多线程处理大数据问题

前言

这两天公司要求也一个工具，对27类资源进行计算，看这个资源属于哪一个网格。
一个资源的数据量大概是1万左右。然后网格的数据大概在5000.也就是说每种资源的每条数据都要个这5000多条的网格进行匹配，正常的话，一条数据找到对应的网格需要1分钟。但是要求整个一晚上跑完。
所以就做了如下调整。
每天定时任务执行一次。获取网格信息和27类资源信息。
然后27类资源分别27个线程处理。然后每个资源中，再分子线程处理，每个子线程处理500条数据，这样1万的数据大概20个线程同时处理。
整个程序跑起来的时候，大概线程数为600。tomcat 一般承受的并发线程数在1600 左右。所以这个方案可行。

主要代码

GetResourceList

@Component
public class GetResourceList {

    @Autowired
    GetTypeConfig typeConfig;

    @Autowired
    GetGridList GetGridList;

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;


    public void process(){
        List<Map<String, Object>> typeConfigList=typeConfig.getConfigList();
        List<Map<String, Object>> gridList=GetGridList.getGridList();
        if(typeConfigList==null || typeConfigList.isEmpty() ||gridList==null || gridList.isEmpty()){
            return;
        }
        //new ResourceThread(typeConfigList.get(0),gridList,jdbcTemplate).start();
        for(Map<String, Object> map:typeConfigList){
            new ResourceThread(map,gridList,jdbcTemplate).start();
        }
    }
}

typeConfig 是获取27类资源的类型和目标表，后面根据不同的类型获取资源列表。
GetGridList 是网格数据列表。
然后对这27类资源分别用27个线程处理。

ResourceThread

@Override
    public void run() {
        for(int i=0;i<map.size();i++){
            String profession=map.get("专业").toString();
            String type=map.get("类别").toString();
            String tableName=map.get("目标表").toString();
            List<Map<String, Object>> resourceList=getListByType(profession,type);
            log.info("开始执行："+tableName+profession+type);
            log.info("resourceList："+resourceList.size());
            log.info("gridList："+list.size());
            deletDateFromTable(tableName);
            process(resourceList,list,tableName);
        }
    }
    public void process(List<Map<String, Object>> resourceList,List<Map<String, Object>> gridList,String tableName){
        if(resourceList==null || resourceList.isEmpty()){
            return;
        }
        int count=resourceList.size()/500 +1;
        log.info("线程数"+count);
        List<List<Map<String, Object>>> list=ListUtil.averageAssign(resourceList,count);
        for(List<Map<String, Object>> temp:list){
            new ResourceBranchThread(temp,gridList,jdbcTemplate,tableName).start();
        }

    }

这里可以看到，对每类资源，再用子线程去处理，每个子线程处理500 条数据。

ResourceBranchThread

@Override
    public void run() {
        if(resourceList==null || resourceList.isEmpty()){
            return;
        }
        for(Map<String, Object> resourceMap:resourceList){
            SortResource sortResource=new SortResource(tableName,jdbcTemplate);
            sortResource.process(resourceMap,gridList);
        }
    }

SortResource

@Slf4j
public class SortResource {

    private String tableName;
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public SortResource(String tableName,JdbcTemplate jdbcTemplate){
        this.tableName=tableName;
        this.jdbcTemplate=jdbcTemplate;
    }

    public void process(Map<String, Object> map,List<Map<String, Object>> gridList){
        log.info("入库表："+tableName);
        double x=Double.parseDouble(map.get("经度").toString());
        double y=Double.parseDouble(map.get("纬度").toString());
        for(Map<String, Object> gridMap:gridList){
            String gridId=gridMap.get("ID").toString();
            List<List<String>> lists=lonLatInfoHandle(gridMap.get("经纬度信息").toString());
            //log.info("网格ID"+gridId);
            if(check(lists,x,y)){
                insert(map,gridId);
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 判断点是否在区域内
     * @param lists
     * @param x
     * @param y
     * @return
     */
    public boolean check(List<List<String>> lists,double x,double y){
        if(lists.isEmpty()){
            return false;
        }
        // 多多边型，有一个为true 就可以
        for(List<String> list:lists){
            if(checkHbracketsComma(list,x,y)){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }


