👨‍🏫 10w+数据5S 打向MySQL.

其实这里也是可以横向扩展到100W+数据，只是把goroutine调大一点即可.

💡 1. 简单实现思路：

当我们使用一个 goroutine 的去进行增加的时候，不难会发现，会增加的很慢，我当初在用 Java 尝试使用一个 Conn 增加了1w 个数据（那个时候是测试上万数据查询效率问题），那个过程可想而知，等了我好久。。。

这几天，在写需求的时候，需要一次性（一次HTTP请求）打向 MySQL 中，我首先是通过事务来写入的，但是发现真的好慢，所以我改成了如下模式，通过在当前线程分发指定的数据给一个 goroutine，让该协程负责打向MySQL指定数量的数据。但是这个度要把握好，什么意思呢？总价下来就是两个问题：1. 一共开多少 goroutine 2. 每个 goroutine负责多少数据量呢？这里我的依据是一个 goroutine负责 1000条数据，那么根据当前需要插入多少条数据就可以计算出一共需要多少个 goroutine了. 代码如下.

💡 2. 代码.

我把生成MD5的xcommon和日志组件xlogging删掉了，需要的可以自行补全.

package cdkmod

import (
	"errors"
	"strconv"
	"time"
)

// CDKItem 表示一个CDK:  t_cd_key_store.
// 对应数据库中的表. 
// 表明随意,我主要是为了切合场景. 
type CDKItem struct {
	Id            uint64 `json:"id" xorm:"id"`
	BillNo        string `json:"bill_no" xorm:"bill_no"`
	Md5CdKey      string `json:"md5_cd_key" xorm:"md5_cd_key"`
	ExchangeActID string `json:"exchange_act_id" xorm:"exchange_act_id"`
	StatusUsed    uint64 `json:"status_used" xorm:"status_used"`
	CreateTime    string `json:"create_time" xorm:"create_time"`
	LastModifier  string `json:"last_modifier" xorm:"last_modifier"`
	ModTime       string `json:"mod_time" xorm:"mod_time"`
}

const (
	CDKItemTable = "t_cd_key_store"
	OneExecSQL   = 1000
)

// BatchInsertCDK 将生成的所有数据进行返回.
func (c *CDKItem) BatchInsertCDK(data map[int64]string, log *xlogging.Entry) ([][]string, error) {

	log.Info("BatchInsertCDK start.. Parameter len(map): ", len(data))
	if len(data) <= 0 {
		return nil,errors.New("cdk 数量为0")
	}
	start := time.Now().Unix()
	rows := make([][]string, len(data))
	index := 0
	datas := make(map[int64]string, 10000)
	// error同步.
	ch := make(chan int, 5)
	// 记录1w中的下标.
	i := 0
	// 开的协程数.
	nums := 0

	for cdkNum, cdk := range data {

		datas[cdkNum] = cdk
		num := strconv.Itoa(int(cdkNum))
		row := []string{num, xcommon.GetMD5(cdk)}
		rows[index] = row
		index++
		i++
		if i == OneExecSQL {
			go batch(datas, ch, log)
			log.Info("开启第[" + strconv.Itoa(nums) + "]个goroutine")
			datas = make(map[int64]string, OneExecSQL)
			i = 0
			nums++
			continue
		}

		if len(data)-(nums*OneExecSQL) > 0 && len(data)-(nums*OneExecSQL) < OneExecSQL {
			go batch(datas, ch, log)
			log.Info("开启第[" + strconv.Itoa(nums) + "]个goroutine")
			nums++
			datas = make(map[int64]string)
		}

	}

	count := 0
	for {
		err := <-ch
		count++
		if err == 1 {
			// 异常.
			return nil, errors.New("batch insert error")
		}
		if count == nums {
			break
		}
	}

	end := time.Now().Unix()
	log.Info("向MySQL中插入数据耗费时间: ", end-start)
	return rows, nil
}

func batch(data map[int64]string, ch chan int, log *xlogging.Entry) {

	session := db.NewSession()
	defer session.Close()
	session.Begin()
	start := time.Now().Unix()
	for cdkNum, cdk := range data {
		item := &CDKItem{
			BillNo:     strconv.Itoa(int(cdkNum)),
			Md5CdKey:   xcommon.GetMD5(cdk),
			CreateTime: xcommon.GetNowTime(),
			ModTime:    xcommon.GetNowTime(),
		}
		_, err := session.Table(CDKItemTable).Insert(item)
		if nil != err {
			session.Rollback()
			log.Info("batch insert cdk item error session.Rollback: ", err.Error())
			ch <- 1
			return
		}
	}
	err := session.Commit()
	if err != nil {
		log.Info("batch insert cdk item error session.Commit: ", err.Error())
		ch <- 1
		return
	}
	// 正常.
	ch <- 0
	end := time.Now().Unix()
	log.Info("batch goroutine 执行耗时: ", end-start)
}

效果图：

StartTime

EndTime

修改Batch方法,

func batch(data map[int64]string, ch chan int, actExchangeID string, log *xlogging.Entry) {

	buf := make([]byte, 0, len(data))
	buf = append(buf, "insert into t_cd_key_store(bill_no,md5_cd_key,exchange_act_id,create_time,mod_time) values"...)
	index := 0
	t := time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")
	for cdkNum, cdk := range data {

		cdk = xcommon.GetMD5(cdk)
		noi := strconv.Itoa(int(cdkNum))
		index++
		if index == len(data) {
			buf = append(buf, "(\""+noi+"\",\""+cdk+"\",\""+actExchangeID+"\",\""+t+"\",\""+t+"\");"...)
		} else {
			buf = append(buf, "(\""+noi+"\",\""+cdk+"\",\""+actExchangeID+"\",\""+t+"\",\""+t+"\"),"...)
		}

	}

	_, err := db.Exec(string(buf))
	if nil != err {
		log.Info("batch insert cdk item error : ", err.Error())
		ch <- 1
		return
	}
	ch <- 0
}

如果改用这样的SQL来进行增加，时间可以压缩在5秒之内.

💡 3. 总结：

其实以后在面对这种大数据量增加的情况下，我们只需要协调 goroutine 的数量以及每个 goroutine 负责的数据部分即可。只要调理好了，10S百万数据也不是不可以的哈~

如果要搞10S百万数据的话，我们可以分10个goroutine去处理，每个分10w条数据，那么当10个 goroutine同时进行的时候，就相当于一个goroutine在进行，所以把时间进行压缩、CPU利用率提高就可以达成10S百万数据的存储了。

五秒向MySQL插入十万的数据！

👨‍🏫 10w+数据5S 打向MySQL.

💡 1. 简单实现思路：

💡 2. 代码.

💡 3. 总结：