多线程分页查询数据

1.配置多线程

private @NotNull List<Map<String, Object>> getData(SysRule rule) throws InterruptedException, ExecutionException {

        int pageSize = 200; // 每页查询的数量
        int threadPoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // 根据CPU核心数确定线程池大小
        PageQueryExecutor executor = new PageQueryExecutor(threadPoolSize);

        int currentPage = 1;
        boolean hasMorePages = true;

        List<Map<String, Object>> data = new ArrayList<>();
        while (hasMorePages) {

            log.info("当前页数:" + currentPage);
            List<PageQueryTask> tasks = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < threadPoolSize; i++) {
                tasks.add(new PageQueryTask(rule.getValue(), pageSize, currentPage));
                currentPage++;
            }

            List<Future<List<Map<String, Object>>>> futures = executor.executeQueries(tasks);

            for (Future<List<Map<String, Object>>> future : futures) {
                List<Map<String, Object>> results = future.get();
                if (!results.isEmpty()) {
                    data.addAll(results);
                    // 处理查询结果
                    log.info("Received " + results.size() + " records.");
                } else {
                    // 如果某一页为空,则停止查询
                    hasMorePages = false;
                    break;
                }
            }

            // 等待所有任务完成
            executor.shutdown();
                executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
            executor = new PageQueryExecutor(threadPoolSize); // 重新创建线程池
        }

        executor.shutdown();
        return matrixData;
    }

2.配置任务

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Callable;

public class PageQueryTask implements Callable<List<Map<String,Object>>> {
    private String value;
    private int pageSize;
    private int page;


    public PageQueryTask(String value, int pageSize, int page) {
        this.value = value;
        this.pageSize = pageSize;
        this.page = page;
    }


    @Override
    public List<Map<String,Object>> call() throws Exception {
        //业务逻辑
        List<Map<String, Object>> condition = getPageList(value,page,pageSize);
        return new ArrayList<>(condition);
    }
}

3.配置多线程执行类

import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class PageQueryExecutor {
    private ExecutorService executorService;

    public PageQueryExecutor(int poolSize) {
        this.executorService = Executors.newFixedThreadPool(poolSize);
    }

    public List<Future<List<Map<String,Object>>>> executeQueries(List<PageQueryTask> tasks) throws InterruptedException {
        return executorService.invokeAll((Collection<? extends Callable<List<Map<String, Object>>>>) tasks);
    }

    public void shutdown() {
        executorService.shutdown();
    }
}

4.调用查询多线程

List<Map<String, Object>> data = getData(rule);

上述是不知道总数,根据分页查询数据的多线程实现方式。

<think>好的,我需要回答用户关于Java多线程环境下分页查询数据的实现方法和最佳实践。首先,我得理解用户的需求。用户提到想了解如何在高并发场景下高效地进行分页查询,同时利用多线程提升性能。这可能涉及数据库查询优化、线程管理、数据合并等方面。接下来,我应该回顾提供的引用内容。引用1、3中的代码示例展示了使用Callable和线程池进行分页查询的基本结构,每个线程处理一个页面的数据。引用2提到了Java虚拟机的相关知识,可能涉及线程安全和性能调优。这些引用虽然给出了代码框架,但需要结合实际情况进行扩展和优化。然后,我需要考虑用户可能的深层需求。比如,如何避免多线程分页中的数据重复或遗漏?如何处理数据库连接池的竞争?如何合并各线程的结果?这些都是实现多线程分页时需要解决的问题。 在整理实现步骤时,首先要确定分页策略。静态分页虽然简单,但可能在大数据量下效率不高;动态分页更灵活,但需要更复杂的任务分配机制。线程池配置是关键,合理的核心线程数和队列容量能平衡资源利用与系统负载。数据库查询优化方面,需要确保每个分页查询高效,使用索引和合适的排序方式。 此外,结果合并需要保证顺序,尤其是当分页顺序重要时。使用Future可以管理各线程的返回结果,但要注意线程阻塞和超时处理。异常处理也不能忽视,比如数据库连接失败或查询超时,需要有重试机制或回滚策略。 在最佳实践部分,需要强调数据库层面的优化,比如索引和读写分离。同时,控制并发线程数,避免过多连接导致数据库压力过大。异步处理和非阻塞IO可能进一步提升性能,但需要根据具体场景选择合适的技术。最后,生成的相关问题要覆盖用户可能感兴趣的扩展方向,比如性能优化、异常处理、框架选择等,帮助他们深入探索多线程分页的各个方面。</think>### Java多线程分页查询实现方式与最佳实践 在Java多线程环境下实现分页查询需要结合**线程池技术**、**任务划分策略**和**结果合并机制**,以下是具体实现步骤和优化建议: --- #### 一、核心实现步骤 1. **分页策略设计** - **静态分页**:预先计算总页数,每个线程处理固定页号的数据 $$totalPages = \lceil \frac{totalRecords}{pageSize} \rceil$$ - **动态分页**:使用游标或时间范围划分,避免传统limit分页的性能问题[^1] 2. **线程池配置** ```java ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool( Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2 ); ``` 3. **任务提交与执行** ```java List<Future<List<DataDTO>>> futures = new ArrayList<>(); for(int i=0; i<totalPages; i++){ futures.add(executor.submit(new PageQueryTask(params, pageSize, i))); } ``` 4. **结果合并处理** ```java List<DataDTO> finalResult = new ArrayList<>(); for(Future<List<DataDTO>> future : futures){ finalResult.addAll(future.get()); } ``` --- #### 二、最佳实践建议 1. **数据库优化** - 使用覆盖索引避免回表查询 - 对排序字段建立复合索引 - 启用读写分离减少主库压力 2. **并发控制** - 根据数据库连接池大小设置最大线程数 - 采用信号量控制并发查询量 ```java Semaphore dbSemaphore = new Semaphore(20); // 控制最大DB连接数 ``` 3. **异常处理机制** - 为每个任务添加重试策略 - 使用超时控制防止线程阻塞 ```java future.get(30, TimeUnit.SECONDS); ``` 4. **性能优化技巧** - 使用异步非阻塞IO(如WebClient) - 对高频查询结果进行本地缓存 - 采用批量查询代替单次查询 --- #### 三、典型代码实现 ```java public class PageQueryTask implements Callable<List<DataDTO>> { private final int page; private final int pageSize; private final DataQueryService service; public PageQueryTask(DataQueryService service, int page, int pageSize) { this.service = service; this.page = page; this.pageSize = pageSize; } @Override public List<DataDTO> call() throws Exception { return service.queryByPage(page, pageSize); } } ``` ---
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