Service导入Mapper失败

出现这种情况可能是因为以下原因：

1. 检查是否正确引入了Mapper的依赖，比如Mybatis或者Mybatis-Plus；
2. 检查Mapper接口是否被正确地定义，比如是否使用了@Mapper注解；
3. 检查Mapper接口的命名空间是否和对应的Mapper XML文件中的namespace一致；
4. 检查Mapper XML文件的路径是否正确，在Mybatis中，Mapper XML文件通常需要放在resources目录下的mapper子目录中；
5. 如果使用了Spring框架进行开发，检查Mapper接口是否被正确地注入到Service中，比如是否使用了@Autowired注解。

如果以上步骤都检查过了还是有问题，可以在具体的报错信息中查找更多的线索。

相关问题

java 多线程导入数据库

### Java 多线程批量插入数据库的最佳实践

#### 使用线程池提升性能
当面对大量数据需要插入到数据库时，采用多线程可以显著提高处理速度。通过合理配置线程池参数，能够有效利用系统资源，在保证稳定性的前提下加快数据写入过程[^1]。

@Configuration
@EnableAsync
public class ThreadConfig {
    @Bean
    public ThreadPoolTaskExecutor executor(){
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        
        // 配置核心线程数
        executor.setCorePoolSize(15);
        
        // 设置最大线程数量
        executor.setMaxPoolSize(30);
        
        // 定义队列容量
        executor.setQueueCapacity(1000);
        
        // 设定线程名前缀以便于调试跟踪
        executor.setThreadNamePrefix("DataImport-");
        
        // 关闭容器时等待所有任务完成后再退出
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);

        // 初始化线程池设置
        executor.initialize();

        return executor;
    }
}

#### 数据分割策略
对于大规模的数据集，建议将其划分为多个较小批次分别提交给不同的工作线程去执行。这样不仅可以减轻单次操作的压力，还能充分利用并发优势加速整个流程[^2]。

@Service
public class DataBatchService {

    private static final int BATCH_SIZE = 1000;

    @Autowired
    private YourMapper mapper;

    @Async
    public void insertInBatches(List<YourEntity> dataList){
        List<List<YourEntity>> partitions = Lists.partition(dataList, BATCH_SIZE);
        for (List<YourEntity> batch : partitions) {
            try{
                mapper.saveBatch(batch); // 假设这里调用了 MyBatis Plus 的 saveBatch 方法
            }catch(Exception e){
                log.error("Failed to process one of the batches",e);
            }
        }
    }

}

#### 错误重试机制与日志记录
考虑到网络波动或其他不确定因素可能导致某些批处理失败，应该加入适当的异常捕获逻辑以及必要的重试次数控制；同时保持良好的错误日志习惯有助于后续排查问题所在[^4]。

@Retryable(value=RuntimeException.class,maxAttempts=3,delay=2000)
private void attemptInsertion(@NonNull List<YourEntity> records){
    this.mapper.insertAll(records);
}

// 日志输出省略...

#### 性能监控与调整
实际应用中可能还需要持续关注程序运行状态，比如响应时间、吞吐量等指标变化情况，并据此适时微调线程池规模或者其他相关配置项以达到最优效果[^3]。