这是我曾经面试去哪儿网的面试题，这个问题并不是要你回答准确或大概得时间，而是考察如何设计一个系统，最快速的插入10亿条数据，我当时支支吾吾答得并不好，今天尝试重新思考下

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

10亿条数据，每条数据 1 Kb
数据内容是非结构化的用户访问日志，需要解析后写入到数据库
数据存放在Hdfs 或 S3 分布式文件存储里
10亿条数据并不是1个大文件，而是被近似切分为100个文件，后缀标记顺序
要求有序导入，尽量不重复
数据库是 MySQL

首先考虑10亿数据写到MySQL单表可行吗？

数据库单表能支持10亿吗？

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。

层数	最大数据量
2	1170 * 16 = 18720
3	1170 * 1170 * 16= 21902400 = 2000w
4	1170 * 1170 * 1170 * 16 = 25625808000 = 256亿

更详细的请参考B+树层数计算

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。

如何高效的写入数据库

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。

MySQL存储引擎的选择

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，势必对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

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。

默认=1，即每次事务提交都会刷新数据到磁盘，安全性最高不会丢失数据。
当配置为0、2 会每隔1s刷新数据到磁盘，在系统宕机、mysql crash时可能丢失1s的数据。

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。

要不要进行分库

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

支持配置数据库的数量
支持配置并发写表的数量，（如果MySQL是HDD磁盘，只让一张表顺序写入，其他任务等待）

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。

如何保证写入数据库有序

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

index_90.txt 被写入数据库database_9，table_0 ，
index_67.txt被写入数据库 database_6，table_7。

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。

如何更快地读取文件

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

Files.readAllBytes一次性加载内内存
FileReader+ BufferedReader 逐行读取
File+ BufferedReader
Scanner逐行读取
Java NIO FileChannel缓冲区方式读取

在MAC上，使用这几种方式的读取3.4G大小文件的性能对比

读取方式
`Files.readAllBytes`	内存爆了 OOM
`FileReader+ BufferedReader` 逐行读取	11秒
`File+ BufferedReader`	10 秒
`Scanner`	57秒
`Java NIO FileChannel`缓冲区方式读取	3秒

详细的评测内容请参考：读取文件性能比较

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。

ini 复制代码

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

如果协调读文件任务和写数据库任务

这块比较混乱，请耐心看完。

读取任务读取一批数据，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。所以一部分写入任务一定是被暂停的。如果写入任务和读取任务合并，岂不是影响了读取任务。我们可以设计读取任务和写入任务各自处理。但实际设计时发现较为困难。

最初的设想是引入Kafka，即读取任务把数据分批投递到Kafka，由写入任务消费kafka写入DB。那么如何保证有序写入数据库呢？假设100个读取任务把消息投递到Kafka，此时顺序就被打乱了。有人想到可以使用Kafka分片路由，即通过读取任务id把同一任务的消息都发到同一个分片。

那么请问要准备多少个分片呢？100很明显太多，如果分片小于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分片，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，不支持写入的分表消息只能被丢弃。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负责读一批数据，写入一批。

如何保证任务的可靠性

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，再断点处继续处理，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。

如何协调读取任务的并发度

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。

classDiagram class Task { -int id, int parentTaskId, string filePath, int bizId, int databaseIndex,//数据库后缀 int tableIndex, //表名后缀 int status,//init、process、fail、done、cancel int offset,// 也可以把当前进度offset放在数据库里 int startTime,//任务开始执行时间 int ctime, int utime, }

bizId为了以后支持别的产品线，预设字段。默认为1，代表当前业务线。
datbaseIndex 代表被分配的数据库后缀
tableIndex 代表被分配的表名后缀
parentTaskId，即总的任务id
offset可以用来记录当前任务的进度
10亿条数据导入数据库，切分为100个任务后，会新增100个taskId，分别处理一部分数据，即一个10G文件。
status 状态用来区分当前任务是否在执行，执行完成。

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、

ini 复制代码

  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。

sequenceDiagram Task ->> Tassk: 定时轮训任务开始 Task ->> 任务表: 查询待执行的任务 Task ->> Redis: 循环争抢信号量 alt 争抢信号量成功 Task ->> 任务表: 修改任务状态执行中，设置开始时间时间 Task ->> Task: 查询当前进度 Task ->> Task: 读取文件到从当前进度 Task ->> Task: 读取文件，批量导入数据库 Task ->> Task: 更新进度 Task ->> Redis: 执行完成，释放信号量 else 争抢信号量失败 Task ->> Task: 申请下一个任务的信号量 end

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，只要发现快信号量过期了，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，

情况1 当前执行中数量小于并发度。

则选取id最小的待执行任务，状态置为进行中，通知发布消息。
消费到消息的进程，申请分布式锁，开始处理任务。处理完成释放锁。借助于Redission分布式锁续约，保证任务完成前，锁不会超时。

情况2 当前执行中数量等于并发度。

主节点尝试 get 进行中任务是否有锁。
如果没有锁，说明有任务执行失败，此时应该重新发布任务。如果有锁，说明有任务正在执行中。

情况3 当前执行中数量大于并发度

上报异常情况，报警，人工介入

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。

最后总结一下，当面试官问十亿条数据如何快速导入数据库。

总结

要首先确认约束条件，才能设计方案。确定面试官主要想问的方向，例如1T文件如何切割为小文件，虽是难点，然而可能不是面试官想考察的问题。
从数据规模看，需要分库分表，大致确定分表的规模。
从数据库写入瓶颈点分析，判断需要进行分库。
考虑到磁盘对并发写的支持力度不同，同一个库多个表写入的并发需要限制。并且支持动态调整，方便在线上环境调试出最优值。
MySQL innodb、myisam 存储引擎对写入性能支持不同，也要在线上对比验证
由于存在并发度限制，所以基于Kafka分离读取任务和写入任务比较困难。所以合并读取任务和写入任务。
需要Redis记录任务执行的进度。任务失败后，重新导入时，记录进度，可避免数据重复问题。
分布式任务的协调工作是难点，使用Redission信号量无法解决超时续约问题。可以由主节点分配任务+分布式锁保证任务排他写入。主节点使用Zookeeper+Curator选取。

10亿条数据插入数据库，最快用多久？