：並發匯出資料

單並發掃描資料

相對於多並發掃描資料，單並發掃描資料的代碼更簡單，單並發代碼無需關心currentParallelId和maxParallel參數。單並發使用方式的整體吞吐比Search介面方式高，但是比多線程多並發使用方式的吞吐低。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import com.alicloud.openservices.tablestore.SyncClient;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.ComputeSplitsRequest;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.ComputeSplitsResponse;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.Row;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.SearchIndexSplitsOptions;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.iterator.RowIterator;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.ParallelScanRequest;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.ParallelScanResponse;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.ScanQuery;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.SearchRequest.ColumnsToGet;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.query.MatchAllQuery;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.query.Query;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.query.QueryBuilders;

public class Test {

    public static List<Row> scanQuery(final SyncClient client) {
        String tableName = "<TableName>";
        String indexName = "<IndexName>";
        //擷取sessionId和本次請求支援的最大並發數。
        ComputeSplitsRequest computeSplitsRequest = new ComputeSplitsRequest();
        computeSplitsRequest.setTableName(tableName);
        computeSplitsRequest.setSplitsOptions(new SearchIndexSplitsOptions(indexName));
        ComputeSplitsResponse computeSplitsResponse = client.computeSplits(computeSplitsRequest);
        byte[] sessionId = computeSplitsResponse.getSessionId();
        int splitsSize = computeSplitsResponse.getSplitsSize();
        /*
         *  建立並發掃描資料請求。
         */
        ParallelScanRequest parallelScanRequest = new ParallelScanRequest();
        parallelScanRequest.setTableName(tableName);
        parallelScanRequest.setIndexName(indexName);
        ScanQuery scanQuery = new ScanQuery();
        //該query決定了掃描出的資料範圍，可用於構建嵌套的複雜的query。
        Query query = new MatchAllQuery();
        scanQuery.setQuery(query);

        //設定單次請求返回的資料行數。
        scanQuery.setLimit(2000);
        parallelScanRequest.setScanQuery(scanQuery);
        ColumnsToGet columnsToGet = new ColumnsToGet();
        columnsToGet.setColumns(Arrays.asList("col_1", "col_2"));
        parallelScanRequest.setColumnsToGet(columnsToGet);
        parallelScanRequest.setSessionId(sessionId);

        /*
         * 使用builder模式建立並發掃描資料請求，功能與前面一致。
         */
        ParallelScanRequest parallelScanRequestByBuilder = ParallelScanRequest.newBuilder()
            .tableName(tableName)
            .indexName(indexName)
            .scanQuery(ScanQuery.newBuilder()
                .query(QueryBuilders.matchAll())
                .limit(2000)
                .build())
            .addColumnsToGet("col_1", "col_2")
            .sessionId(sessionId)
            .build();
        List<Row> result = new ArrayList<>();

        /*
         * 使用原生的API掃描資料。
         */
        {
            ParallelScanResponse parallelScanResponse = client.parallelScan(parallelScanRequest);
            //下次請求的ScanQuery的token。
            byte[] nextToken = parallelScanResponse.getNextToken();
            //擷取資料。
            List<Row> rows = parallelScanResponse.getRows();
            result.addAll(rows);
            while (nextToken != null) {
                //設定token。
                parallelScanRequest.getScanQuery().setToken(nextToken);
                //繼續掃描資料。
                parallelScanResponse = client.parallelScan(parallelScanRequest);
                //擷取資料。
                rows = parallelScanResponse.getRows();
                result.addAll(rows);
                nextToken = parallelScanResponse.getNextToken();
            }
        }

        /*
         *  推薦方式。
         *  使用iterator方式掃描所有匹配資料。使用方式上更簡單，速度和前面方法一致。
         */
        {
            RowIterator iterator = client.createParallelScanIterator(parallelScanRequestByBuilder);
            while (iterator.hasNext()) {
                Row row = iterator.next();
                result.add(row);
                //擷取具體的值。
                String col_1 = row.getLatestColumn("col_1").getValue().asString();
                long col_2 = row.getLatestColumn("col_2").getValue().asLong();
            }
        }

        /*
         * 關於失敗重試的問題，如果本函數的外部調用者有重試機制或者不需要考慮失敗重試問題，可以忽略此部分內容。
         * 為了保證可用性，遇到任何異常均推薦進行任務層級的重試，重新開始一個新的ParallelScan任務。
         * 異常分為如下兩種：
         * 1、服務端Session異常OTSSessionExpired。
         * 2、調用者用戶端網路等異常。
         */
        try {
            //正常處理邏輯。
            {
                RowIterator iterator = client.createParallelScanIterator(parallelScanRequestByBuilder);
                while (iterator.hasNext()) {
                    Row row = iterator.next();
                    //處理row，記憶體足夠大時可直接放到list中。
                    result.add(row);
                }
            }
        } catch (Exception ex) {
            //重試。
            {
                result.clear();
                RowIterator iterator = client.createParallelScanIterator(parallelScanRequestByBuilder);
                while (iterator.hasNext()) {
                    Row row = iterator.next();
                    //處理row，記憶體足夠大時可直接放到list中。
                    result.add(row);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

