这是笔者曾经的面试题，这个问题并不是要你回答准确的时间，而是考察如何设计一个系统，最快速地插入10亿条数据。

笔者当时傻乎乎地回答三小时，支支吾吾没说出所以然。面试官看我没睡醒，让我回去等通知。好在他把简历退给我了，我省了一份简历。今天尝试重新思考下，好好打他脸。

最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？

假设和面试官明确后，有如下约束：

首先考虑10亿数据写到MySQL单表可行吗？

答案是不能，单表推荐的值是2000W以下。这个值怎么计算出来的呢？

MySQL索引数据结构是B+树，全量数据存储在主键索引，也就是聚簇索引的叶子结点上。B+树插入和查询的性能和B+树层数直接相关，2000W以下是3层索引，而2000w以上则可能为四层索引。

Mysql b+索引的叶子节点每页大小16K。当前每条数据正好1K，所以简单理解为每个叶子节点存储16条数据。b+索引每个非叶子节点大小也是16K，但是其只需要存储主键和指向叶子节点的指针，我们假设主键的类型是 BigInt，长度为 8 字节，而指针大小在 InnoDB 中设置为 6 字节，这样一共 14 字节，这样一个非叶子节点可以存储 16 * 1024/14=1170。

也就是每个非叶子节点可关联1170个叶子节点，每个叶子节点存储16条数据。由此可得到B+树索引层数和存储数量的表格。2KW 以上 索引层数为 4 层，性能更差。

更详细的请参考B+树层数计算（baijiahao.baidu.com/s?id=1709205029044038742&wfr=spider&for=pc）。

为了便于计算，我们可以设计单表容量在1KW，10亿条数据共100个表。

单条写入数据库性能比较差，可以考虑批量写入数据库，批量数值动态可调整。每条1K，默认可先调整为100条批量写入。

批量数据如何保证数据同时写成功？MySQL Innodb存储引擎保证批量写入事务同时成功或失败。

写库时要支持重试，写库失败重试写入，如果重试N次后依然失败，可考虑单条写入100条到数据库，失败数据打印记录，丢弃即可。

此外写入时按照主键id顺序顺序写入可以达到最快的性能，而非主键索引的插入则不一定是顺序的，频繁的索引结构调整会导致插入性能下降。最好不创建非主键索引，或者在表创建完成后再创建索引，以保证最快的插入性能。

不能。

Myisam 比innodb有更好的插入性能，但失去了事务支持，批量插入时无法保证同时成功或失败，所以当批量插入超时或失败时，如果重试，势必导致一些重复数据的发生。但是为了保证更快的导入速度，可以把myisam存储引擎列为计划之一。

现阶段我引用一下别人的性能测试结果 # MyISAM与InnoDB对比分析 （t.csdn.cn/eFm9z）。

从数据可以看到批量写入明显优于单条写入。并且在innodb关闭即时刷新磁盘策略后，innodb插入性能没有比myisam差太多。

innodb_flush_log_at_trx_commit：控制MySQL刷新数据到磁盘的策略。

考虑到Innodb在关闭即时刷新磁盘策略时，批量性能也不错，所以暂定先使用innodb（如果公司MySQL集群不允许改变这个策略值，可能要使用MyIsam了）。线上环境测试时可以重点对比两者的插入性能。

MySQL 单库的并发写入是有性能瓶颈的，一般情况5K TPS写入就很高了。

当前数据都采用 SSD 存储，性能应该更好一些。但如果是HDD的话，虽然顺序读写会有非常高的表现，但HDD无法应对并发写入，例如每个库10张表，假设10张表在并发写入，每张表虽然是顺序写入，由于多个表的存储位置不同，HDD只有1个磁头，不支持并发写，只能重新寻道，耗时将大大增加，失去顺序读写的高性能。

所以对于HDD而言，单库并发写多个表并不是好的方案。回到SSD的场景，不同SSD厂商的写入能力不同，对于并发写入的能力也不同，有的支持500M/s，有的支持1G/s读写，有的支持8个并发，有的支持4个并发。在线上实验之前，我们并不知道实际的性能表现如何。

所以在设计上要更加灵活，需要支持以下能力：

通过以上配置，灵活调整线上数据库的数量，以及写表并发度，无论是HDD还是SSD，我们系统都能支持。不论是什么厂商型号的SSD，性能表现如何，都可调整配置，不断获得更高的性能。这也是后面设计的思路，不固定某一个阈值数量，都要动态可调整。

