当前位置：首页 > news >正文

如果从一个系统向另一个系统推送2000条数据，java中使用什么技术合理

news 2025/7/6 12:10:00

博主介绍：✌全网粉丝5W+，全栈开发工程师，从事多年软件开发，在大厂呆过。持有软件中级、六级等证书。可提供微服务项目搭建与毕业项目实战，博主也曾写过优秀论文，查重率极低，在这方面有丰富的经验✌

博主作品：《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+MySQL+Vue等前后端分离项目，可以在左边的分类专栏找到更多项目。《Uniapp项目案例》有几个有uniapp教程，企业实战开发。《微服务实战》专栏是本人的实战经验总结，《Spring家族及微服务系列》专注Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud系列、Nacos等源码解读、热门面试题、架构设计等。除此之外还有不少文章等你来细细品味，更多惊喜等着你哦

🍅uniapp微信小程序🍅面试题软考题免费使用，还可以使用微信支付，扫码加群。由于维护成本问题得不到解决，可能将停止线上维护。

🍅文末获取联系🍅精彩专栏推荐订阅👇🏻👇🏻 不然下次找不到哟

Java项目案例《100套》
https://blog.csdn.net/qq_57756904/category_12173599.html
uniapp小程序《100套》

https://blog.csdn.net/qq_57756904/category_12173599.html

有需求代码永远写不完，而方法才是破解之道，抖音有实战视频课程，某马某千等培训都是2万左右，甚至广东有本科院校单单一年就得3万4年就12万学费，而且还没有包括吃饭的钱。所以很划算了。另外博客左侧有源码阅读专栏，对于求职有很大帮助，当然对于工作也是有指导意义等。在大城市求职，你面试来回一趟多多少少都在12块左右，而且一般不会一次性就通过，还得面试几家。而如果你对源码以及微服务等有深度认识，这无疑给你的面试添砖加瓦更上一层楼。

最后再送一句：最好是学会了，而不是学废了！！

在Java中实现系统间批量推送2000条数据，需根据数据特性、实时性要求和系统环境选择合适的技术方案。以下是分场景的推荐方案及代码示例：

一、技术选型对比

场景	推荐技术	优点	缺点	适用条件
高实时性	REST API + 分批调用	简单直接，兼容性强	需处理网络波动	数据量小（<1万条）
高可靠性	消息队列（Kafka/RabbitMQ）	解耦、削峰填谷	需搭建中间件	异步处理、大数据量
大数据量	文件传输（SFTP/OSS）	避免接口超时	需额外解析文件	非实时场景
高性能	数据库同步（CDC/ETL）	效率最高	需数据库权限	同构数据库

二、具体实现方案

1. REST API 分批推送

适合数据量中等（2000条）、对实时性要求较高的场景。

// 使用Spring RestTemplate + 分批处理
public void batchPush(List<Data> dataList, String targetUrl) {
    int batchSize = 100; // 每批100条
    RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    
    for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {
        List<Data> batch = dataList.subList(i, Math.min(i + batchSize, dataList.size()));
        restTemplate.postForEntity(targetUrl, batch, Void.class);
    }
}

优化点：

添加重试机制（Spring Retry）
使用异步线程池（@Async）

2. 消息队列（Kafka示例）

适合系统解耦、数据量大的场景。

// 生产者代码
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

public void sendBatchToKafka(List<Data> dataList) {
    dataList.forEach(data -> {
        kafkaTemplate.send("data-topic", JSON.toJSONString(data));
    });
}

// 消费者代码
@KafkaListener(topics = "data-topic")
public void consume(String message) {
    Data data = JSON.parseObject(message, Data.class);
    // 写入目标系统
}

优势：

支持10万+级数据吞吐
消费者故障后可回溯

3. 文件传输（SFTP示例）

适合非实时、跨安全域的场景。

// 使用JSch库上传CSV文件
public void uploadToSftp(List<Data> dataList) throws JSchException, SftpException {
    JSch jsch = new JSch();
    Session session = jsch.getSession("user", "host", 22);
    session.setPassword("password");
    session.connect();
    
    ChannelSftp channel = (ChannelSftp) session.openChannel("sftp");
    channel.connect();
    
    // 生成临时文件
    File csvFile = generateCsv(dataList);
    channel.put(csvFile.getAbsolutePath(), "/remote/path/data.csv");
    
    channel.disconnect();
    session.disconnect();
}

注意：

文件需加密（如PGP）
添加MD5校验防篡改

4. 数据库直连同步

适合同构数据库、允许直连的场景。

// 使用Spring Batch实现ETL
@Bean
public Job dataTransferJob(JobBuilderFactory jobs, 
                         DataSource sourceDs, 
                         DataSource targetDs) {
    
    return jobs.get("dataTransfer")
        .start(stepBuilderFactory.get("step")
            .<Data, Data>chunk(500)
            .reader(jdbcCursorReader(sourceDs))
            .writer(jdbcBatchWriter(targetDs))
            .build())
        .build();
}

适用条件：