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一次业务的批量数据任务的处理优化

业务背景

一个重新生成所有客户的财务业务指标数据的批量数据处理任务。

1.0版本 分批处理模式

根据要处理的客户数量，按照最大线程数切分成多个段，尽量保证每个线程处理相同的客户数量。

    private void updateForRegenerateByCustomer(List<Integer> customerIdList,SystemUserCommonDTO user, LocalDateTime now) {List<CustomerBaseInfo> baseInfoList = CollectionUtils.isEmpty(customerIdList)?customerInfoService.listAll():customerInfoService.listByIdList(customerIdList);//先清理客户的数据updateForCleanByCustomerIdList(baseInfoList,user,now);int maxSize = baseInfoList.size();//计算当前任务数量int currentMaxPoolSize = maxPoolSize<maxSize?maxPoolSize:maxSize;CompletableFuture[] tasks = new CompletableFuture[currentMaxPoolSize];//计算每个任务分段的数量int size = maxSize / currentMaxPoolSize;for(int i=0;i<currentMaxPoolSize;i++){final int begin = i * size;final int end = i==currentMaxPoolSize-1?maxSize:(i+1)*size;//创建异步处理的分段任务tasks[i] = CompletableFuture.runAsync(()->updateForGenerateByCustomerIdList(baseInfoList,begin,end,user,now),executorService).whenCompleteAsync((k,v)-> log.info("重新生成财务业务指标客户的所有数据-线程【{}】完成",Thread.currentThread().getName()));}// 向线程池提交任务CompletableFuture.allOf(tasks).whenComplete((v, th) -> log.info("重新生成财务业务指标客户的所有数据-【{}】个子线程处理完成",tasks.length)).join();}/*** 生成指定客户列表的所有数据**/private void updateForGenerateByCustomerIdList(List<CustomerBaseInfo> baseInfoList,int begin,int end,SystemUserCommonDTO user, LocalDateTime now){//每个线程只处理自己的分段的数据for(int i=begin;i<end;i++){CustomerBaseInfo baseInfo = baseInfoList.get(i);//每个客户独立事务TransactionalUtils.runWithNewTransactional(()->updateForGenerateByCustomerId(baseInfo.getId(),user,now));}}/*** 生成指定客户的所有数据**/private void updateForGenerateByCustomerId(Integer customerId,SystemUserCommonDTO user, LocalDateTime now){//1、重新生成客户的所有业务类型的数据List<FinanceBiMaintainDto> maintainDtoList =financeBiBusinessTypeSupport.getMaintainListByCustomerId(customerId);if(CollectionUtils.isEmpty(maintainDtoList)){return ;}//生成每个指标的数据Map<BusinessIndicatorEnum,List<FinanceBiMaintainDto>> indicatorMaintainDtoMap = maintainDtoList.stream().collect(Collectors.groupingBy(FinanceBiMaintainDto::getIndicator));indicatorMaintainDtoMap.forEach((k,v)->{log.info("重新生成财务业务指标指定客户【{}】的【{}】支持处理开始",customerId,k);financeBiManager.updateForBiMaintain(k, v,user,now);});}

运行耗时：1420.145秒

2.0版本 平衡任务队列模式

1.0 版本 由于不同客户的数据量不同，导致生成数据的耗时不同，因此按照客户数量均分任务的的方式对于每个线程来说，任务量是不一样的，因此可能会导致部分线程太忙，部分线程太空的情况。因此调整为使用队列方式来解决任务分配的问题，每个线程自己取队列中取要处理的客户，直到所有队列中的客户都被处理完，所有的线程结束。这样就避免的线程任务量不平衡问题。

