsExample();
        authorsExample.createCriteria();
        HashMap<String, Object> param = new HashMap<>();
        param.put("oredCriteria", authorsExample.getOredCriteria());
        param.put("orderByClause", authorsExample.getOrderByClause());
        CustomResultHandler customResultHandler = new CustomResultHandler(new DownloadProcessor (httpServletResponse));
        sqlSessionTemplate.select(
                "com.alphathur.mysqlstreamingexport.mapper.AuthorsMapper.streamByExample", param, customResultHandler);
        httpServletResponse.getWriter().flush();
        httpServletResponse.getWriter().close();
    }

    /**
     * 传统下载方式
     * @param httpServletResponse
     * @throws IOException
     */
    public void traditionDownload(HttpServletResponse httpServletResponse)
            throws IOException {
        AuthorsExample authorsExample = new AuthorsExample();
        authorsExample.createCriteria();
        List<Authors> authors = authorsMapper.selectByExample (authorsExample);
        DownloadProcessor downloadProcessor = new DownloadProcessor (httpServletResponse);
        authors.forEach (downloadProcessor::processData);
        httpServletResponse.getWriter().flush();
        httpServletResponse.getWriter().close();
    }
}

下载的入口controller：

@RestController
@RequestMapping("download")
public class HelloController {
    private final AuthorsService authorsService;

    public HelloController(AuthorsService authorsService) {
        this.authorsService = authorsService;
    }

    @GetMapping("streamDownload")
    public void streamDownload(HttpServletResponse response)
            throws IOException {
        authorsService.streamDownload(response);
    }

    @GetMapping("traditionDownload")
    public void traditionDownload(HttpServletResponse response)
            throws IOException {
        authorsService.traditionDownload (response);
    }
}   

实体类对应的表结构创建语句：

CREATE TABLE `authors` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `first_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL,
  `last_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL,
  `email` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL,
  `birthdate` date NOT NULL,
  `added` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10095 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci;

这里有个问题：如何短时间内创建大批量测试数据到MySQL呢？一种方式是使用存储过程 + 大杀器 select insert 语句！不太懂？

没关系，且看我另一篇文章 MySQL如何生成大批量测试数据 你就会明白了。如果你懒得看，我这里已经将生成的270多万条测试数据上传到网盘，你直接下载然后通过navicat导入就好了。

  • 链接：https://pan.baidu.com/s/1hqnWU2JKlL4Tb9nWtJl4sw

  • 提取码：nrp0

有了测试数据，我们就可以直接测试了。先启动项目，然后打开jdk bin目录下的 jconsole.exe

首先我们测试传统方式下载文件的内存占用，直接浏览器访问：http://localhost:8080/download/traditionDownload。

可以看出，下载开始前内存占用大概为几十M，下载开始后内存占用急速上升，峰值达到接近2.5G，即使是下载完成，堆内存也维持一个较高的占用，这实在是太可怕了，如果生产环境敢这么搞，不出意外肯定内存溢出。

接着我们测试stream方式文件下载的内存占用，浏览器访问：http://localhost:8080/download/streamDownload，当下载开始后，内存占用也会有一个明显的上升，但是峰值才到500M。对比于上面的方式，内存占用率足足降低了80%！怎么样，兴奋了吗！

我们再通过记事本打开下载后的两个文件，发现内容没有缺斤少两，都是2727127行，完美！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/417430.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

软件质量保证与软件测试 第三周（决策表+黑盒测试总结）+第四周（路径测试（白盒测试的一种）+各种覆盖判定的计算）

软件质量保证与软件测试 第三周（决策表+黑盒测试总结）+第四周（路径测试（白盒测试的一种）+各种覆盖判定的计算）

继续上周的等价类测试用例&#xff0c;例题3&#xff1a;佣金问题等价类测试用例 题目&#xff1a; 弱一般&#xff1a;max (2, 1, 1) 2 强一般&#xff1a;2*1*1 2 弱健壮&#xff1a;2 3*2 8 强健壮&#xff1a;4 * 3 * 3等价类的观察总结&#xff1a; 第三周 决…
阅读更多...
DC3算法生成后缀数组详解

DC3算法生成后缀数组详解

文章目录1、何为后缀数组2、暴力生成后缀数组3、用DC3算法生成后缀数组的流程4、DC3算法代码实现C版Java版5、DC3算法的地位1、何为后缀数组 假设有一个字符串 “aabaabaa”&#xff0c;从每个位置开始往后到最后一个位置得到的所有的「后缀字符串」” 下标7开头&#xff1a;…
阅读更多...
电商项目8：平台属性

