多线程批量插入数据小结

       在测试的过程中，无法避免的需要做一些性能压测，造数据的时长在此时就会备受关注。比如，造数据的时候用多线程还是多进程，用直接插入DB方式还是用先写文件后导入mysql的方式，写文件是写批量sql后面source导入，还是写文本格式后面load ito file导入，使用不同的方法耗时结果肯定是不一样的。除此之外，还有mysql的版本，DB的引擎，表的结构设计这些都会影响大量数据插入的时间。

       这次导入数据做了一个小试验：导入2000w笔数据到DB内。使用多线程的线程池技术，首先写2000w笔数据分成M个文件，然后使用N个线程去并发处理写好M个文件，并把M个文件导入到MYSQL中。之前同事写的文件后面都是用load data from file命令导入的，官网也有说明这个命令字跟insert比，性能会高出20倍，于是把这个命令字跟我常用的source命令字做了下对比，结论如下：

       

 

一、Insert命令字详解

       基于这些试验和现象，确定load ito file加载数据的性能确实要比source导入大批量数据的性能更稳定，更快。但这又是为什么呢？查阅了下MYSQL的官网，insert命令字的插入过程如下，括号内的数字几乎表示可能占用的耗时比：

      A: 打开连接：（3）

      B: 向服务器发送查询：（2）

      C:解析查询：（2）

      D:插入行：（1×行大小）

      E:插入索引：（1×数索引）

      F：关闭连接（1）

       以上步骤还不包含连接时，打开表的开销。 当大量的insert批量文件被多线程执行插入时，每一个线程都需要经过6步才能完成数据的插入，表的索引结构，表当前数据的行数对insert的每次插入都会影响。如果想提升写入大数据的性能，可以尝试批量insert（即insert后的值有多个values），这在一般情况下会单个insert要快，但是要注意设置mysql的bulk_insert_buffer_size参数的大小，之前开发有一些经验值，一般情况下是设置300-500一批插入性能最佳。但是想要性能更快更稳定，可以使用“LOAD DATA INFILE”，这个命令比单insert要快近20倍。

 

二、提升导入数据性能----mysql服务器端

     1、当将数据导入到INNODB中时，关闭自动提交模式，因为在自动提交模式下，每一次插入都会刷新一次日志到磁盘。可以使用如下语句：

SET autocommit=0;
... SQL import statements ...
COMMIT;

     2、关闭唯一索引。减少索引的插入和唯一性的校验。

SET unique_checks=0;
... SQL import statements ...
SET unique_checks=1;

     3、关闭外键检查来加速表导入。

SET foreign_key_checks=0;
... SQL import statements ...
SET foreign_key_checks=1;

     4、将innodb_autoinc_lock_mode设置为2，而不是默认值1。

     5、在执行批量插入时，以主键顺序插入行更快。

     6、字符串的拼接用 .join > a += b ，因为 +=方式每次要重新计算内存/分配。

     7、python的多线程在IO密集的应用场景下，可以写多个文件，让多线程的优势得到更充分的发挥。

     8、批量插入时，多利用字段的默认值，字段值如果使用默认值，会缩端插入过程中对数据解析的时间。

 

 三、过程遇到的问题以及解决办法

     1、怎么快速删除2000w笔数据？

        使用truncate 命令字，几秒内就能删除数据。如 ：truncate table t_dc;

     2、测试机器上网速很慢，无法安装python的第三方库怎么办？

        在已经安装好的python的site-packages下复制使用的py脚本，然后放到对应机器上。如threadpool.py无法安装时，最快速的方法就是手工复制文件Python27\Lib\site-packages\threadpool.py使用。

     3、mysqldb执行报错：Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

        设置全局等待事务锁超时时间 ：SET GLOBAL innodb_lock_wait_timeout=100;

        查询全局等待事务锁超时时间 ：SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout';

     4、mysql事务锁如何查看：

       在information_schema下面有三张表:INNODB_TRX、INNODB_LOCKS、INNODB_LOCK_WAITS（解决问题方法），通过这三张表，可以更简单地监控当前的事务并分析可能存在的问题。

       当前运行的所有事务 ：select * from information_schema.innodb_trx;

