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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

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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!!

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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

  • 源库和目标库均为MySQL/Oracle等关系型数据库

  • 需处理字段映射时


三、方案选型建议

  1. 2000条普通业务数据 → REST分批推送(简单可靠)

  2. 2000条日志类数据 → Kafka(避免阻塞主流程)

  3. 跨安全域传输 → SFTP文件+加密

  4. 数据库间同步 → Spring Batch + JDBC Batch


四、性能优化技巧

  1. 压缩数据:Gzip压缩JSON(节省50%带宽)

  2. 并行处理:使用CompletableFuture并发推送

  3. 监控指标:记录成功率/耗时(Prometheus埋点)

根据实际场景组合使用上述技术,2000条数据可在1-10秒内稳定完成传输。

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http://www.dtcms.com/wzjs/28410.html

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