Seata批量写入场景 一次写十万 百万数据，有啥建议关闭at事务或是小batch 50行一提交？
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在 Seata 中处理批量写入场景时，可以考虑以下建议来提高性能和效率：
关闭 AT（自动补偿型）事务：AT 模式下，每个写操作都会生成对应的 undo_log 日志记录，以便进行回滚。对于批量写入场景，如果不需要分布式事务的一致性保证，可以选择关闭 AT 事务，将写操作作为单独的原子操作执行，从而避免生成大量的 undo_log 日志。
使用小批量提交：将大批量的数据拆分成较小的批次进行提交，例如每次提交 50 行或者根据实际情况调整。这样可以减少单次提交的数据量，降低数据库的锁竞争和资源占用，提高写入性能。
调整数据库连接池配置：根据具体情况，适当调整数据库连接池的配置，包括最大连接数、最小空闲连接数、等待超时时间等。这可以确保数据库连接的高效利用，并防止因连接池资源不足导致的性能问题。
批量插入优化：如果是大量的插入操作，可以使用数据库的批量插入语句（如 MySQL 的 INSERT INTO ... VALUES (...) 或 PostgreSQL 的 COPY 命令），以减少网络传输和数据库交互的开销。
优化索引和查询语句：确保表中的索引设计合理，并根据具体的查询需求优化相关的查询语句。这可以提高数据库的查询性能，对大批量数据操作也会有积极的影响。
请注意，上述建议是一般性的指导，具体的优化策略需要根据您的应用场景、数据库类型和性能测试结果进行调整。建议在进行性能优化前先进行基准测试，评估不同方案的效果，并监控系统的性能指标来确定是否达到预期的优化效果。
对于大批量写入数据(如几十万到几百万)的场景,我有以下几点建议:
关闭AT模式
对于大量的数据写入,建议关闭AT模式,使用非自动提交的方式。
这样可以将插入分割成多个批次,分别提交。
使用小批次,每次提交少量数据
可以将大量数据分批次插入,每个批次插入数量控制在合理范围内,例如5万到10万之间。
每个批次提交事务后,再执行下一个批次。
这种方式可以缓解一次性创建大量回滚日志的压力。
提升Seata Server配置
如果频繁批量写入,应该提升Seata Server的内存和CPU配置,尤其是undo log buffer的大小。
这有助于提高批量写入操作的吞吐量。
启动多个Seata Client
如果单个Seata Client处理速度仍然不足,可以启动多个Seata Client并发执行批量插入操作。
优化业务逻辑和SQL
如果可能的话,也应该优化业务逻辑和SQL,见是否能减少事务开销。
比如减少事务的嵌套层级等。
综上,对于大批量写入数据的情况,主要思路是:
关闭AT模式,使用手动提交
将数据分成小批次,每次提交一定数量
提升Seata Server配置以支持高吞吐
启动多个Seata Client并发执行
优化业务和SQL来减少事务开销
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