使用多线程查询百万条用户数据将汉字转化成拼音
现在有一个需求:用户表里面有将近200万条数据,查询时需要按用户名字的汉语拼音按从a-z排序。有两种解决方案:1.查询时使用数据库自带的CONVERT()函数进行转化,按拼音首字母排序;2.新加一个拼音字段(spell_name),用户注册时,将用户名字的汉语拼音也一并插入数据库。权衡之后我采用了第二种,因为用户量还会持续增长,使用数据库自带的函数会拖慢查询速度,索引也会失效,如果采用第二种加一个拼音字段,就涉及到对原来老数据拼音字段的一个初始化,数据量比较多,使用多线程,在这里记录一下。
1.使用jpinyin和emoji-java将汉字转化成拼音
引入相关jar
<!--汉字转拼音jar-->
<dependency>
<groupId>com.github.stuxuhai</groupId>
<artifactId>jpinyin</artifactId>
<version>1.0</version>
</dependency>
<!--java操作emoji的jar-->
<dependency>
<groupId>com.vdurmont</groupId>
<artifactId>emoji-java</artifactId>
<version>4.0.0</version>
</dependency>
emoji表情处理工具类
public class EmojiDealUtil extends EmojiParser {
/**
* 获取非表情字符串
* @param input
* @return
*/
public static String getNonEmojiString(String input) {
int prev = 0;
StringBuilder sb = new StringBuilder();
List<UnicodeCandidate> replacements = getUnicodeCandidates(input);
for (UnicodeCandidate candidate : replacements) {
sb.append(input.substring(prev, candidate.getEmojiStartIndex()));
prev = candidate.getFitzpatrickEndIndex();
}
return sb.append(input.substring(prev)).toString();
}
/**
* 获取表情字符串
* @param input
* @return
*/
public static String getEmojiUnicodeString(String input){
EmojiTransformer transformer = new EmojiTransformer() {
public String transform(UnicodeCandidate unicodeCandidate) {
return unicodeCandidate.getEmoji().getHtmlHexadecimal();
}
};
StringBuilder sb = new StringBuilder();
List<UnicodeCandidate> replacements = getUnicodeCandidates(input);
for (UnicodeCandidate candidate : replacements) {
sb.append(transformer.transform(candidate));
}
return parseToUnicode(sb.toString());
}
public static String getUnicode(String source){
String returnUniCode=null;
String uniCodeTemp=null;
for(int i=0;i<source.length();i++){
uniCodeTemp = "\\u"+Integer.toHexString((int)source.charAt(i));
returnUniCode=returnUniCode==null?uniCodeTemp:returnUniCode+uniCodeTemp;
}
return returnUniCode;
}
}
汉字转换成拼音的工具类
public class ChineseToPinYinUtil {
/**
* 转换为不带音调的拼音字符串
* @param pinYinStr 需转换的汉字
* @return 拼音字符串
*/
public static String changeToTonePinYin(String pinYinStr) {
String tempStr = null;
try {
tempStr = PinyinHelper.convertToPinyinString(pinYinStr, " ", PinyinFormat.WITHOUT_TONE);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return tempStr;
}
}
拼音转换不做为本文点,网上搜下有很多库和代码解决,主要说下面的多线程处理。
2.使用多线程查询并更新数据库
创建初始容量为5的线程池,每次每个线程查询500条记录并处理,加个同步锁,分配给每个线程它查询的起始记录,查询出记录之后调用上面的汉字转换成拼音方法处理,完毕之后更新到数据库。
2.1接收请求方法
//每个线程每次查询的条数
private static final Integer LIMIT = 500;
//起的线程数
private static final Integer THREAD_NUM = 5;
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(THREAD_NUM, THREAD_NUM*2,0,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(100));
@GetMapping("/chineseToSpellName")
public void execute(){
//计数器,一次转换只能一个请求调,不然会出错
int count = 0;
logger.info("trans start");
//查询总记录数
int total = userService.getTotalCount2();
logger.info("total num:{}",total);
int num = total/(LIMIT*THREAD_NUM) + 1;
logger.info("要经过的轮数:{}",num);
for(int j=0;j<num;j++){
//起 THREAD_NUM 个线程并行查询更新库,加锁
for(int i=0;i<THREAD_NUM;i++){
synchronized(ChineseToPinYinController.class){
int start = count*LIMIT;
count++;
pool.submit(new TransTask(start,LIMIT));
}
}
}
}
2.2多线程处理业务方法
class TransTask implements Runnable{
int start;
int limit;
public TransTask(int start, int limit) {
this.start = start;
this.limit = limit;
}
@Override
public void run() {
//查询记录并更新数据库
List<User> userList = userService.getList2(start,limit);
logger.info("更新记录起始位置:{}--{}",start,limit);
if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)){
userList.stream().forEach(u -> {
u.setSpellName(ChineseToPinYinUtil.changeToTonePinYin(EmojiDealUtil.getNonEmojiString(u.getName())).trim());
userService.updateUser2(u);
}
);
}
}
}
3.不使用传统的limit分页查询数据
userService.getList2(start,num)是根据起始位置和查询条数查询记录,以前我们写的分页查询一般是这样写的:select * from table limit start,num(如:select * from user limit 0,20)。这种查询在数据量小时没有问题,但是数据量大的时候查询会非常慢,因为它走的不是索引,而是全表扫描,数据量越大,越到后面速度越慢。对于id是自增长的查询可以采用另一种查询方式,select * from table where id>start limit num(如:select * from user where id>1000 limit 20),从指定id查询num条记录。这种查询即使到百万级数据量,查询速度也不会明显变慢,因为走的是主键索引,而不是全表扫描。
4.优化后记
代码写完之后在实际使用中,数据初始化到70多万条的时候,数据库连接数开的太多,将数据库里面的全部占满了,考虑再次优化,采用分段的方式,传入两个参数,初始化记录和初始化条数。比如第一次初始化0-10万条记录,第二次初始化10到20万条记录,依次类推,这样的好处是可以人工干预,即使出错,也可以只运行出错的这部分区间数据,代码如下:
//每个线程每次查询的条数
private static final Integer LIMIT = 500;
//起的线程数
private static final Integer THREAD_NUM = 5;
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(THREAD_NUM,Integer.MAX_VALUE,0,TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(10));
@GetMapping("/chineseToSpellName")
public void execute(@RequestParam("startId") Integer startId,@RequestParam("total") Integer total){
logger.info("trans start");
int num = total/(LIMIT*THREAD_NUM) + 1;
logger.info("要经过的轮数:{}",num);
for(int j=0;j<num;j++){
//起 THREAD_NUM 个线程并行查询更新库,加锁
for(int i=0;i<THREAD_NUM;i++){
synchronized(ChineseToPinYinController.class){
pool.submit(new TransTask(startId,LIMIT));
startId+=LIMIT;
}
}
}
}
class TransTask implements Runnable{
int start;
int limit;
public TransTask(int start, int limit) {
this.start = start;
this.limit = limit;
}
@Override
public void run() {
//查询记录并更新数据库
List<User> userList = userService.getList2(start,limit);
logger.info("更新记录起始位置:{}--{}",start,limit);
if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)){
userList.stream().forEach(u -> {
u.setSpellName(ChineseToPinYinUtil.changeToTonePinYin(EmojiDealUtil.getNonEmojiString(u.getName())).trim());
userService.updateUser2(u);
}
);
}
}
}