电商项目8：平台属性

电商项目8&#xff1a;平台属性1、后端1.1、属性分组模糊查询1.2、商品属性新增功能&#xff1a;保存关联关系1、后端 1.1、属性分组模糊查询 需要改造。当前端传0时候。模糊查询功能有点问题 AttrGroupServiceImpl Overridepublic PageUtils queryPage(Map<String, Obje…
阅读更多...
Java 进阶(10) 线程生命周期

Java 进阶(10) 线程生命周期

线程的生命周期 五种基本状态 当线程被创建并启动以后&#xff0c;它既不是⼀启动就进⼊了执⾏状态&#xff0c;也不是⼀直处于执⾏状态。 新建状态&#xff08;New&#xff09; 当线程对象对创建后&#xff0c;即进⼊了新建状态&#xff0c;如&#xff1a; Thread t new M…
阅读更多...
微服务架构中多级缓存设计

微服务架构中多级缓存设计

一.Nginx 缓存管理 在 Nginx 中自带将后端应用中图片、CSS、JS 等静态资源缓存功能&#xff0c; 我们只需在 Nginx 的核心配置 nginx.conf 中增加下面的片段&#xff0c; 便可对后端的静态资源进行缓存&#xff0c;关键配置我已做好注释&#xff0c; 可以直接使用; # 设置缓存…
阅读更多...
同源策略与跨域

同源策略与跨域

同源:协议、域名、端口号 必须完全相同。 违背同源策略就是跨域。 例如&#xff1a; 协议&#xff1a;http或者是https 域名&#xff1a;www.xxx.com 端口号&#xff1a;80&#xff0c;8000等。 同源&#xff1a;同一个来源。 同源&#xff1a;可以直接简写服务器页面的地址。…
阅读更多...
激活数字营销新引擎，亚马逊云科技为企业带来数字化营销新体验

激活数字营销新引擎，亚马逊云科技为企业带来数字化营销新体验

随着流量红利逐渐消失&#xff0c;营销触点呈现多元化&#xff0c;消费者决策变得复杂&#xff0c;利用数字化激活新的营销引擎成为破局关键。亚马逊云科技联合合作伙伴&#xff0c;基于智能湖仓打造了4个解决方案领域&#xff1a;一方数据平台、客户数字体验、广告智能分析、隐…
阅读更多...
工具-win11系统，微软自带输入法输入“sj” 显示时间 【2022年01月11日 10:16:49】格式

工具-win11系统，微软自带输入法输入“sj” 显示时间 【2022年01月11日 10:16:49】格式

文章目录1、前提2、操作3、碎碎念4、更新 2023年04月13日1、前提 下载某某输入法&#xff0c;输入“sj” 会自动显示【2023-04-11 09:57:01 】这样的格式&#xff0c;微软自带的输入法是显示【09点57分】的格式&#xff0c;但是由于个人工作学习需要&#xff0c;所以前者的键入…
阅读更多...
FreeRTOS 任务调度及相关函数详解（二）

FreeRTOS 任务调度及相关函数详解（二）

文章目录一、任务创建函数 xTaskCreate()二、任务初始化函数 prvInitialiseNewTask()三、任务堆栈初始化函数 pxPortInitialiseStack()四、添加任务到就绪列表 prvAddNewTaskToReadyList()五、任务删除 vTaskDelete()六、任务挂起 vTaskSuspend()七、任务恢复 vTaskResume()一、…
阅读更多...
shadow机械手臂系统

shadow机械手臂系统

机械手臂系统 Shadow机械手臂系统是由美国Shadow Robot Company开发的一款高精度机械手臂系统&#xff0c;主要用于工业自动化、医疗器械、科学研究等领域。Shadow机械手臂系统采用了多自由度的设计&#xff0c;可以实现高精度的三维运动和灵活的操作&#xff0c;其控制系统还支…
阅读更多...
ds18b20-温度传感器-linux驱动-混杂设备

ds18b20-温度传感器-linux驱动-混杂设备

文章目录ds18b20读取温度数据步骤ds18b20时序图&#xff1a;初始化时序DS18B20初始化时序的步骤&#xff1a;读/写时序DS18B20写步骤&#xff1a;DS18B20读步骤&#xff1a;DS18B20驱动实现结果如下&#xff1a;参考&#xff1a;ds18b20读取温度数据步骤 初始化&#xff1a;将…
阅读更多...
对话ChatGPT：Prompt是普通人“魔法”吗？

