在当今数字化浪潮中，数据量如同汹涌澎湃的潮水般急剧增长。对于互联网大厂的后端开发人员而言，处理海量数据的插入操作是一项极为常见却又极具挑战的任务。当面对百万级甚至更庞大的数据量时，传统的逐个插入方式就如同老牛拉破车，性能瓶颈尽显，系统响应迟缓，甚至可能出现超时或崩溃的状况。而 Spring Boot3 中的线程池技术，恰似一把利剑，为我们劈开了这一困境。
Spring Boot 线程池初窥Spring Boot 是一个基于 Spring 框架的微服务开发框架，它提供了许多开箱即用的功能和简化配置的机制。在 Spring Boot 应用程序中，我们可以通过配置 ThreadPoolTaskExecutor 来创建一个线程池，用于执行批量插入任务。
比如，在配置类中创建一个 ThreadPoolTaskExecutor，并设置相应的属性：
@Configurationpublic ExecutorConfig { @Value("${spring.task.executor.core-pool-size}") private int corePoolSize; @Value("${spring.task.executor.max-pool-size}") private int maxPoolSize; @Value("${spring.task.executor.queue-capacity}") private int queueCapacity; @Bean public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(corePoolSize); executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize); executor.setQueueCapacity(queueCapacity); return executor; }}在这个配置中，我们设置了核心线程数为corePoolSize，最大线程数为maxPoolSize，队列容量为queueCapacity。这些参数可以根据实际需求进行调整。例如，如果你的服务器 CPU 资源充足，且数据插入任务较为密集，可以适当增大核心线程数和最大线程数，以充分利用 CPU 多核性能；而如果数据插入任务的突发性较强，队列容量则可以设置得大一些，以应对短时间内大量的任务请求。
使用 Java 并发编程进行批量插入在 Java 中，我们可以使用ExecutorService接口来执行并发任务。在 Spring Boot 应用程序中，我们通过注入ThreadPoolTaskExecutor实例来实现这个功能。接下来，创建一个名为BatchDataService的服务类，用于执行批量插入任务：
@Servicepublic BatchDataService { @Autowired private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor; @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; public void batchInsertData(List<DataEntity> dataList) { int batchSize = 1000; // 每批插入的数量 List<Future<?>> futures = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) { List<DataEntity> subList = dataList.subList(i, Math.min(i + batchSize, dataList.size())); futures.add(taskExecutor.submit(new Callable<Void>() { @Override public Void call() throws Exception { jdbcTemplate.batchUpdate("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?,?)", subList, batchSize, new PreparedStatementSetter() { @Override public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException { DataEntity data = subList.get(i); ps.setString(1, data.getColumn1()); ps.setString(2, data.getColumn2()); } }); return null; } })); } for (Future<?> future : futures) { try { future.get(); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } }}在这个服务类中，我们首先创建了一个线程池taskExecutor，用于执行批量插入任务。然后，我们遍历数据列表，并为每个数据创建一个任务，该任务将执行批量插入操作。这里将数据分成每批 1000 条进行插入，这是一个常见的优化策略，因为一次性插入过多数据可能会导致数据库连接资源紧张，而每批数量太少又会增加线程调度和数据库交互的开销。最后，我们调用shutdown方法来关闭线程池，确保所有任务执行完毕后资源得到释放。
传统线程池的痛点与虚拟线程的曙光传统线程池在高并发场景下存在诸多痛点。每个平台线程绑定一个操作系统线程，当创建数千线程时，内存占用极高，单线程约 1MB 栈内存，极易触发 OOM（内存溢出）；线程频繁切换导致上下文切换成本高，CPU 利用率下降，实测在 10 万请求下传统线程延迟增加 40%；而且在 I/O 阻塞时线程被挂起，无法快速释放资源处理新请求，例如在静态文件服务器场景吞吐量会下降 30%。
而 Spring Boot 3.2 引入的虚拟线程为我们带来了新的希望。配置虚拟线程也并不复杂，首先在application.properties文件中进行相关配置：
spring.threads.virtual.enabled=true # 核心开关 server.tomcat.threads.max=200 # 传统线程数限制（虚拟线程不受此限制）同时，若使用 Tomcat 执行器，还可进行如下配置（可选）：
@Beanpublic TomcatProtocolHandlerCustomizer<?> protocolHandlerVirtualThreadExecutorCustomizer() { return handler -> handler.setExecutor(Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()); }需要注意的是，要确保 Maven/Gradle 中已添加--enable-preview参数，因为虚拟线程目前处于预览阶段。并且要避免线程池配置冲突，例如检查是否误用@Async或其他线程池注解，若有则需移除或显式指定虚拟线程执行器。若出现版本兼容问题，可升级 Spring Boot 至 3.2.1+，并确认无低版本依赖冲突（如旧版 Netty/Redis 客户端）。
实战案例与性能对比曾经有这样一个项目，需要将 2000003 条数据插入数据库。起初采用单线程插入，耗时长达 5.75 分钟。后来利用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入，开启 30 个线程，每 100 条数据插入开一个线程，最终耗时仅 1.67 分钟，效率大幅提升。通过对不同线程数的测试，发现并非线程数越多越好，网上有一个不成文的算法可用于参考确定合适的线程数。同时，在数据完整性和准确性方面，通过 sql 语句检查，未发现重复入库的问题，多线程录入数据完整。
在实际应用中，我们还可以根据具体的业务需求和性能要求，对代码进行进一步的优化和调整。例如，合理设置线程池参数、优化数据库表结构和索引、采用批量事务处理等方式，都能进一步提升数据插入的效率和稳定性。
Spring Boot3 中的线程池技术，无论是传统的 ThreadPoolTaskExecutor，还是新兴的虚拟线程，都为我们处理百万数据插入操作提供了强大的工具。只要我们根据实际场景合理运用，不断优化，就能在海量数据处理的战场上所向披靡，构建出高效、稳定的应用系统，为业务的蓬勃发展提供坚实的技术支撑。e
