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开发项目管理工具_单位企业邮箱怎么申请_seo优化是做什么的_考研培训机构排名

时间:2025/7/10 13:37:24来源:https://blog.csdn.net/m0_63102097/article/details/142981264 浏览次数:0次
开发项目管理工具_单位企业邮箱怎么申请_seo优化是做什么的_考研培训机构排名

在将数据批量导入到 Elasticsearch(ES)时,使用线程池和 CountDownLatch 可以有效管理并发处理,同时避免内存溢出(Out Of Memory, OOM)问题。下面是一个示例代码,演示如何利用这些工具将数据分批导入到 ES 中。

示例代码说明

  • 使用线程池来并发处理数据的导入。
  • 使用 CountDownLatch 来等待所有任务完成,确保在导入数据之后执行后续操作。
  • 数据批处理,避免一次性加载过多数据到内存中。

代码示例

import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;public class DataImporter {private static RestHighLevelClient client; // Elasticsearch 高级客户端private static final int BATCH_SIZE = 100; // 每批处理的大小private static final int THREAD_COUNT = 5; // 线程池线程数量public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 初始化 Elasticsearch 客户端client = createClient(); // 创建客户端的具体实现需要提供// 模拟获取数据,例如从数据库中读取数据List<Data> dataList = fetchData(); // 这里是获取待导入数据的方法// 计算批次int totalBatches = (int) Math.ceil((double) dataList.size() / BATCH_SIZE);ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT);CountDownLatch latch = new CountDownLatch(totalBatches);// 开始批量导入数据for (int i = 0; i < totalBatches; i++) {int start = i * BATCH_SIZE;int end = Math.min(start + BATCH_SIZE, dataList.size());List<Data> batch = dataList.subList(start, end);executorService.submit(() -> {try {bulkInsert(batch);} catch (Exception e) {e.printStackTrace(); // 处理异常} finally {latch.countDown(); // 线程完成后减少计数}});}latch.await(); // 等待所有线程完成executorService.shutdown(); // 关闭线程池client.close(); // 关闭 Elasticsearch 客户端}private static void bulkInsert(List<Data> batch) {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();for (Data data : batch) {// 假设 Data 类定义了某种需要导入的结构// 可以根据需求设置索引、文档类型和数据bulkRequest.add(data.toIndexRequest()); // 将数据添加到 BulkRequest 中}try {BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);if (bulkResponse.hasFailures()) {// 处理失败情况System.out.println("Bulk import failed: " + bulkResponse.buildFailureMessage());}} catch (Exception e) {// 处理异常e.printStackTrace();}}private static RestHighLevelClient createClient() {// 创建和配置 Elasticsearch 高级客户端的代码// 需要提供具体的 ES 服务地址、鉴权等信息return new RestHighLevelClient(RestClientBuilder builder); }private static List<Data> fetchData() {// 模拟读取数据的逻辑// 需要实现从数据库或其他数据源获取数据的代码return List.of(); // 返回待导入数据的列表}private static class Data {// 数据结构,例如与 Elasticsearch 文档相对应的字段public IndexRequest toIndexRequest() {// 生成 IndexRequest 对象,包含必要的索引信息和文档信息return new IndexRequest("your_index_name").source(this); // 具体实现需要根据业务需求}}
}

代码说明

  • 线程池 (ExecutorService):管理多个线程并发执行导入操作,可以灵活配置线程数量以最佳利用资源。
  • CountDownLatch:在所有线程完成导入操作后,主线程会等待,确保所有数据批次都被成功处理。
  • 批处理:通过将数据分成小批次进行处理,避免占用过多内存,降低 OOM 的风险。
  • Bulk API:使用 Elasticsearch 的 Bulk API 高效地批量插入数据。

注意事项

  1. 异常处理:确保在异常发生时能够及时捕获并处理,避免因一处错误导致整个导入流程中断。
  2. 资源释放:确保在流程结束后关闭线程池和 Elasticsearch 客户端,以释放相关资源。
  3. 性能调优:根据具体的需求和环境条件对线程数量和批处理大小进行调优,找到适合的平衡点,既提高导入速度又避免 OOM。

通过这样的方式,可以有效地将数据批量导入到 Elasticsearch,同时避免内存溢出,提高导入操作的稳定性和效率。

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