记录一次分段数据多线程优化过程

背景描述

在项目中开发一个接口，这个接口是一个大sql查询，数据库使用的是mongodb，一次性查询5千条以上的数据，这就带来了一个问题，就是查询效率的问题，会很慢，要等5秒以上才能等到数据，尽管对关键字段都做了索引，还是很慢。也许你会说不要一次性查这么多数据，搞个分页不就行了吗？外卖这种情况还真不行，得把所有数据拿到才可以进行计算。
为了提高查询效率，就想到要么把数据预先存到redis里面去，到时候直接读取redis不就快了吗？我们真这样做了，结果发现redis读取这种大key的时候发现依然比较慢，那么怎么办？

终极解决办法： 分段数据保存，多线程读取

思想：预先将大sql查询出来的数据拆分成多个小集合，缓存在redis里面，在查询的时候使用多线程异步去读取这几个缓存在redis里面的集合数据，再将读取到的数据组装成一个新的大集合，如此大大提高了数据读取效率，那么问题来了，在使用多线程多去redis里面的数据的时候，如何判断所有线程已经将数据都已经取完了呢？我这边做了一个自旋判断，只有将读取到数据数量等于之前缓存到redis中的数量，那么就认为数据已经取完了，否则就一直等知道所有线程都读取完，当然，在遇到网络不好的情况下，可能遇到redis读取很慢，那我们也不能一直自旋等待下去，就需要设置一个等待超时时间。不多说了，上代码：

1、把查询出来的数据缓存到redis

            Criteria criteria = Criteria.where("code").is(code).and("time").lte(endDate);
            Query stockQuery = new Query(criteria);
            stockQuery.with(Sort.by(Sort.Order.asc("time")));
            stockQuery.fields().exclude("id", "turnoverRatio", "amount", "change", "changeRatio");//id
            myStockPools = mongoTemplate.find(stockQuery, MyStockPool.class, "myStockPool");
            int groupNum = (int) Math.ceil((double) myStockPools.size() / StockConstant.PAGE_SIZE_D_800);
            redisTemplate.opsForValue().set(StockConstant.CODE_GROUP_NUM + code, String.valueOf(groupNum));
            if (groupNum > StockConstant.ONE) {
                //拆成多个组，使用多线程去去读取数据
                for (int i = 1; i <= groupNum; i++) {
                    List reslist = pageBySubList(myStockPools, StockConstant.PAGE_SIZE_800, i);
                    redisTemplate.opsForValue().set(StockConstant.CODE + code + i, JSON.toJSONString(reslist));
                    log.info("reslist size:{}", reslist.size());
                }
                log.info("mappedResults end:{}", LocalDateTime.now());
            }

2、使用异步多线程读取redis分段数据

public List mongoQuotaData(String endDate, String code) {
        List myStockPools = new ArrayList<>();
      
        String codeGroupNum = redisTemplate.opsForValue().get(StockConstant.CODE_GROUP_NUM + code);
        if (StringUtils.hasText(codeGroupNum)) {
            int goupNumRedis = Integer.parseInt(codeGroupNum);
            CompletableFuture[] jasc = new CompletableFuture[goupNumRedis];
            log.info("redisList start:{}", LocalDateTime.now());
            CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(goupNumRedis);
            for (int i = 0; i < goupNumRedis; i++) {
                String key = StockConstant.CODE + code + (i + 1);
                //异步调用
                List finalMyStockPools = myStockPools;
                jasc[i] = CompletableFuture.runAsync(() -> {
                    try {
                        String str = redisTemplate.opsForValue().get(key);
                        if (StringUtils.hasText(str)) {
                            List redisMyStockPools = JSON.parseArray(str, MyStockPool.class);
                            log.info("redismyStockPools size:{}", redisMyStockPools.size());
                            if (CollectionUtil.isNotEmpty(redisMyStockPools)) {
                                finalMyStockPools.addAll(redisMyStockPools);
                            }
                        }
                    } finally {
                        //当前线程执行完成之后减一
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                }, executor);
            }
            log.info("redisList start:{}", LocalDateTime.now());
            try {
                //阻塞等待所有的线程都执行完成才会进行下一步操作，如果超过5秒还没有完成就不等了
                countDownLatch.await(5,TimeUnit.SECONDS);
                log.info("countDownLatch完成了:{}", countDownLatch.getCount());
                myStockPools = myStockPools.stream().sorted(Comparator.comparing(MyStockPool::getTime)).collect(Collectors.toList());
                AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);
                myStockPools.stream().filter(s -> {
                    //每比对一个元素，数值加1
                    index.getAndIncrement();
                    return s.getTime().equals(endDate);
                }).findFirst();
                int end = index.get();
                //截取该日期之前的数据
                myStockPools = myStockPools.subList(0, end);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
 }

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