java8 Stream 大数据量List分批处理

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java8 Stream 大数据量List分批处理

			//一次500条
            int applyIdSelectSize = 500;
            int limit = (paperNoList.size() + applyIdSelectSize - 1) / applyIdSelectSize;
            //分成limit次发请求到数据库，in（）操作时   可以把多条数据分割成多组请求
            Stream.
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Java-List分批多线程执行
兴趣是最好的老师
08-26 683
ListBatchExecutor，它包含一个静态方法 executeInBatches，该方法接收一个列表、一个处理每。同时，我们设置了批次大小为100，为了实现列表分批多线程执行，并返回结果，默认一次执行100个元素，我们可以创建一个工具类。假设我们有一个整数列表，并希望将每个整数转换为其平方值，同时利用自定义线程池来加速处理。假设我们有一个整数列表，并希望将每个整数转换为其平方值，同时利用自定义线程池来加速处理。这个扩展版本的工具类提供了更全面的功能，包括超时控制和异常处理，使得在处理大规模数据集。
SSM Mybatis 批量插入 采用分批处理一次500条
默默不代表沉默
08-22 9976
在我们操作批量插入的时候，最直接的就是传入list进行批量插入（拼接sql），那么以这种方式进行批量操作，如果在数据量特别大的情况下，拼接的sql 的packet数据包大小是非常大的，也是很难预估的。 批量插入可以参考上篇文章：（https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/100007472） 那么下面，提供一种简单的分批处理，也就是把我们...
java8 stream 分批处理大数据集
qq_41184981的博客
10-21 2064
public static void testHandler分批处理集合() { //业务数据 List<String> dataList=new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { dataList.add(i+""); } int total = dataList.size(); // 每次分批处理个数 int num=500; ...
java8 Stream 大数据量List分批处理切割
Chery Qi的博客
07-15 2355
java8 Stream 大数据量List分批处理 //按每3个一组分割 private static final Integer MAX_SEND = 3; public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7); int limit = countStep(list.size()); //方法一：使用流遍历操作
list分批异步处理
java20150326的博客
12-28 2129
&lt;bean id="threadPool" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor"&gt; &lt;!-- 核心线程数 --&gt; &lt;property name="corePoolSize" value="20" /&g
Java List数据量大， 需要分片批次操作
热门推荐
默默不代表沉默
11-29 1万+
很久前，写过关于list数据量大，分批处理的相关介绍文章（自定义的java代码实现）：SSM Mybatis 批量插入 采用分批处理一次500条_默默不代表沉默-优快云博客_mybatis分批插入 该篇再带来两种 我认为使用挺方便的 分批方式： 1. 使用apache 的工具包 ： <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>comm...
数据推送示例
04-15
数据推送示例说明 （1）项目目标：日志实时展现 （2）实现过程：后台模拟生成动态日志，前端将日志实时展现在页面 （3）客户端所用技术：html5 websocket, 服务器端技术：spring websocket (spring 4.0版以上支持) (4) tomcat7 jdk7 maven
把List拆分多个list分批插入数据（用JAVA8 Stream流方法）
金蕊泛流霞
07-05 5744
首先业务需要将多条数据拆分进行插入，这样效率会高一点，不会造成堆内存溢出异常!!；否则会造成堆异常溢出异常，所以将其拆分成多条分批插入 CsvReader reader = CsvUtil.getReader(); //假设csv文件在classpath目录下 List<jzsh_gd_busiorder> result = reader.read( ResourceUtil.getReader("D:\\data\
java-分割List一千条分割一次
weixin_45751866的博客
05-06 1万+
导入大量数据 前言 提示：导入一定要确定导入的数据类型和导入的顺序，我这里用的是自己封装好的工具，导入我提供出来大家可以参考。 二、用list导入每次导入一千条 代码如下（示例）： /** * 批量添加方法 */ @Async//异步注解 @Transactional(rollbackFor = RuntimeException.class)//事务注解 public void insertBatchs(List<**> clone) {
java8 stream并发处理分批操作
coderlady的博客
01-06 3815
import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.Objects; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; /** * @desc java8 流的方式并发处理分批操作 * @date 2021/1/6 */ public class ParallelTest.
Java基础之Stream流
限定私语的博客
04-12 2534
1. Stream流 说到Stream便容易想到I/O Stream，而实际上，谁规定“流”就一定是“IO流”呢？在Java 8中，得益于Lambda所带来的函数式编程，引入了一个全新的Stream概念，用于解决已有集合类库既有的弊端。 1.1 引言 传统集合的多步遍历代码 几乎所有的集合（如Collection接口或Map接口等）都支持直接或间接的遍历操作。而当我们需要对集合中的元素进行操作的时...
Java集合
AmyZheng_的博客
02-27 324
集合框架图 java.lang.Iterable&lt;T&gt; : 实现这个接口允许对象成为 "foreach" 语句的目标      |     |方法      |     |------- Iterator&lt;T&gt; iterator() 返回一个在一组 T 类型的元素上进行迭代的迭代器      |      |子类      |--- java.util.Collect...