接下来聊一下文件读取，10亿条数据，每条1K，一共是931G。近1T大文件，一般不会生成如此大的文件。所以我们默认文件已经被大致切分为100个文件。每个文件数量大致相同即可。

为什么切割为100个呢？切分为1000个，增大读取并发，不是可以更快导入数据库吗？刚才提到数据库的读写性能受限于磁盘，但任何磁盘相比写操作，读操作都要更快。尤其是读取时只需要从文件读取，但写入时MySQL要执行建立索引，解析SQL、事务等等复杂的流程。所以写的并发度最大是100，读文件的并发度无需超过100。

更重要的是读文件并发度等于分表数量，有利于简化模型设计。即100个读取任务，100个写入任务，对应100张表。

既然文件被切分为100个10G的小文件，可以按照文件后缀+ 在文件行号 作为记录的唯一键，同时保证同一个文件的内容被写入同一个表。例如：

这样每个表都是有序的。整体有序通过数据库后缀+表名后缀实现。

10G的文件显然不能一次性读取到内存中，场景的文件读取包括：

在MAC上，使用这几种方式读取3.4G大小文件的性能对比：

详细的评测内容请参考：读取文件性能比较 （zhuanlan.zhihu.com/p/142029812）

由此可见，使用JavaNIO FileChannnel明显更优，但是FileChannel的方式是先读取固定大小缓冲区，不支持按行读取。也无法保证缓冲区正好包括整数行数据。如果缓冲区最后一个字节正好卡在一行数据中间，还需要额外配合读取下一批数据。如何把缓冲区变为一行行数据，比较困难。

File file = new File("/xxx.zip");FileInputStream fileInputStream = null;long now = System.currentTimeMillis();try {       fileInputStream = new FileInputStream(file);       FileChannel fileChannel = fileInputStream.getChannel();
       int capacity = 1 * 1024 * 1024;//1M       ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(capacity);       StringBuffer buffer = new StringBuffer();       int size = 0;       while (fileChannel.read(byteBuffer) != -1) {          //读取后，将位置置为0，将limit置为容量, 以备下次读入到字节缓冲中，从0开始存储          byteBuffer.clear();          byte[] bytes = byteBuffer.array();          size += bytes.length;       }       System.out.println("file size:" + size);} catch (FileNotFoundException e) {   e.printStackTrace();} catch (IOException e) {   e.printStackTrace();} finally {   //TODO close资源.}System.out.println("Time:" + (System.currentTimeMillis() - now));

JavaNIO 是基于缓冲区的，ByteBuffer可转为byte数组，需要转为字符串，并且要处理按行截断。

但是BufferedReader JavaIO方式读取可以天然支持按行截断，况且性能还不错，10G文件，大致只需要读取30s，由于导入的整体瓶颈在写入部分，即便30s读取完，也不会影响整体性能。所以文件读取使用BufferedReader 逐行读取，即方案3。

这块比较混乱，请耐心看完。

100个读取任务，每个任务读取一批数据，立即写入数据库是否可以呢？前面提到了由于数据库并发写入的瓶颈，无法满足1个库同时并发大批量写入10个表，所以100个任务同时写入数据库，势必导致每个库同时有10个表同时在顺序写，这加剧了磁盘的并发写压力。

为尽可能提高速度，减少磁盘并发写入带来的性能下降， 需要一部分写入任务被暂停的。那么读取任务需要限制并发度吗？不需要。

假设写入任务和读取任务合并，会影响读取任务并发度。初步计划读取任务和写入任务各自处理，谁也不耽误谁。但实际设计时发现这个方案较为困难。

最初的设想是引入Kafka，即100个读取任务把数据投递到Kafka，由写入任务消费kafka写入DB。100个读取任务把消息投递到Kafka，此时顺序就被打乱了，如何保证有序写入数据库呢？我想到可以使用Kafka partition路由，即读取任务id把同一任务的消息都路由到同一个partition，保证每个partition内有序消费。

要准备多少个分片呢？100个很明显太多，如果partition小于100个，例如10个。那么势必存在多个任务的消息混合在一起。如果同一个库的多个表在一个Kafka partition，且这个数据库只支持单表批量写入，不支持并发写多个表。这个库多个表的消息混在一个分片中，由于并发度的限制，不支持写入的表对应的消息只能被丢弃。所以这个方案既复杂，又难以实现。

