HSQL数据库多线程批量插入性能不升反降，求优化方案

• 消除共享资源竞争
  你当前代码中PreparedStatement实例、insertCounter计数变量属于全局共享资源，而PreparedStatement本身非线程安全，多线程操作时会产生大量锁竞争甚至数据错乱，这是并发后性能下降的核心原因。调整方案为每个线程独立维护专属的PreparedStatement实例、批次计数器，线程内攒够批次大小后独立执行刷库操作，完全避免线程间的资源争抢。
• 调整HSQLDB配置适配高并发写入
  开启MVCC事务模式降低锁粒度：添加参数hsqldb.tx=mvcc，将默认的表级锁调整为行级锁，大幅减少并发写入的锁冲突。
  优化刷盘策略：添加参数hsqldb.write_delay=false关闭异步写延迟，若允许短时间数据风险可临时使用内存表写入完成后再持久化到磁盘，同时调大日志文件大小hsqldb.log_size=50（单位MB）减少日志切分开销。
  所有写入操作关闭自动提交，统一在批次刷库完成后手动执行事务提交。
• 调整批处理与线程池参数
  单批次大小可根据实际测试调整，建议在1万~10万区间压测取最优值，避免批次过大导致单次提交耗时过长。
  嵌入式数据库写入瓶颈通常在IO而非CPU，线程池大小不要设置过高，机械盘场景下建议设置为2~4个线程，SSD场景下也不要超过CPU核心数的2倍，过多线程只会增加IO调度与上下文切换开销。
• 优化写入逻辑参考

// 每个线程独立持有下述变量，避免跨线程共享
private final int BATCH_LIMIT = 100000;
private int threadLocalCounter = 0;
private PreparedStatement threadLocalStmt; // 线程初始化时单独创建对应实例

public void threadLocalInsert(Data data) throws SQLException {
    if (threadLocalCounter >= BATCH_LIMIT) {
        threadLocalStmt.executeBatch();
        connection.commit();
        threadLocalStmt.clearBatch();
        threadLocalCounter = 0;
    }
    // 省略参数填充逻辑
    threadLocalStmt.addBatch();
    threadLocalCounter++;
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Михаил Фролов