Java8中的Stream的Map、Filter、limit、去重，删除之前的元素，最大值，最小值
weixin_48174603的博客
10-08 5095
Stream中常用的方法Steam的优势常用方法Filter 过滤Map方法Limit限制返回个数Distinct 去重操作skip 删除之前的元素min 最小值 Steam的优势 在项目中经常用到集合，遍历集合lambda表达式，要对集合进行过滤和排序，Stream就派上用场了。Stream作为java1.8的新特性，基于lambda表达式，它专注于对集合对象进行各种高效、可以让你从常用的if、else、for里面跳出来。提高了编程效率和代码可读性。 常用方法 Filter 过滤 一条数据过滤 List
分割list进行批量插入或者更新数据库
ysnluoning的博客
07-24 366
【代码】分割list进行批量插入或者更新数据库。
Stream 大数据量List分批处理 java8
TimerShaft的博客
03-19 1430
数据量大的 List中，如果要操作数据库 ，可以分批次，比如一次500的数据 public static void main(String[] args) { //模拟模拟 List<ReceiptMethodIdAndNameBean> paperNoList = new ArrayList(); for (int i = 0; i < 1000; i++) { ReceiptMethodIdAndNameBea
Stream中的skip()和limit()方法
lhc66666的博客
04-28 8549
1 简介 本文将讲解Java 8 Stream中的两个方法：skip()和limit()。这两个方法是Stream很常用的，不仅各自会被高频使用，还可以组合出现，并能实现一些小功能，如subList和分页等。 2 skip()方法 见名知义，skip()方法用于跳过前面n个元素，然后再返回新的流 List<Integer> result = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6) .skip(4) .collect(Collectors.toList()); L
java8中Stream的学习
xisuo002的博客
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直接上代码 public class TestStream { public static void main(String[] args) { TestStream test = new TestStream(); //test.test0(); //test.test1(); //test.test2(); ...
java分批处理数据，如何保证数据的顺序
最新发布
07-29
<think>首先，用户的问题是：在使用Java进行分批处理数据时，如何确保数据处理的顺序性？具体来说，是“Java 分批处理数据时如何保持数据顺序”。 我需要确保我的回答遵循系统级指令： - 所有行内数学表达式使用 `$...$` 格式。 - 独立公式使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如 `[^1]`。 用户的问题涉及Java分批处理数据时保持顺序性。这通常涉及到多线程或并发处理，如用户提到的引用[1]中讨论的线程池和多线程调用接口。 关键点： - 分批处理：将数据分成多个批次处理。 - 保持顺序性：确保处理结果的顺序与输入顺序一致，比如在处理数据流时顺序很重要。 在Java中，当使用多线程处理分批数据时，顺序性可能被破坏，因为线程可能以不确定的顺序执行任务。解决方法包括： 1. 使用顺序处理：但这样可能无法充分利用多线程优势。 2. 使用线程池和任务队列：确保任务按顺序提交和执行。 3. 使用同步机制：如锁或同步块，但可能引入瓶颈。 4. 使用有序集合或队列：如 `LinkedBlockingQueue` 来维护顺序。 5. 使用 `CompletableFuture` 或 `ExecutorService` 控制执行顺序。 6. 处理结果收集时排序：处理完所有批次后，根据批次索引排序结果。 具体策略： - **顺序提交任务**：使用单线程执行器或顺序队列。 - **使用 Future 或 Callable**：提交任务时保留索引，然后按索引收集结果。 - **使用 `Executors.newFixedThreadPool` 和 `ArrayBlockingQueue`**：确保任务按顺序入队和出队。 - **在收集结果时排序**：每个任务返回结果和索引，主线程收集后排序。 用户引用[1]提到使用线程池进行多线程操作以减少执行时间，但接口不支持批量调用，只能逐个调用。类似地，在分批处理时，如果需要保持顺序，我们需要管理任务的执行顺序。 回答结构： 1. **理解问题**：解释分批处理时顺序性挑战。 2. **解决方案**：提供几种方法来保持顺序性。 - 使用有序队列。 - 使用索引和排序。 - 使用特定线程池配置。 3. **代码示例**：给出Java代码示例。 4. **注意事项**：讨论潜在缺点，如性能权衡。 5. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。 引用站内内容：用户提供了引用[1]，是关于Java多线程处理数据以降低执行时间。我需要自然地引用它，但用户的问题是新的，所以我应该基于问题本身回答。引用[1]提到“基于Java多线程处理数据”，所以我可以在讨论多线程时引用它。 例如：在保持顺序性的同时，使用多线程可以提高效率，如引用[1]中所示。 现在，生成相关问题：根据系统指令，我需要生成相关问题。问题应该围绕Java分批处理、顺序性、多线程等。 例如： 1. Java中如何优化分批处理数据的性能？ 2. 在多线程环境下，如何避免数据竞争？ 3. 分批处理数据时，如何处理异常以确保数据完整性？ 确保回答使用中文。 最终回答结构： - 开头：直接回答问题。 - 主体：逐步解释方法。 - 代码块：提供Java代码示例。 - 结尾：添加相关问题。</think>### Java分批处理数据时如何保持数据顺序 在使用Java进行分批处理数据时，保持数据处理顺序性是一个常见挑战，尤其是在多线程环境下（如线程池并发处理）。顺序性指确保处理后的数据输出顺序与输入顺序一致，例如处理数据流或数据库记录时。以下我将逐步解释原因、解决方案和实现方法，帮助您确保顺序性。 #### 1. **问题原因：顺序性为何会丢失** - 当数据分批后，如果使用多线程并行处理（如线程池），不同批次的处理任务可能在不同线程上以随机顺序完成，导致最终结果乱序。 - 例如，引用[1]中提到使用多线程处理接口调用以提升效率，但如果不加控制，顺序性会被破坏[^1]。 - 数学表示：假设输入数据序列为 $S = \{d_1, d_2, \dots, d_n\}$，分批后为 $B_i$，处理函数 $f$。