01.java增删改查性能速度优化

结论

  • list查询改成map查询
Person有身份证字段:id
List<Person> list

找到list中id=xxx的person

解决:
先将list转为Map<String, Person> key为id,通过map.get(xx)提升性能
  • list所有数据修改采用多线程
1.parallelStream.forEach()
缺点:main线程可能不会等待结束

2.Lists.partition(list, 1000);以1000大小分组
每个组使用线程池执行
优点:分组执行,每个线程执行各自的私有list,无锁的操作代价,最快

3.使用ConcurrentLinkedQueue 共享list,创建n个线程同时处理这个queue
缺点:多线程操作同一个queue,有锁的判断代价

3 demo

        log.info("111-1");
        
        //这种有4w条数据时反射啥的巨耗时
        
/*        List<CompanyRiskWarnVo> warnVos = dataRecords
                .stream()
                .map(dataRecord -> DataRecordTransform.toBean(dataRecord, CompanyRiskWarnVo.class))
                .collect(Collectors.toList());*/

        List<CompanyRiskWarnVo> warnVos = new ArrayList<>(dataRecords.size());

//按照上面3分组 ,每组一个线程执行,统一汇总结果
        List<List<DataRecord>> dataRecordParts = Lists.partition(dataRecords, 1000);

        List<Future<List<CompanyRiskWarnVo>>> recordFuture = new ArrayList<>();

        for (List<DataRecord> dataRecordPart : dataRecordParts) {
            Future<List<CompanyRiskWarnVo>> submit = threadPoolExecutor.submit(new Callable<List<CompanyRiskWarnVo>>() {
                @Override
                public List<CompanyRiskWarnVo> call() throws Exception {
                    try {
                        if (CollectionUtils.isNotEmpty(dataRecordPart)) {
                            return dataRecordPart.stream().map(dataRecord -> DataRecordTransform.toBean(dataRecord, CompanyRiskWarnVo.class)).collect(Collectors.toList());
                        }
                        return Collections.emptyList();
                    } catch (Exception e) {
                        return Collections.emptyList();
                    }
                }

            });

            recordFuture.add(submit);
        }

        for (Future<List<CompanyRiskWarnVo>> future : recordFuture) {
            List<CompanyRiskWarnVo> riskWarnVos = null;
            try {
                riskWarnVos = future.get();
            }  catch (Exception e) {
                log.warn("get transfer error, ", e);
                riskWarnVos = Collections.emptyList();
            }
            warnVos.addAll(riskWarnVos);
        }

stream.parallel

  • 底层forkjoin多线程
  • main线程会等待多线程结束
  • ArrayList相对linkedList更适合stream遍历,容易随机拆分
[INFO  2022-12-07 10:26:53.907][main][:--]com.xiaomi.scf.risk.web.manager.CommonTest.lambda$parallel$2(CommonTest.java:258)[in parallel]
[INFO  2022-12-07 10:26:53.907][ForkJoinPool.commonPool-worker-1][:--]com.xiaomi.scf.risk.web.manager.CommonTest.lambda$parallel$2(CommonTest.java:258)[in parallel]
[INFO  2022-12-07 10:26:53.907][ForkJoinPool.commonPool-worker-2][:--]com.xiaomi.scf.risk.web.manager.CommonTest.lambda$parallel$2(CommonTest.java:258)[in parallel]
[INFO  2022-12-07 10:26:55.911][ForkJoinPool.commonPool-worker-3][:--]com.xiaomi.scf.risk.web.manager.CommonTest.lambda$parallel$2(CommonTest.java:258)[in parallel]
[INFO  2022-12-07 10:26:55.911][ForkJoinPool.commonPool-worker-5][:--]com.xiaomi.scf.risk.web.manager.CommonTest.lambda$parallel$2(CommonTest.java:258)[in parallel]
[INFO  2022-12-07 10:26:55.911][main][:--]com.xiaomi.scf.risk.web.manager.CommonTest.parallel(CommonTest.java:264)[main end]
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,525评论 6 507
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,203评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,862评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,728评论 1 294
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,743评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,590评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,330评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,244评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,693评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,885评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,001评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,723评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,343评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,919评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,042评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,191评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,955评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容