数据同步案例分析

项目：某物流公司物品定价管理

背景：（定价灌档）读取excel数据，实现入库操作，需要在5分钟以内处理完并反馈结果

前提：对于每次定价灌档，需遵循事物的原子性（对数据库的操作要么全部执行，要么完全不执行），灌档Excel数据量在0~10000之间，对于每条数据进行以下业务逻辑

1) 查询料品表获取捕获代码；

2) 查询公司表获得税率；

3) 查询定价表判断该数据是否存在，存在则update,否则insert；

然后查询定价表判断地区*（即根据地区CN,HK,AU分别额外增加的记录分别为：***，HK*,AU*）数据记录是否存在，存在则update,否则insert；

4) 在company处于澳洲的情况下，需增加/更新特约价（ZZ,ZY）记录，及AU*下的(ZZ,ZY)记录；

5) 统一更新建议零售价

初始方法按正常逻辑编写代码：循环处理每条记录信息

问题：超过4000笔记录，时间超时，页面无反馈结果，后台异常抛出weblogic服务超时

问题原因：根据以上的定价灌档业务逻辑分析

l 最好的情况下：灌档数据量为8000条，地区处于CN，即需查询8000次、insert（或update）记录8000次，update零售价20*8000次，最后一次性commit，时间超过半个小时

l 最坏的情况下：灌档数据量为8000条，地区处于AU，即需查询40000次、insert（或update）记录50000次，update零售价25*8000次，最后一次性commit，时间超过1小时

初始解决方案：

1) 设置<prop key="hibernate.jdbc.batch_size">50</prop>，

通过Session来进行批量操作：

Session的save（）及update（）方法都会把处理的对象存放在自己的缓存中，处理通过一个Session对象来处理大量持久化对象，应该及时的从缓存中清空已经处理完毕并且不在访问的对象，具体的做法是在处理完一个对象或者小批量后，立刻调用flush（）方法清理缓存，然后调用clear（）方法清空缓存。

Session session = Sessionfactory.openSession(); Transaction tx = session.beginTransaction(); for(int = 0; i <100000;i++){ Entity entity= new Entity(....); session.save(entity);//或者在此处更新 if( i % 50 == 0){//单次批量操作数量为50 session.flush(); //清理缓存，执行批量插入50条记录的SQL insert语句 session.clear();//清空缓存中的Entity对象 } } tx.commit(); session.close();

2) 修改建议零售价的Hibernate方式改为JDBC的批量操作方式

但是发现这个方案，效果不是很明显，达不到客户需要的需求（5分钟内响应）

最终解决方案：

1) 采用临时表与定价表实现数据同步，同样的操作1分钟内完成

具体步骤：

在灌档之前先将所有的Excel数据保存到临时表table1中（注：此步是在确认灌档前的另一功能完成），然后点击确认灌档执行以下的6次A语句和6次B语句以达到修改table2中产品定价的目的

A：Insert intotable1 select column1, column2... from table2 where...

B：Updatetable1 a set (a.column1, a.column2...) = (select b.column1, b.column2... fromtable2 b where ...) where...

分析：采用优化方案直接在数据库中实现两表的操作，省去了hibernate与数据库的交互过程、读取内存时间、读取硬盘数据时间等，从而达到效率优化。