优化导入功能，从直接将list数据批量插入MySQL，到分组导入，再到引入多线程批量导入，显著提高了导入效率，实现从1分钟缩短至10秒以内。直接把list怼进Mysql 使用mybatis的批量导入操作，通过底层生成的mapper进行批量插入，解决效率问题，但受限于数据库默认设置，每次sql操作的数据量不能超过4M。
总结来说，通过合理利用多线程和精心设计的数据分段策略，可以有效提升Java批量更新操作的执行效率，解决数据处理中的性能瓶颈。实现这一优化过程不仅能够提高项目开发效率，还能提升用户体验，是Java开发者在处理大数据量操作时不可忽视的重要技能。
你这个首先得分开。第一部分：你有很多线程在往数据池里面写入数据。那么，你的线程只管写数据，不用理会其他的数据。第二部分：你的另外的线程（这里可以用spring的job定时器启动），这部分只管往数据库写入数据，至于写入的条件，你可以判断数据池的数据是否达到写入的标准。
方法一：使用JExcel API。此方法直接操作Excel文件，适合数据量不大且对性能要求不高的场景。在多线程导入时，可将数据分类分块，每个线程处理一块数据，提升导入效率。方法二：将Excel数据转换为CSV格式，再导入到目标平台。这种方法相对方法一在性能上有所提升，同时减少了对Java库的依赖。
首先，通过最简单的for循环代码，耗时约1分54秒，发现自动事务提交导致效率低下。随后，我们添加了手动事务控制，显著将整体耗时缩短至约24秒，提高了约5倍的效率。这验证了在大量数据库操作中，手动控制事务可以有效提升性能。接着，引入多线程提交操作。
main中的代码本身也是一个线程，我们称之为进程下的主线程。所有线程执行的时间和代码的顺序无关（否则也不存在线程同步一说了），所以说放在后面的代码未必会等到前面的线程执行完后才执行。
在循环外建好数据库连接，然后循环内进行插入，避免连接未被正常释放，导致连接数过多 批量操作，不要一条一条插入，而是分批次插入，减少建立连接产生的消耗。上面两条可以结合使用。数据库连接可能有时间的限制，比如1s或者多少，处理时间过长可能导致连接失效（经验不多，只是可能）。
第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。
如果数据量非常大，其实可以避而求其次，对CSV文件进行读写，数据记录以行为单位，值与值之间用特殊符号隔开（如：TAB）。不过这里会涉及到另一些方面（比如字符的转义）。之前实习的时候给公司做过一个项目，要求将数据导出为CSV。
通常建议将-Xms和-Xmx设置为相同值，而-Xmn为-Xmx的一半。例如，如果物理内存为1GB，可以设置为-Xms64m，-Xmx256m。在Windows系统中，可以通过修改系统环境变量或在Tomcat启动脚本（如catalina.bat）中添加相应参数进行调整。在Linux系统中，可以在Tomcat的启动脚本前设置JAVA_OPTS。
Runnable是线程的接口，必须实现这接口里面的run方法。构造方法是传htttp地址的，这个就不用说了吧。URL 这个类是设置url地址的。HttpURLConnection conn 是访问http地址，openConnection方法开始访问。InputStream输入流，try是异常处理模块，finally是用于关闭资源。
如果要应聘高级开发工程师职务，仅仅懂得Java的基础知识是远远不够的，还必须懂得常用数据结构、算法、网络、操作系统等知识。因此本文不会讲解具体的技术，笔者综合自己应聘各大公司的经历，整理了一份大公司对Java高级开发工程师职位的考核纲要，希望可以帮助到需要的人。
1、优化数据库查询：对于数据量较大的机构树，我们需要将其存储在数据库中，可以使用索引、分区表等技术来优化查询效率，同时需要合理设置数据库缓存，减轻对数据库的查询压力。
2、首先，使用未声明的标识符“ p”的警告，表示此处存在无法识别的p，如下图所示，然后进入下一步。其次， p值可以直接找到。 p下有一个_，表示出现了问题，如下图所示，然后进入下一步。接着，完成上述步骤后，如果未使用p值，则将其直接删除。 如果需要，直接声明。
3、针对数据量差异的优化 若listA的数据远多于listB，考虑将listA转换为HashSet以提高查找效率。例如，可以先生成HashSet setA，然后使用setA：contains检查元素在集合B中的存在。 对象集合操作 当处理对象集合时，确保equals和hashCode方法已正确实现，以确保对象相等时的正确比较和哈希一致性。
