必须启用rewriteBatchedStatements=true参数，否则executeBatch()仅表面批量实则单条发送；开启后驱动自动重写为多值INSERT，3000条插入耗时从4000ms降至400ms。
Java 中批量数据库操作的性能瓶颈，往往不在代码逻辑本身，而在于 JDBC 与 MySQL 之间的通信方式。默认情况下，executeBatch() 并不会真正合并 SQL，而是把每条语句单独发给数据库——看起来是“批量”，实际仍是“单条轮询”。要让批处理真正生效，关键一步就是开启 MySQL Connector/J 的批处理重写功能。
必须启用 rewriteBatchedStatements=true
这是最直接、见效最快的优化手段。它让驱动在客户端自动将多条 INSERT 语句重写成一条带多个 VALUES 的语句，大幅减少网络往返和服务器解析开销。
- 连接 URL 中添加参数：
&rewriteBatchedStatements=true - 配套关闭服务端预编译（避免冲突）：
&useServerPrepStmts=false - 建议开启预编译语句缓存：
&cachePrepStmts=true - 完整示例：
jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true&useServerPrepStmts=false&cachePrepStmts=true
配合合理的 batch size 控制
光开参数不够，batch size 设得太大或太小都会影响效果。
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- 太小（如 10–50）：无法摊薄网络和事务开销，收益有限
- 太大（如 >5000）：可能触发
max_allowed_packet限制，或导致单次事务过重、锁持有时间长 - 推荐范围：500～2000 条/批，具体根据单行数据大小动态调整（例如每行 200 字节，1000 行约 200KB，远低于默认 4MB 上限）
别忘了事务控制和连接池配置
批处理必须运行在显式事务中，否则每条语句仍会自动提交。
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- 手动控制事务：
conn.setAutoCommit(false)，执行完executeBatch()后调用conn.commit() - 连接池（如 HikariCP）需配置合理最大连接数和超时，避免批量线程阻塞等待连接
- 禁用连接池的自动提交验证（如 HikariCP 的
connection-test-query在批量期间可临时关闭）
验证是否真正生效
不能只看代码有没有调 addBatch()，要确认底层是否真的合并发送了。
- 用 Wireshark 或 MySQL 的 general_log 查看实际收到的 SQL 语句
- 开启 MySQL 慢日志并设置
long_query_time=0，观察单条 INSERT 是否变成多值形式 - 对比开启前后耗时：3000 条插入从 4000ms 降到 400ms 是典型表现