多線程並發掃描資料

import com.alicloud.openservices.tablestore.SyncClient;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.ComputeSplitsRequest;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.ComputeSplitsResponse;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.Row;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.SearchIndexSplitsOptions;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.iterator.RowIterator;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.ParallelScanRequest;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.ScanQuery;
import com.alicloud.openservices.tablestore.model.search.query.QueryBuilders;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Semaphore;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class Test {

    public static void scanQueryWithMultiThread(final SyncClient client, String tableName, String indexName) throws InterruptedException {
        // 擷取機器的CPU數量。
        final int cpuProcessors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        // 指定用戶端多線程的並發數量。建議和用戶端的CPU核心數一致，避免用戶端壓力太大，影響查詢效能。
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(cpuProcessors);

        // 擷取sessionId和本次請求支援的最大並發數。
        ComputeSplitsRequest computeSplitsRequest = new ComputeSplitsRequest();
        computeSplitsRequest.setTableName(tableName);
        computeSplitsRequest.setSplitsOptions(new SearchIndexSplitsOptions(indexName));
        ComputeSplitsResponse computeSplitsResponse = client.computeSplits(computeSplitsRequest);
        final byte[] sessionId = computeSplitsResponse.getSessionId();
        final int maxParallel = computeSplitsResponse.getSplitsSize();

        // 業務統計行數使用。
        AtomicLong rowCount = new AtomicLong(0);
        /*
         *  為了使用一個函數實現多線程功能，此處構建一個內部類繼承Thread來使用多線程。
         *  您也可以構建一個正常的外部類，使代碼更有條理。
         */
        final class ThreadForScanQuery extends Thread {
            private final int currentParallelId;

            private ThreadForScanQuery(int currentParallelId) {
                this.currentParallelId = currentParallelId;
                this.setName("ThreadForScanQuery:" + maxParallel + "-" + currentParallelId);  // 設定線程名稱。
            }

            @Override
            public void run() {
                System.out.println("start thread:" + this.getName());
                try {
                    // 正常處理邏輯。
                    {
                        ParallelScanRequest parallelScanRequest = ParallelScanRequest.newBuilder()
                                .tableName(tableName)
                                .indexName(indexName)
                                .scanQuery(ScanQuery.newBuilder()
                                        .query(QueryBuilders.range("col_long").lessThan(10_0000)) // 此處的query決定了擷取什麼資料。
                                        .limit(2000)
                                        .currentParallelId(currentParallelId)
                                        .maxParallel(maxParallel)
                                        .build())
                                .addColumnsToGet("col_long", "col_keyword", "col_bool")  // 設定要返回的多元索引中的部分欄位，或者使用下行注釋的內容擷取多元索引中全部資料。
                                //.returnAllColumnsFromIndex(true)
                                .sessionId(sessionId)
                                .build();
                        // 使用Iterator形式擷取所有資料。
                        RowIterator ltr = client.createParallelScanIterator(parallelScanRequest);
                        long count = 0;
                        while (ltr.hasNext()) {
                            Row row = ltr.next();
                            // 增加自訂的處理邏輯，此處代碼以統計行數為例介紹。
                            count++;
                        }
                        rowCount.addAndGet(count);
                        System.out.println("thread[" + this.getName() + "] finished. this thread get rows:" + count);
                    }
                } catch (Exception ex) {
                    // 如果有異常，此處需要考慮重試正常處理邏輯。
                } finally {
                    semaphore.release();
                }
            }
        }

        // 多個線程同時執行，currentParallelId取值範圍為[0, maxParallel)。
        List<ThreadForScanQuery> threadList = new ArrayList<ThreadForScanQuery>();
        for (int currentParallelId = 0; currentParallelId < maxParallel; currentParallelId++) {
            ThreadForScanQuery thread = new ThreadForScanQuery(currentParallelId);
            threadList.add(thread);
        }

        // 同時啟動。
        for (ThreadForScanQuery thread : threadList) {
            // 利用semaphore限制同時啟動的線程數量，避免用戶端瓶頸。
            semaphore.acquire();
            thread.start();
        }

        // 主線程阻塞等待所有線程完成任務。
        for (ThreadForScanQuery thread : threadList) {
            thread.join();
        }
        System.out.println("all thread finished! total rows:" + rowCount.get());
    }
}