对话ChatGPT：Prompt是普通人“魔法”吗？

在ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等新事物的作用下&#xff0c;不少人或多或少听说过Prompt的概念。 虽然OpenAI掀起的大模型浪潮再度刷新了人们对AI的认知&#xff0c;但现阶段的AI终归还不是强人工智能&#xff0c;大模型里的“知识”存储在一个隐性空间里&#xff0…
阅读更多...
工地高空作业安全带穿戴识别 python

工地高空作业安全带穿戴识别 python

工地高空作业安全带穿戴识别系统通过pythonopencv网络模型分析技术&#xff0c;工地高空作业安全带穿戴识别算法模型对现场监控画面中人员安全绳安全带穿戴进行检测&#xff0c;不需人为干预立即触发告警存档。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library&#xff0c;是…
阅读更多...
【Ruby 2D】【unity learn】抬头显示血条

【Ruby 2D】【unity learn】抬头显示血条

说起游戏开发&#xff0c;大家一般会觉得控制角色移动和制作血条哪个难呢&#xff1f; 或许都会觉得血条比较难吧。 是的&#xff0c;正是如此。 那么我们让我们来看看血条该怎么做吧 这是效果图 受伤后是这样的 首先是创建一张Canvas画布 这个画布会很大 相比之下我们的小…
阅读更多...
【redis】BigKey

【redis】BigKey

【redis】BigKey 提示&#xff1a;这里可以添加系列文章的所有文章的目录&#xff0c;目录需要自己手动添加 例如&#xff1a;第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示&#xff1a;写完文章后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章…
阅读更多...
ChatGPT云桌面：无需科技挂载，即点即用

ChatGPT云桌面：无需科技挂载，即点即用

ChatGPT是一个由OpenAI开发的人工智能对话语言模型。它被设计为对话式人工智能代理&#xff0c;用于客户服务、个人助理和文娱等任务。它可以理解并生成多种语言的文本&#xff0c;包括中文、英语、西班牙语、德语等。但从某些地方访问ChatGPT可能很困难&#xff0c;特别是在注…
阅读更多...
实验4 Matplotlib数据可视化

实验4 Matplotlib数据可视化

1. 实验目的 ①掌握Matplotlib绘图基础&#xff1b; ②运用Matplotlib&#xff0c;实现数据集的可视化&#xff1b; ③运用Pandas访问csv数据集。 2. 实验内容 ①绘制散点图、直方图和折线图&#xff0c;对数据进行可视化&#xff1b; ②下载波士顿数房价据集&#xff0c;并…
阅读更多...
机器学习 -- 过拟合与欠拟合以及应对过拟合的方法 神经网络中的超参数如何选择

机器学习 -- 过拟合与欠拟合以及应对过拟合的方法 神经网络中的超参数如何选择

前言 在学习机器学习的过程中&#xff0c;训练模型时常遇到的问题就是模型的过拟合和欠拟合&#xff0c;下文我将解释过拟合和欠拟合的概念&#xff0c;并且学习应对过拟合以及神经网络中的超参数如何选择的方法。 过拟合和与欠拟合 过拟合&#xff1a;是指学习时选择的模型…
阅读更多...
基于 Git 的开发工作流——主干开发特性总结

基于 Git 的开发工作流——主干开发特性总结

在参与开发的过程&#xff0c;得益与平台提供便捷的开发流程&#xff0c;简化很多开发过程操作分支的步骤&#xff1b;也就很好奇&#xff0c;为什么研发平台怎么设计&#xff0c;考虑的点是为什么&#xff0c;便有了这次对主干研发的学习与记录。当我们是构建软件项目的唯一开…
阅读更多...
【计算机网络-传输层】TCP 协议

【计算机网络-传输层】TCP 协议

文章目录1 传输层概述1.1 传输层的功能1.2 端口号2 TCP 报文段2.1 TCP 报文段首部格式2.2 TCP 数据传送的过程3 TCP 连接管理3.1 TCP 连接的建立——三次握手3.1.1 客户机向服务器发送 TCP 连接请求报文段3.1.2 服务器向客户机发送 TCP 连接请求确认报文段3.1.3 客户机向服务器…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023