算子优化 foreachPartition

算子优化 foreachPartition

foreach的写库原理

默认的foreach的性能缺陷在哪里？

首先，对于每条数据，都要单独去调用一次function，task为每个数据，都要去执行一次function函数。

如果100万条数据，（一个partition），调用100万次。性能比较差。

另外一个非常非常重要的一点

如果每个数据，你都去创建一个数据库连接的话，那么你就得创建100万次数据库连接。

但是要注意的是，数据库连接的创建和销毁，都是非常非常消耗性能的。虽然我们之前已经用了

数据库连接池，只是创建了固定数量的数据库连接。

你还是得多次通过数据库连接，往数据库（MySQL）发送一条SQL语句，然后MySQL需要去执行这条SQL语句。

如果有100万条数据，那么就是100万次发送SQL语句。

以上两点（数据库连接，多次发送SQL语句），都是非常消耗性能的。

foreachPartition，在生产环境中，通常来说，都使用foreachPartition来写数据库的

使用批处理操作（一条SQL和多组参数）

发送一条SQL语句，发送一次

一下子就批量插入100万条数据。

用了foreachPartition算子之后，好处在哪里？

1、对于我们写的function函数，就调用一次，一次传入一个partition所有的数据

2、主要创建或者获取一个数据库连接就可以

3、只要向数据库发送一次SQL语句和多组参数即可

在实际生产环境中，清一色，都是使用foreachPartition操作；但是有个问题，跟mapPartitions操作一样，

如果一个partition的数量真的特别特别大，比如真的是100万，那基本上就不太靠谱了。

一下子进来，很有可能会发生OOM，内存溢出的问题。

一组数据的对比：生产环境

一个partition大概是1千条左右

用foreach，跟用foreachPartition，性能的提升达到了2~3分钟。

实际项目操作：

首先JDBCHelper里面已经封装好了一次批量插入操作！

1343行

批量插入session detail

唯一不一样的是我们需要ISessionDetailDAO里面去实现一个批量插入

List<SessionDetail> sessionDetails