updateForGenerateByCustomerId 方法不需要改造，只需要调整任务分配的相关方法就可以。

private void updateForRegenerateByCustomer(List<Integer> customerIdList, SystemUserCommonDTO user,LocalDateTime now) {List<CustomerBaseInfo> baseInfoList = CollectionUtils.isEmpty(customerIdList) ? customerInfoService.listAll() :customerInfoService.listByIdList(customerIdList);//先清理客户的数据updateForCleanByCustomerIdList(baseInfoList, user, now);int maxSize = baseInfoList.size();int currentMaxPoolSize = Math.min(maxPoolSize, maxSize);//根据线程数，构建固定的任务数量CompletableFuture<?>[] tasks = new CompletableFuture<?>[currentMaxPoolSize];//构建待处理的客户队列，由于这里没有并发读写的情况，因此用ConcurrentLinkedQueue效率会更高一点。ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>(baseInfoList.stream().map(CustomerBaseInfo::getId).collect(Collectors.toList()));//创建多个线程去消耗客户队列for (int i = 0; i < currentMaxPoolSize; i++) {tasks[i] =CompletableFuture.runAsync(() -> updateForGenerateByCustomerIdList(queue, user, now), executorService).whenCompleteAsync((k, v) -> {if (v != null) {log.error(String.format("重新生成财务业务指标客户的所有数据-线程【%s】发生异常",Thread.currentThread().getName()), v);} else {log.info("重新生成财务业务指标客户的所有数据-线程【{}】完成",Thread.currentThread().getName());}});}// 向线程池提交任务CompletableFuture.allOf(tasks).whenComplete((v, th) -> log.info("重新生成财务业务指标客户的所有数据-【{}】个子线程处理完成", tasks.length)).join();}/*** 生成指定客户列表的所有数据**/private void updateForGenerateByCustomerIdList(ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue, SystemUserCommonDTO user,LocalDateTime now) {Integer customerId = queue.poll();//循环从客户队列中取出待处理的客户，直到所有客户都处理完毕。while (customerId != null) {final Integer currentCustomerId = customerId;TransactionalUtils.runWithNewTransactional(() -> updateForGenerateByCustomerId(currentCustomerId, user, now));customerId = queue.poll();}}

优化后的耗时:1037.059秒

3.0版本 优化调度平衡任务队列模式

2.0版本虽然解决的了每个线程任务量不平衡的问题，但可能出现某个数据量很大的客户在队列的尾部，导致当其他线程都处理完所有的客户时，取到最大数据量的客户的线程仍在运行，任务整体的耗时被增加。因此需要优化调度，将耗时高的客户调度到队列头部，保证耗时最长的客户的优先处理，从而避免最后等待耗时长的线程。

updateForGenerateByCustomerIdList 方法不需要改造，只需要队列构造处理就可以。

private void updateForRegenerateByCustomer(List<Integer> customerIdList, SystemUserCommonDTO user,LocalDateTime now) {List<CustomerBaseInfo> baseInfoList = CollectionUtils.isEmpty(customerIdList) ? customerInfoService.listAll() :customerInfoService.listByIdList(customerIdList);//先清理客户的数据updateForCleanByCustomerIdList(baseInfoList, user, now);//获取客户的统计数据Map<Integer, CustomerStatisticsInfo> customerStatisticsInfoMap =customerStatisticsInfoService.listAll().stream().collect(Collectors.toMap(CustomerStatisticsInfo::getCustomerId, Function.identity()));int maxSize = baseInfoList.size();int currentMaxPoolSize = Math.min(maxPoolSize, maxSize);CompletableFuture<String>[] tasks = new CompletableFuture[currentMaxPoolSize];//根据客户的统计数据，构建待处理的客户队列ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue =baseInfoList.stream().map(item -> customerStatisticsInfoMap.get(item.getId())).filter(Objects::nonNull)
//队列按照客户数据量倒序排列               .sorted(Comparator.comparing(CustomerStatisticsInfo::getNumberOfCheckedSatisfactoryActivitys,Comparator.reverseOrder())).map(CustomerStatisticsInfo::getCustomerId).collect(Collectors.toCollection(ConcurrentLinkedQueue::new));for (int i = 0; i < currentMaxPoolSize; i++) {tasks[i] = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {updateForGenerateByCustomerIdList(queue, user, now);return Thread.currentThread().getName();}, executorService).whenCompleteAsync((k, ex) -> {if (ex != null) {log.error(String.format("重新生成财务业务指标客户的所有数据-线程【%s】发生异常", k), ex);} else {log.info("重新生成财务业务指标客户的所有数据-线程【{}】完成", k);}});}// 向线程池提交任务CompletableFuture.allOf(tasks).whenComplete((v, th) -> log.info("重新生成财务业务指标客户的所有数据-【{}】个子线程处理完成", tasks.length)).join();}

耗时:726.725秒

总结

最终的耗时从1400多秒 降低到700多秒。降低了一半左右。