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es中helper使用多进程或多线程不能成倍的提高速度

飞熊 • • 后端笔记 • 阅读 187

命运对每个人都是一样的，不一样的是各自的努力和付出不同，付出的越多，努力的越多，得到的回报也越多，在你累的时候请看一下身边比你成功却还比你更努力的人，这样，你就会更有动力。

导读：本篇文章讲解 es中helper使用多进程或多线程不能成倍的提高速度，希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com，来源：原文

案例：

        模拟学生成绩信息写入es数据库，包括姓名、性别、科目、成绩。

1、单线程使用helper

        一次性写入10000*1000条数据，本人测试耗时680秒。

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
from datetime import datetime
import random
import time

es = Elasticsearch(hosts='http://192.168.124.49:9200')
# print(es)

names = ['刘一', '陈二', '张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七', '周八', '吴九', '郑十']
sexs = ['男', '女']
age = [25, 28, 29, 32, 31, 26, 27, 30]
subjects = ['语文', '数学', '英语', '生物', '地理']
grades = [85, 77, 96, 74, 85, 69, 84, 59, 67, 69, 86, 96, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86]
character = ['自信但不自负,不以自我为中心',
             '努力、积极、乐观、拼搏是我的人生信条',
             '抗压能力强，能够快速适应周围环境',
             '敢做敢拼，脚踏实地；做事认真负责，责任心强',
             '爱好所学专业，乐于学习新知识；对工作有责任心；踏实，热情，对生活充满激情',
             '主动性强，自学能力强，具有团队合作意识，有一定组织能力',
             '忠实诚信,讲原则，说到做到，决不推卸责任',
             '有自制力，做事情始终坚持有始有终，从不半途而废',
             '肯学习,有问题不逃避,愿意虚心向他人学习',
             '愿意以谦虚态度赞扬接纳优越者,权威者',
             '会用100%的热情和精力投入到工作中；平易近人',
             '为人诚恳,性格开朗,积极进取,适应力强、勤奋好学、脚踏实地',
             '有较强的团队精神,工作积极进取,态度认真']
create_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datas = []

start = time.time()
# 开始批量写入es数据库
# 批量写入数据
for j in range(1000):
    print(j)
    action = [
        {
            "_index": "grade",
            "_type": "doc",
            "_id": i,
            "_source": {
                "id": i,
                "name": random.choice(names),
                "sex": random.choice(sexs),
                "age": random.choice(age),
                "character": random.choice(character),
                "subject": random.choice(subjects),
                "grade": random.choice(grades),
                "create_time": create_time
            }
        } for i in range(10000 * j, 10000 * j + 10000)
    ]
    helpers.bulk(es, action)
end = time.time()
print('花费时间：', end - start)

运行结果：

es中helper使用多进程或多线程不能成倍的提高速度

2、多线程使用helper

         一次性写入10000*1000条数据，本人测试耗时489秒。一次性写入10000*2000条数据，测试耗时1002秒。

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
from datetime import datetime
from queue import Queue
import threading
import random
import time

es = Elasticsearch(hosts='http://192.168.124.49:9200')
# print(es)

names = ['刘一', '陈二', '张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七', '周八', '吴九', '郑十']
sexs = ['男', '女']
age = [25, 28, 29, 32, 31, 26, 27, 30]
subjects = ['语文', '数学', '英语', '生物', '地理']
grades = [85, 77, 96, 74, 85, 69, 84, 59, 67, 69, 86, 96, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86]
character = ['自信但不自负,不以自我为中心',
             '努力、积极、乐观、拼搏是我的人生信条',
             '抗压能力强，能够快速适应周围环境',
             '敢做敢拼，脚踏实地；做事认真负责，责任心强',
             '爱好所学专业，乐于学习新知识；对工作有责任心；踏实，热情，对生活充满激情',
             '主动性强，自学能力强，具有团队合作意识，有一定组织能力',
             '忠实诚信,讲原则，说到做到，决不推卸责任',
             '有自制力，做事情始终坚持有始有终，从不半途而废',
             '肯学习,有问题不逃避,愿意虚心向他人学习',
             '愿意以谦虚态度赞扬接纳优越者,权威者',
             '会用100%的热情和精力投入到工作中；平易近人',
             '为人诚恳,性格开朗,积极进取,适应力强、勤奋好学、脚踏实地',
             '有较强的团队精神,工作积极进取,态度认真']
create_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datas = []


