JdbcTemplate大数据批量插入 多线程异步操作

@Configuration
public class ThreadConfig {

    @Bean
    public ThreadPoolTaskExecutor executor(){
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //配置核心线程数
        executor.setCorePoolSize(15);
        //配置最大线程数
        executor.setMaxPoolSize(30);
        //配置队列大小
        executor.setQueueCapacity(1000);
        //线程的名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("Executor-");
        //等待所有任务结束后再关闭线程池
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        //执行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

## 单线程 批量插入4w条
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("方式二：batchUpdate(String sql, List batchArgs)");
List mainList = new ArrayList<>();
for(int i =0;i<40000;i++){
    Object[] object = new Object[]{UUID.randomUUID().toString(),"mainList",15};
    mainList.add(object);
}
jdbcTemplate.batchUpdate("insert into test_jdbc_batch(ID, NAME, AGE) VALUES (?,?,?)",mainList);
stopWatch.stop();

stopWatch.start("方式二：batchUpdate(String sql, List batchArgs) 多线程版本");
List oneList = new ArrayList<>();
for(int i =0;i<40000;i++){
    Object[] object = new Object[]{UUID.randomUUID().toString(),"oneList",20};
    oneList.add(object);
}
executor.execute(()->executorbatchUpdate(jdbcTemplate,oneList));
stopWatch.stop();

System.out.println(stopWatch.prettyPrint());
//查看子线程情况
Thread.sleep(60*1000);



private void executorbatchUpdate(JdbcTemplate jdbcTemplate,List list) {
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start("子线程-" + Thread.currentThread().getId() + "执行写入操作");
    jdbcTemplate.batchUpdate("insert into test_jdbc_batch(ID, NAME, AGE) VALUES (?,?,?)",list);
    stopWatch.stop();
    System.out.println(stopWatch.prettyPrint());
}

如果数据达到100w，前端一般就会超时，这时采用异步方式，还可以使用在多个线程操作不同的表，提高批量效率。
注：多个线程同时插入一张表，效率基本没有很大提升，数据库本身对同一张表写入本身也是需要锁的，需要排队的