当集合数据太大的时候,直接批量操作集合效率会非常低,这个时候可以将大集合拆分成多个小集合,然后再开启多线程进行异步批量操作,这样可以大大提高效率,下面进行举例:

集合拆分工具类

/**
 * <p>
 * Description: 集合拆分工具类
 * </p>
 *
 * @author songzixian
 * @version v2.0.0
 * @create 2022-06-08 22:10
 * @see com.songzixian.test
 */

import com.google.common.collect.Lists;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;

import java.util.List;

/**
 * 拆分结合工具类
 *
 * @author shiwen
 */
public class SplitListUtils {

    /**
     * 将一个大集合拆分成多个小集合
     *
     * @param <T>           泛型对象
     * @param resList       需要拆分的集合
     * @param subListLength 每个子集合的元素个数
     * @return 返回拆分后的各个集合组成的列表
     * 代码里面用到了guava和common的结合工具类
     **/
    public static <T> List<List<T>> split(List<T> resList, int subListLength) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(resList) || subListLength <= 0) {
            return Lists.newArrayList();
        }
        List<List<T>> ret = Lists.newArrayList();
        int size = resList.size();
        if (size <= subListLength) {
            // 数据量不足 subListLength 指定的大小
            ret.add(resList);
        } else {
            int pre = size / subListLength;
            int last = size % subListLength;
            // 前面pre个集合，每个大小都是 subListLength 个元素
            for (int i = 0; i < pre; i++) {
                List<T> itemList = Lists.newArrayList();
                for (int j = 0; j < subListLength; j++) {
                    itemList.add(resList.get(i * subListLength + j));
                }
                ret.add(itemList);
            }
            // last的进行处理
            if (last > 0) {
                List<T> itemList = Lists.newArrayList();
                for (int i = 0; i < last; i++) {
                    itemList.add(resList.get(pre * subListLength + i));
                }
                ret.add(itemList);
            }
        }
        return ret;
    }
    

}

测试方法

// 运行代码
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Lists.newArrayList();
        int size = 1099;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            list.add("hello-" + i);
        }
        // 大集合里面包含多个小集合
        List<List<String>> temps = split(list, 100);
        int j = 0;
        // 对大集合里面的每一个小集合进行操作
        for (List<String> obj : temps) {
            System.out.println(String.format("row:%s -> size:%s,data:%s", ++j, obj.size(), obj));
        }
    }

开启多线程异步操作

public void threadMethod() {
    List<T> updateList = new ArrayList();
    // 初始化线程池, 参数一定要一定要一定要调好！！！！
    ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(20, 50,
            4, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(10), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
    // 大集合拆分成N个小集合, 这里集合的size可以稍微小一些（这里我用100刚刚好）, 以保证多线程异步执行, 过大容易回到单线程
    List<T> splitNList = SplitListUtils.split(totalList, 100);
    // 记录单个任务的执行次数
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(splitNList.size());
    // 对拆分的集合进行批量处理, 先拆分的集合, 再多线程执行
    for (List<T> singleList : splitNList) {
        // 线程池执行
        threadPool.execute(new Thread(new Runnable(){
            @Override
            public void run() {
                for (Entity yangshiwen : singleList) {
                    // 将每一个对象进行数据封装, 并添加到一个用于存储更新数据的list
                    // ......
                    
                }
            }
        }));
        // 任务个数 - 1, 直至为0时唤醒await()
        countDownLatch.countDown();
    }
    try {
        // 让当前线程处于阻塞状态，直到锁存器计数为零
        countDownLatch.await();
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new BusinessLogException(ResponseEnum.FAIL);
    }
    // 通过mybatis的批量插入的方式来进行数据的插入, 这一步还是要做判空
    if (GeneralUtil.listNotNull(updateList)) {
        batchUpdateEntity(updateList);
        LogUtil.info("xxxxxxxxxxxxxxx");
    }
}