所以最终放弃了Kafka方案，也暂时放弃了将读取和写入任务分离的方案。

最终方案简化为 读取任务读一批数据，写入一批。即任务既负责读文件、又负责插入数据库。

如果读取任务进行到一半，宕机或者服务发布如何处理呢？或者数据库故障，一直写入失败，任务被暂时终止，如何保证任务再次拉起时，在断点处继续处理，不会存在重复写入呢？

刚才我们提到可以为每一个记录设置一个主键Id，即 文件后缀index+文件所在行号。可以通过主键id的方式保证写入的幂等。

文件所在的行号，最大值 大致为 10G/1k = 10M，即10000000。拼接最大的后缀99。最大的id为990000000。

所以也无需数据库自增主键ID，可以在批量插入时指定主键ID。

如果另一个任务也需要导入数据库呢？如何实现主键ID隔离，所以主键ID还是需要拼接taskId。例如{taskId}{fileIndex}{fileRowNumber} 转化为Long类型。如果taskId较大，拼接后的数值过大，转化为Long类型可能出错。

最重要的是，如果有的任务写入1kw，有的其他任务写入100W，使用Long类型无法获知每个占位符的长度，存在冲突的可能性。而如果拼接字符串{taskId}_{fileIndex}_{fileRowNumber} ，新增唯一索引，会导致插入性能更差,无法满足最快导入数据的诉求。所以需要想另一个方案。

可以考虑使用Redis记录当前任务的进度。例如Redis记录task的进度，批量写入数据库成功后，更新 task进度。

INCRBY KEY_NAME INCR_AMOUNT

指定当前进度增加100，例如 incrby task_offset_{taskId}  100。如果出现批量插入失败的，则重试插入。多次失败，则单个插入，单个更新redis。要确保Redis更新成功，可以在Redis更新时 也加上重试。

如果还不放心Redis进度和数据库更新的一致性，可以考虑 消费 数据库binlog，每一条记录新增则redis +1 。

如果任务出现中断，则首先查询任务的offset。然后读取文件到指定的offset继续 处理。

前面提到了为了避免单个库插入表的并发度过高，影响数据库性能。可以考虑限制并发度。如何做到呢？

既然读取任务和写入任务合并一起。那么就需要同时限制读取任务。即每次只挑选一批读取写入任务执行。

在此之前需要设计一下任务表的存储模型。

如何把任务分配给每一个节点，可以考虑抢占方式。每个任务节点都需要抢占任务，每个节点同时只能抢占1个任务。具体如何实现呢？可以考虑 每个节点都启动一个定时任务，定期扫表，扫到待执行子任务，尝试执行该任务。

如何控制并发呢？可以使用redission的信号量。key为数据库id：

RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);  RSemaphore rSemaphore = redissonClient.getSemaphore("semaphore");    // 设置1个并发度  rSemaphore.trySetPermits(1);  rSemaphore.tryAcquire();//申请加锁,非阻塞。

由任务负责定期轮训，抢到名额后，就开始执行任务。将该任务状态置为Process，任务完成后或失败后，释放信号量。

但是使用信号量限流有个问题，如果任务忘记释放信号量，或者进程Crash无法释放信号量，如何处理呢？可以考虑给信号量增加一个超时时间。那么如果任务执行过长，导致提前释放信号量，另一个客户单争抢到信号量，导致 两个客户端同时写一个任务如何处理呢？

what，明明是将10亿数据导入数据库，怎么变成分布式锁超时的类似问题?

实际上 Redisson的信号量并没有很好的办法解决信号量超时问题，正常思维：如果任务执行过长，导致信号量被释放，解决这个问题只需要续约就可以了，任务在执行中，只要发现信号量快过期了，就续约一段时间，始终保持信号量不过期。但是 Redission并没有提供信号量续约的能力，怎么办？

不妨换个思路，我们一直在尝试让多个节点争抢信号量，进而限制并发度。可以试试选取一个主节点，通过主节点轮训任务表。分三种情况：

使用主节点轮训任务，可以减少任务的争抢，通过kafka发布消息，接收到消息的进程处理任务。为了保证更多的节点参与消费，可以考虑增加Kafka分片数。虽然每个节点可能同时处理多个任务，但是不会影响性能，因为性能瓶颈在数据库。

那么主节点应该如何选取呢？可以通过Zookeeper+curator 选取主节点。可靠性比较高。

10亿条数据插入数据库的时间影响因素非常多。包括数据库磁盘类型、性能。数据库分库数量如果能切分1000个库当然性能更快，要根据线上实际情况决策分库和分表数量，这极大程度决定了写入的速率。最后数据库批量插入的阈值也不是一成不变的，需要不断测试调整，以求得最佳的性能。可以按照100,1000,10000等不断尝试批量插入的最佳阈值。

最后总结一下几点重要的：