由“大数据量Excel入库高效方式”瞥见“并联系统”之优势
使用场景：
当你有一个Excel文件，需要把其中的数据高速录入到数据库中，文件中包含10万条以上数据。
设计方案：
我们将整个过程分成三个阶段，A（装载Excel文件）、B（读取Excel文件中的数据）、C（数据入库）。一种方法是常规的，ABC三个阶段顺序执行，直到全部数据入库。入库采用数据库的批量插入操作，以便提高效率。这个方案我使用装载Excel文件较快的fastexcel组件来完成A阶段，实验结果是，我将Excel中的两个Sheet全部13万条数据（每条3列）入库，需花费11秒左右。其中三个阶段耗费时间如下图所示：
从图中我们看到A阶段几乎不耗费多少时间，如果使用POI组件的话，将耗费最主要的时间，因为其比较复杂，初始化工作较多，我们这里只读Excel，所以采用了fastExcel组件。而B和C阶段耗费时间最多，所以其性能瓶颈就出在这两个阶段。很显然由于先前采用的是单线程执行，所以C阶段必须等待B阶段完成后才能执行，从而影响的性能。如果我们能提早执行C阶段的话，不就可以缩短整个入库时间了吗？非常好的注意，于是采用多线程方案，设计如图所示：
由于A阶段耗费时间极少，且只有一个Excel文件，所以这个过程仍然保持串联方式进行，我们需要并联的部分是B和C阶段，因为这两个阶段才是系统的瓶颈坐在，需要分流负载。比如说：我们将Sheet0工作表交给一个线程，该线程负责该工作表的读取和入库操作。这样，我们系统整个入库阶段的工作就可以提前开始，而不用等到单线程模式下B阶段全部完成才开始了。其余的Sheet类似。注意多线程并不能怎么多的提高数据入库的效率，在这里，只是让数据库提前开始了入库工作，从而也就缩短了整个阶段的时间。
结果实验结果，同样的数据量，入库时间变为7-8秒，比原来有所提高，从而也就提高的效率。
撰写这篇文章主要是给我们发散一下思维，不要老用以往的定式思维想问题。串联模式容易造成系统性能瓶颈情况下，此时可以考虑系统的并联模式。