def save_to_es(num):
    """批量写入数据到es数据库"""
    action = [
        {
            "_index": "grade2",
            "_type": "doc",
            "_id": i,
            "_source": {
                "id": i,
                "name": random.choice(names),
                "sex": random.choice(sexs),
                "age": random.choice(age),
                "character": random.choice(character),
                "subject": random.choice(subjects),
                "grade": random.choice(grades),
                "create_time": create_time
            }
        } for i in range(10000 * num, 10000 * num + 10000)
    ]
    helpers.bulk(es, action)


def run():
    global queue
    while queue.qsize() > 0:
        num = queue.get()
        print(num)
        save_to_es(num)


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    queue = Queue()
    # 序号数据进队列
    for num in range(1000):
        queue.put(num)
    # 多线程执行程序
    consumer_lst = []
    for _ in range(10):
        thread = threading.Thread(target=run)
        thread.start()
        consumer_lst.append(thread)
    for consumer in consumer_lst:
        consumer.join()

    end = time.time()
    print('花费时间：', end - start)

运行结果：

es中helper使用多进程或多线程不能成倍的提高速度

es中helper使用多进程或多线程不能成倍的提高速度

对比于单线程，开启多个线程并不是多倍的提高速度，只是比单线程稍微快点。

3、多进程使用helper

         一次性写入10000*1000条数据，本人测试耗时515秒。

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
from multiprocessing import Pool
from datetime import datetime
import random
import time

es = Elasticsearch(hosts='http://192.168.124.49:9200')
# print(es)

names = ['刘一', '陈二', '张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七', '周八', '吴九', '郑十']
sexs = ['男', '女']
age = [25, 28, 29, 32, 31, 26, 27, 30]
subjects = ['语文', '数学', '英语', '生物', '地理']
grades = [85, 77, 96, 74, 85, 69, 84, 59, 67, 69, 86, 96, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86]
character = ['自信但不自负,不以自我为中心',
             '努力、积极、乐观、拼搏是我的人生信条',
             '抗压能力强，能够快速适应周围环境',
             '敢做敢拼，脚踏实地；做事认真负责，责任心强',
             '爱好所学专业，乐于学习新知识；对工作有责任心；踏实，热情，对生活充满激情',
             '主动性强，自学能力强，具有团队合作意识，有一定组织能力',
             '忠实诚信,讲原则，说到做到，决不推卸责任',
             '有自制力，做事情始终坚持有始有终，从不半途而废',
             '肯学习,有问题不逃避,愿意虚心向他人学习',
             '愿意以谦虚态度赞扬接纳优越者,权威者',
             '会用100%的热情和精力投入到工作中；平易近人',
             '为人诚恳,性格开朗,积极进取,适应力强、勤奋好学、脚踏实地',
             '有较强的团队精神,工作积极进取,态度认真']
create_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datas = []


def save_to_es(num):
    """批量写入数据到es数据库"""
    action = [
        {
            "_index": "grade3",
            "_type": "doc",
            "_id": i,
            "_source": {
                "id": i,
                "name": random.choice(names),
                "sex": random.choice(sexs),
                "age": random.choice(age),
                "character": random.choice(character),
                "subject": random.choice(subjects),
                "grade": random.choice(grades),
                "create_time": create_time
            }
        } for i in range(10000 * num, 10000 * num + 10000)
    ]
    helpers.bulk(es, action)


def multi_run(num):
    for i in range(100 * num, 100 * num + 100):
        print(i)
        save_to_es(i)


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()

    # 多进程执行程序
    p = Pool(processes=10, maxtasksperchild=10)
    for i in range(10):
        p.apply_async(func=multi_run, args=(i, ))  # 进程池接收任务
    p.close()  # 关闭进程池 ==》 不接受任务
    p.join()  # 等待子进程执行完毕，父进程再执行

    end = time.time()
    print('花费时间：', end - start)

运行结果：

es中helper使用多进程或多线程不能成倍的提高速度

通过上述案例分析，es中的helper使用多线程或多进程并不能成倍的提高速度，只是比单线程速度有所提高！

es中helper使用多进程或多线程不能成倍的提高速度

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