       当前出现的锁 ：select * from information_schema.innodb_locks；

       锁等待的对应关系：select * from information_schema.innodb_lock_waits；

 

 

 四：批量脚本（线程池+lLOAD DATA LOCAL INFILE）

#!/usr/bin/env python
#coding=GBK
import threadpool
import time,sys
from subprocess import call,Popen,PIPE

COUNT = 1000
process_num = 5
seperate = 100
dbHost='100.92.174.16'
dbUser='root'
dbPasswd='root1234'
dbOperater=None
baseData = {}
thread_arr=[]
detail_data={}
listid = 16080802011100100001
Ftde_id = 1
Fbank_list = 20171217761623447701
tablename = "epcc_check.t_dc_list"
resultDir = "/data/home/loleinaliao/loleinatext/"


#columns
order_columns="Fcheck_bank, Facc_day, Fbankaccno, Fbankusername, Famount, Fdc_type_id, Fori_accno, Fbank_status,Fid,Fbank_listid,Fbatchno"

#data
order_base="'4251','2018022721','6225425177777777800004','wltest','1','16','6225425177777777800004','00'"
tablename ="epcc_check_201810.t_dc_list_06"


def writeDownSqlData(fileName,content):
    fo = open(fileName,"w")
    fo.write(content)
    fo.close()

def make_t_tcpay_list(deal_num,Flistid,Ftde_id,Fbank_list):

 
    filename ="data_order_"+Fbank_list+".text"

    Fbatchno = 'B201810070011'
    orderDataList = []

    for i in range(int(deal_num)):
        orderData=""
        orderData = "%s,'%s','%s','%s'" % (order_base, Ftde_id, Fbank_list, Fbatchno)
        orderDataList.append(orderData)
        Ftde_id = int(Ftde_id) + 1
        Flistid = int(Flistid) + 1
        Fbank_list = int(Fbank_list) + 1

    writeDownSqlData(resultDir+filename, "\n".join(orderDataList) + "\n")

    loadDataIntoDB(resultDir+filename,tablename,order_columns)

def loadDataIntoDB(filename,tableName,order_columns):
    mysqlCmd = r"LOAD DATA LOCAL INFILE '%s' into table %s FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '\''  LINES TERMINATED BY '\n' (%s"%(filename,tableName,order_columns)+")"

    mysqlConCmd = r"mysql -u%s -p%s -h%s"%(dbUser,dbPasswd,dbHost)
    runCmd = mysqlConCmd+' -e "'+mysqlCmd+'"'
    result = call(runCmd,shell=True)
    if result != 0:
        print "load local data into database failed,exit "
        sys.exit()


if __name__ == "__main__":
    start = time.time()

    begin_Flistid ='110180809100012153304210311120'
    begin_Ftde_id ="1"
    begin_Fbank_seq ="2018100800000110734321790770100"
    total_num  =20000000
    threadpool_num = 20
    func_var=[]
    seperate =2000

    pool = threadpool.ThreadPool(threadpool_num)

    for i  in range(seperate):
        list_temp =[]
        list_temp =[str(total_num/seperate),begin_Flistid,begin_Ftde_id,begin_Fbank_seq]
        func_var.append((list_temp,None))
        begin_Flistid = str(int(begin_Flistid)+ total_num/threadpool_num)
        begin_Ftde_id = str(int(begin_Ftde_id)+ total_num/threadpool_num)
        begin_Fbank_seq = str(int(begin_Fbank_seq)+ total_num/threadpool_num)

    pool = threadpool.ThreadPool(threadpool_num)
    requests = threadpool.makeRequests(make_t_tcpay_list, func_var)
    for req in requests:
        pool.putRequest(req)
    pool.wait()

    end = time.time()
    print end - start

 

 

       参考文档：

      https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/insert-optimization.html

      http://mysql.taobao.org/monthly/2017/09/10/

      https://dbahire.com/testing-the-fastest-way-to-import-a-table-into-mysql-and-some-interesting-5-7-performance-results/

posted @ 2018-10-26 17:18  loleina  阅读(14861)  评论(1)  编辑  收藏  举报