如何做到百万数据半小时跑批结束

什么是跑批

跑批就是应用程序定时对数据的批量处理。

跑批有以下特性：

大数据量：批量任务一般伴随着大量的数据处理
自动化：要求制定时间或频率自动运行
性能：要求在指定时间内完成批处理任务
健壮性：针对于异常数据，不可导致程序崩溃
可靠性：针对于异常数据，我们后续可跟踪

数据准备

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `date_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '时间',
  `str1` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3099998 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

-- 添加数据存储过程
delimiter $$
create procedure insert_test()
begin
declare n int default 1;
while n< 3000000
do 
insert into test(date_time,str1) values(concat( CONCAT(FLOOR(2023 + (RAND() * 1)),'-',LPAD(FLOOR(10 + (RAND() * 2)),2,0),'-',LPAD(FLOOR(1 + (RAND() * 25)),2,0))),n);
set n = n+1;
end while;
end


call insert_test();

跑批需要考虑哪些问题

深度分页

MySQL limit 深分页 会变慢。

-- 0.016s
select id,str1 from test where date_time> '2020-09-19' limit 0,10;
-- 17.147s
select id,str1 from test where date_time> '2020-09-19' limit 2000000,10;

limit 的偏移量越大，执行时间越长。limit a, b会查询前a+b条数据，然后丢弃前a条数据，select * 会查询所有的列，会有回表操作。

针对上面的问题，我们需要的操作时尽量减少无效的回表策略，limit a,b,直接获取a+1到a+b条数据的id，再根据这些id查询数据这样就减少了回表的操作。

可以使用子查询优化SQL，先查出id，在分页。

-- 0.656s
select id,str1 FROM test where id >= (select a.id from test a where a.date_time >= '2020-09-19' limit 2000000,1) LIMIT 10;

sql优化这里不做过多赘述。

批量处理

跑批可能会涉及到数据准备的过程，边循环跑批数据边去查找所需的数据，一方面for嵌套的循环处理，时间复杂度通常是随着你的 for 个数上升的，例如：

  // 调用数据库查询需跑批数据
  List<BizDo> bizDoList = this.list(businessDate);
  // for 循环处理数据
  for(BizDo ba : bizDoList) {
    // 业务处理逻辑.. 省略
    
    // 查询账户数据
    List<BizAccountDo> bizAccountDoList = this.listGetBizAccount(ba.getbizUserId());
    for (BizAccountDo bic : bizAccountDoList){
      // 账户处理逻辑.. 省略
    }
    ... // 后续还会嵌套 for 循环
  }

这种情况可以采用批量处理，例如可以userId放在集合中，再去批量查询，这样可以提升效率。

List<String> bizUserIdList  = bizApplyDoList.parallelStream().map(BizApplyDo::getbizUserId()).collect(Collectors.toList());
// 批量进行账户查询
List<BizAccountDo> bizAccountDoList = this.listGetBizAccount(bizUserIdList);

同样对于插入也可以采用批量处理。

分片处理

在生产环境中，都是采用集群部署，如果一个跑批任务只跑在一个机器上，那效率肯定很低，我们可以利用 xxl-job**「分片广播」** 和 「动态分片」 功能。

执行器集群部署时，任务路由策略选择”分片广播”情况下，一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；

“分片广播” 以执行器为维度进行分片，支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，协同进行业务处理；在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。

“分片广播” 和普通任务开发流程一致，不同之处在于可以获取分片参数，获取分片参数进行分片业务处理。

Java语言任务获取分片参数方式：BEAN、GLUE模式(Java)

// 可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"了解试用 int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

分片参数属性说明：

index：当前分片序号(从0开始)，执行器集群列表中当前执行器的序号；total：总分片数，执行器集群的总机器数量；

该特性适用场景如：

1、分片任务场景：10个执行器的集群来处理10w条数据，每台机器只需要处理1w条数据，耗时降低10倍；
2、广播任务场景：广播执行器机器运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等

/**
 * 分片广播进行100W用户重置
 * @param param
 */
@XxlJob(value = "shardingJob")
public void shardingJob(String param){

    // 获取当前节点的index 与 总节点数
    int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
    int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
    log.info("当前节点的index = {}, 总结点数 = {}", shardIndex, shardTotal);

    List<Integer> userIds = this.getUserIds();
    //这里只是给出参考，具体要结合实际
    userIds.stream().forEach(id ->{
        if(id % shardTotal == shardIndex){
            
            //todo 业务
        }
    });
}

/**
 * 模拟用户id
 * @return
 */
private List<Integer> getUserIds() {
    List<Integer> userIds = new ArrayList<>();
    for(int i = 0; i < 100 ; i++){
        userIds.add(i + 1);
    }
    return userIds;
}