如果并行执行，输出 $O_i = f(B_i)$ 的顺序可能不等于输入顺序 $i$。 #### 2. **核心解决方案：顺序控制机制** 保持顺序性的关键是控制任务提交、执行和结果收集的顺序。以下是几种高效方法，从简单到复杂： - **方法1: 使用单线程顺序处理** - 最简单的方式：避免多线程，用单线程执行器处理每个批次。 - 优点：顺序天然保证；缺点：无法利用多核性能，处理速度慢。 - 适用场景：数据量小或顺序性要求严格时。 - Java代码示例： ```java import java.util.List; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class SequentialBatchProcessor { public static void processBatches(List<List<Data>> batches) { ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 单线程执行器 for (List<Data> batch : batches) { executor.submit(() -> processBatch(batch)); // 顺序提交任务 } executor.shutdown(); } private static void processBatch(List<Data> batch) { // 处理逻辑，例如调用外部接口 for (Data data : batch) { // 处理每个数据项 } } } ``` - **方法2: 使用索引和结果排序** - 原理：为每个批次添加索引，提交任务时保留索引，处理完成后按索引排序结果。 - 优点：支持多线程，效率高；缺点：需要额外内存存储索引。 - 数学表示：设批次索引为 $i$，处理结果 $R_i$，最终输出按 $i$ 排序：$O = \text{sort}(R_i)$。 - Java代码示例（使用 `CompletableFuture` 和索引）： ```java import java.util.List; import java.util.concurrent.CompletableFuture; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.IntStream; public class IndexedBatchProcessor { public static void processBatches(List<List<Data>> batches) { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); // 多线程池 // 创建带索引的任务列表 List<CompletableFuture<Result>> futures = IntStream.range(0, batches.size()) .mapToObj(i -> CompletableFuture.supplyAsync( () -> processBatch(batches.get(i), i), executor) // 传入索引 ) .collect(Collectors.toList()); // 等待所有任务完成并按索引排序 List<Result> results = futures.stream() .map(CompletableFuture::join) // 阻塞获取结果 .sorted((r1, r2) -> Integer.compare(r1.index, r2.index)) // 按索引排序 .collect(Collectors.toList()); executor.shutdown(); } private static Result processBatch(List<Data> batch, int index) { // 处理逻辑，返回结果和索引 return new Result(index, batchProcessedData); } static class Result { int index; Object data; Result(int index, Object data) { this.index = index; this.data = data; } } } ``` - **方法3: 使用有序队列（如 `LinkedBlockingQueue`）** - 原理：将任务放入有序队列，确保线程池按提交顺序执行任务。 - 优点：高效且顺序严格；缺点：队列大小需管理，避免内存溢出。 - Java代码示例（使用 `ExecutorService` 和 `LinkedBlockingQueue`）： ```java import java.util.List; import java.util.concurrent.*; public class OrderedQueueProcessor { public static void processBatches(List<List<Data>> batches) { // 创建有序队列和线程池 BlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<>(); ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor( 4, 4, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, queue // 使用LinkedBlockingQueue ); for (List<Data> batch : batches) { executor.submit(() -> processBatch(batch)); // 任务按入队顺序执行 } executor.shutdown(); } private static void processBatch(List<Data> batch) { // 处理逻辑 } } ``` #### 3. **注意事项和优化建议** - **性能权衡**：多线程可提升速度（如引用[1]中减少任务执行时间），但顺序控制可能引入轻微开销。测试不同线程池大小以平衡。 - **异常处理**：在任务中添加 try-catch，确保一个批次失败不影响整体顺序。 - **数据完整性**：如果处理涉及数据库，使用事务或唯一约束防止数据错乱。 - **工具推荐**：对于大数据量，考虑 Apache Spark 或 Java Stream API 的 `parallelStream()`，但需手动控制分区顺序。 通过以上方法，您可以在分批处理时可靠地保持顺序性。例如，在引用[1]的场景中，如果企微接口调用需顺序处理，使用索引排序法可在多线程下保证顺序[^1]。
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