在同事的建议下，我们尝试使用事务集合来控制多线程事务提交，虽然这种方式同样依赖于线程执行完毕后提交事务，可能会占用Jdbc连接池，但在合理控制线程数量的情况下，能有效提升批量操作的效率。最后，我们发现某些数据库环境下，尽管不支持批量update，但支持插入多条数据。
Java种运用了大量的事务管理，就是对一系列的数据库操作进行统一的提交或回滚操作，比如说做一个转账功能，要更改帐户两边的数据，这时候就必须要用事务才能算是严谨的做法。要么成功，要么失败，保持数据一致性。如果中间有一个操作出现异常，那么回滚之前的所有操作。
执行当然可以了。你首先要明白事务是干什么的。事务是把一系列的操作当做一个事务，当某个步骤失败时，就将所有操作回滚，所有操作都成功就提交。比如算费用的，你付钱给我，就要把你的账户的钱减掉一笔，再在我的账户下把钱加上一笔。
在Java中，事务是指一组操作作为单个操作执行的一种方式。这些操作作为一个逻辑单元被执行，要么全部执行成功，要么全部不执行。事务通常用在需要满足一定原子性、一致性、隔离性和持久性的场景，例如在银行转账操作时，必须保证金额的准确性；在购物网站支付时，必须保证钱款支付的原子性等。
方法一：使用JExcel API。此方法直接操作Excel文件，适合数据量不大且对性能要求不高的场景。在多线程导入时，可将数据分类分块，每个线程处理一块数据，提升导入效率。方法二：将Excel数据转换为CSV格式，再导入到目标平台。这种方法相对方法一在性能上有所提升，同时减少了对Java库的依赖。
优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，这样可以显著提高速度。优化2：对于大文件，可以采用异步+多线程读取若干行并分批入库。优化3：对于文件数量过多的情况，可以将每个Excel异步读取与插入，形成双异步操作。通过这些优化，从191秒优化至2秒，效率惊人。
java excel导入上千条数据需要3-5个线程。支持流处理，在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用。SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用，当达到限定值时，新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘。
Java导出百万数据至Excel时，优化性能关键在于读写分离与流式查询。Excel 2007及以上版本最大单Sheet支持1048576行数据，处理百万数据需每百万行创建一个新Sheet。数据通常从数据库中批量获取，一次查询量过大可能导致内存溢出，因此推荐分页查询或流式查询。
return XSSFWorkbook：100w条数据写入Excel消耗时间： + （t2 - t1）；} 运行这段代码后，会发现导出过程非常耗时，这显然是因为内存和性能问题导致的。接下来，我们尝试使用SXSSFWorkbook工具进行同样的操作。
首先，我们需要明确一点，当数据在Excel中布局复杂时，如标题跨越多行，使用EasyExcel的默认方式直接写入数据可能会导致布局混乱。为了保持Excel文件的清晰美观，我们需要自定义读写过程。步骤一：定义头表结构 在写入数据前，我们需要定义头表结构，明确每一行数据的字段名与对应的数据类型。
1、可以使用java中的模块化编程思想，分成两个模块，一个模块用来收集数据，将收集到的数据存储在一个数组中，另一个模块用来处理每20条数据中选择一条进行入库。
2、假设数据在A列，在B列得到结果，则在B1输入 =OFFSET（OFFSET（A$1，20*ROW（）-20，），INT（RNAD（）*20），）下拉即可。
3、动新建一个长度长1的数组，然后填充它。输出如下，结果是正确的。将中间的for循环，换成java库里面自带的System.arraycopy方法可以提高效率。在eclipse或idea中打出System.arraycopy以后，看它智能提示里面的参数名字就能回想起来参数的含义。
4、// 填充值然后model.fireTableDataChanged（）； // 数据填充好了，请求刷新显示。class MyModel implements TableModel { private final Vector matrix = new Vector（）； // 代表每行，里面装着 Vector 代表每列， 相当于二数组。
