<think>
我们参考了用户提供的两个引用，其中提到了两种
List分批处理的方法：
1. 引用[1]中展示的是传统方法：通过循环计数，每达到一定数量就处理并清空临时列表。
2. 引用[2]中展示了两种方法：一种是使用Guava的
Lists.partition方法；另一种是使用sub
List方法进行传统切割。
用户的问题是：查找
Java中将集合
分批的方法。因此，我们将介绍几种常见的集合
分批处理方法。
方法一：使用循环和计数器（传统方法）
思路：创建一个临时列表，当临时列表达到指定大小时就处理并清空，最后再处理剩余的元素。
方法二：使用
List的sub
List方法
思路：通过计算总批数，然后循环获取每一批的子列表。
方法三：使用第三方库（如Guava的
Lists.partition）
优点：简单，代码量少。
方法四：使用
Java 8 Stream API（如果
分批后不需要立即处理，也可以使用Stream的分组）
下面我们将分别展示这些方法，并给出示例代码。
注意：由于用户的问题是关于
Java中集合
分批的方法，我们将提供多种实现方式，并说明其优缺点。
另外，我们注意到用户提供的引用中已经有两种实现，我们可以在此基础上扩展。
开始回答：
</think>
###
Java 集合
分批处理方法详解
在
Java 中处理大数据集合时，
分批处理是常见需求。以下是四种主流实现方法，按推荐优先级排序：
#### 1. 使用 Guava 工具库（推荐）
```
java
import com.google.common.collect.
Lists;
List<Integer> data
List = getData(); // 获取原始数据
int batchSize = 100; // 每批数量
// 核心方法：
Lists.partition
List<
List<Integer>> batches =
Lists.partition(data
List, batchSize);
// 遍历处理每批数据
batches.forEach(batch -> {
processBatch(batch); // 自定义处理逻辑
});
```
**优势**：
- 单行代码实现
- 自动处理边界条件
- 线程安全
- 需添加依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>33.2.0-jre</version>
</dependency>
```
#### 2. 使用
Java 8 Stream API
```
java
import
java.util.stream.Collectors;
import
java.util.stream.IntStream;
List<Integer> data
List = getData();
int batchSize = 100;
// 创建
分批索引
IntStream.range(0, (data
List.size() + batchSize - 1) / batchSize)
.mapToObj(i ->
data
List.sub
List(
i * batchSize,
Math.min((i + 1) * batchSize, data
List.size())
)
)
.forEach(this::processBatch); // 方法引用处理批次
```
#### 3. 传统 sub
List 方法
```
java
List<Integer> data
List = getData();
int batchSize = 100;
int total = data
List.size();
for (int start = 0; start < total; start += batchSize) {
int end = Math.min(start + batchSize, total); // 自动处理最后一批
List<Integer> batch = data
List.sub
List(start, end);
processBatch(batch);
}
```
#### 4. 手动计数方法（基础实现）
```
java
List<Integer> data
List = getData();
int batchSize = 100;
List<Integer> batch = new Array
List<>(batchSize);
for (int i = 0; i < data
List.size(); i++) {
batch.add(data
List.get(i));
// 达到批次大小或最后元素
if (batch.size() == batchSize || i == data
List.size() - 1) {
processBatch(batch);
batch.clear(); // 清空临时集合
}
}
```
### 性能对比
| 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 代码简洁度 | 边界处理 |
|---------------|------------|------------|------------|----------|
| Guava | $O(n)$ | $O(n)$ | ★★★★★ | 自动 |
| Stream API | $O(n)$ | $O(n)$ | ★★★★☆ | 自动 |
| sub
List | $O(n)$ | $O(1)$ | ★★★☆☆ | 手动 |
| 手动计数 | $O(n)$ | $O(k)$ | ★★☆☆☆ | 手动 |
> **最佳实践建议**：
> 1. 优先使用 Guava 的 `
Lists.partition()`（生产环境首选）
> 2. 无外部依赖要求时选择 Stream API（
Java 8+）
> 3. 超大数据集考虑 `sub
List`（避免创建中间集合）
> 4.
分批处理时使用并行流需注意线程安全：
> ```
java
>
Lists.partition(data, 1000).parallelStream()
> .forEach(this::processBatch);
> ```
### 应用场景示例
**数据库批量插入**：
```
java
List<User> users = getUsersFromCSV();
Lists.partition(users, 500).forEach(batch ->
jdbcTemplate.batchUpdate(
"INSERT INTO users(name,age) VALUES(?,?)",
batch.stream().map(u -> new Object[]{u.name(), u.age()})
.collect(Collectors.to
List())
)
);
```
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