    /**
     * 检测镂空的
     * @param list
     * @return
     */
    public boolean checkHbracketsComma(List<String> list,double x,double y){
        RegionExtern regExt = new RegionExtern(list.get(0));
        boolean flag=regExt.checkPointInRegion(x,y);
        if(list.size()>1 && flag){
            for(int i=1;i<list.size();i++){
                RegionExtern regExtTemp = new RegionExtern(list.get(i));
                if(regExt.checkPointInRegion(x,y)){
                    //如果存在镂空的区域内，则返回false;
                    flag=false;
                }
            }
        }
        return flag;
    }


    /**
     * 经纬度信息范围处理
     * @param lonLatInfo
     */
    public static List<List<String>> lonLatInfoHandle(String lonLatInfo){
        List<List<String>> lists=new ArrayList<>();
        if(lonLatInfo==null || lonLatInfo.isEmpty()){
             return lists;
        }
        //多多边型
        if(lonLatInfo.contains(ConstantPool.SEPARATORRIGHTRIGHTBRACKETSCOMMA)){
            String[] arr=lonLatInfo.split("\\)\\),");
            for(int i=0;i<arr.length;i++){
                lists.add(rightHbracketsComma(arr[i]));
            }
        }else{
            List<String> list=rightHbracketsComma(lonLatInfo);
            lists.add(list);
        }
        return lists;
    }

    /**
     * 镂空或者多边形
     * @param lonLatInfo
     * @return
     */
    public static List<String> rightHbracketsComma(String lonLatInfo){
        List<String> list=new ArrayList<>();
        if(lonLatInfo.contains(ConstantPool.SEPARATORRIGHTBRACKETSCOMMA)){
            String[] arr=lonLatInfo.split("\\),");
            for(int i=0;i<arr.length;i++){
                String temp=arr[i].replace(ConstantPool.MULTIPOLYGON,ConstantPool.SEPARATORNULL).replace(ConstantPool.POLYGON,ConstantPool.SEPARATORNULL).trim();
                arr[i]=temp.replace(ConstantPool.SEPARATORLEFTBRACKETS,ConstantPool.SEPARATORNULL).replace(ConstantPool.SEPARATORRIGHTBRACKETS,ConstantPool.SEPARATORNULL).replace(ConstantPool.SEPARATORCOMMA,ConstantPool.SEPARATORBranch).replace(ConstantPool.SEPARATORSPACE,ConstantPool.SEPARATORCOMMA);
            }
            list= Arrays.asList(arr);
        }else {
            String temp=lonLatInfo.replace(ConstantPool.MULTIPOLYGON,ConstantPool.SEPARATORNULL).replace(ConstantPool.POLYGON,ConstantPool.SEPARATORNULL).trim();
            list.add(temp.replace(ConstantPool.SEPARATORLEFTBRACKETS,ConstantPool.SEPARATORNULL).replace(ConstantPool.SEPARATORRIGHTBRACKETS,ConstantPool.SEPARATORNULL).replace(ConstantPool.SEPARATORCOMMA,ConstantPool.SEPARATORBranch).replace(ConstantPool.SEPARATORSPACE,ConstantPool.SEPARATORCOMMA));
        }
        return list;
    }


    /**
     * 入库
     * @param map
     * @param gridId
     */
    public void insert(Map<String, Object> map,String gridId){
        String sql=String.format("insert [%s] select %s,%s,'%s','%s'",tableName,map.get("流水号").toString(),gridId,map.get("名称").toString(),map.get("详细地址").toString());
        log.info(sql);
        jdbcTemplate.execute(sql);
    }

将一个list均分成n个list

	/**
     * 将一个list均分成n个list,主要通过偏移量来实现的
     * @param source
     * @return
     */
    public static <T> List<List<T>> averageAssign(List<T> source,int n){
        List<List<T>> result=new ArrayList<List<T>>();
        int remaider=source.size()%n;  //(先计算出余数)
        int number=source.size()/n;  //然后是商
        int offset=0;//偏移量
        for(int i=0;i<n;i++){
            List<T> value=null;
            if(remaider>0){
                value=source.subList(i*number+offset, (i+1)*number+offset+1);
                remaider--;
                offset++;
            }else{
                value=source.subList(i*number+offset, (i+1)*number+offset);
            }
            result.add(value);
        }
        return result;
    }