springboot使用多线程导入百万数据

Spring Boot在处理大数据量导入，例如百万级别的数据时，通常会利用多线程技术来提高性能和并发能力。可以使用Java的ExecutorService或者并行流（Parallel Streams）来实现这个过程。以下是一个简单的示例：

import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.stream.Collectors;

@Component
public class DataImportTask {

    private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); // 创建固定大小的线程池

    public void importData(List<String> data) {
        List<Runnable> tasks = data.stream() // 将数据分割成任务
                .parallel() // 开启并行流
                .map(task -> () -> importSingleData(task)) // 定义每个任务的具体操作
                .collect(Collectors.toList());

        tasks.forEach(executor::execute); // 提交任务到线程池
        executor.shutdown(); // 关闭线程池后等待所有任务完成
    }

    private void importSingleData(String datum) {
        // 这里实现单条数据的导入逻辑
        // ...
    }
}

在这个例子中，`importData`方法将数据分片并创建多个独立的任务，然后提交给线程池执行。这样可以在多个核心上并行处理，大大提高导入速度。