Springboot 多线程分批切割处理大数据量List集合，实用示例

旧城等待， 2023-09-25 19:59 43阅读 0赞

##    前言 ##

哲学提问镇贴：

![6f5f7127003c4868961dc0552a10b8c7.png][]

不了解异步怎么使用的看官， 可阅：

[SpringBoot 最简单的使用异步线程案例 @Async\_小目标青年的博客-CSDN博客][SpringBoot _ _Async_-CSDN]

[Springboot Async异步扩展使用 结合 CompletableFuture\_小目标青年的博客-CSDN博客][Springboot Async_ _ CompletableFuture_-CSDN]

想了解更多关于批量list处理操作的看官，可阅：

[Java List数据量大， 需要分片批次操作\_小目标青年的博客-CSDN博客][Java List_ _-CSDN]

[Mybatis 批量插入 采用分批处理一次500条\_小目标青年的博客-CSDN博客][Mybatis _ _500_-CSDN]

[Springboot 手动分页查询，分批批量插入数据\_小目标青年的博客-CSDN博客][Springboot _-CSDN]

## **正文** ##

话不多说，本篇核心介绍的是日常毕竟常遇到的一些处理点。

首先list数据量大，需要切割操作 ：

//模拟拿到的数据量大的list
            List<Product> products = getBatchListTest();
            //直接用Lists.partition 按照100条一次切割
            List<List<Product>> allList = Lists.partition(products, 100);
            //循环分批处理切割的list
            for (List<Product> batchProducts :allList){
                productService.batchDealList(batchProducts);
            }

但是往往有时候 数据量是真大，切割完循环处理 **还嫌慢** 。

是的，因为循环处理是串行的， 也就是，比如500条数据的list，切割成5个 batchList。

如果每次处理一个barchList要1秒钟，那么循环串行处理5次，就是 1X5=5 秒。

![b79c82c5e43042de84a58cb5ad7e9a9c.png][]

所以我们分批切割这样串行处理完，觉得慢， 如果业务场景合适，我们可以试着改 **并行** 处理。

开袋及食：

① 配置一个线程池，交给spring管理的 线程池，用起来才放心、安心：

ThreadConfig.java

import java.util.concurrent.Executor;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
    import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
    
    
    
    @Configuration
    @EnableAsync
    public class ThreadConfig  {
        /**
         * 执行需要依赖线程池，这里就来配置一个线程池
         * @return
         */
    
        // 当池子大小小于corePoolSize，就新建线程，并处理请求
        // 当池子大小等于corePoolSize，把请求放入workQueue(QueueCapacity)中，池子里的空闲线程就去workQueue中取任务并处理
        // 当workQueue放不下任务时，就新建线程入池，并处理请求，如果池子大小撑到了maximumPoolSize，就用RejectedExecutionHandler来做拒绝处理
        // 当池子的线程数大于corePoolSize时，多余的线程会等待keepAliveTime长时间，如果无请求可处理就自行销毁
    
        @Bean("MyExecutor")
        public Executor getExecutor() {
            ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
            //设置核心线程数
            executor.setCorePoolSize(10);
            //设置最大线程数
            executor.setMaxPoolSize(100);
            //线程池所使用的缓冲队列
            executor.setQueueCapacity(250);
            //设置线程名
            executor.setThreadNamePrefix("JcTest-Async");
            //设置多余线程等待的时间，单位：秒
            //executor.setKeepAliveSeconds();
            // 初始化线程
            executor.initialize();
            return executor;
        }
    }

![368252c0473b415a9d947036be4cc650.png][]

看看我们并行的写法：

@Autowired
        ThreadConfig threadConfig;
        
        @PostMapping("doBatchParallelTes")
        public void doBatchParallelTes() {
            List<Product> products = getBatchListTest();
            List<List<Product>> allList = Lists.partition(products, 100);
            int batchNum = allList.size();
            StopWatch stopWatch = new StopWatch();
            stopWatch.start();
            Executor threadConfigExecutor = threadConfig.getExecutor();
            List<CompletableFuture> results = new ArrayList<>();
            for (List<Product> batchProducts :allList){
                CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                    productService.batchDealList(batchProducts);
                    return "";
                }, threadConfigExecutor);
                results.add(future);
            }
            CompletableFuture.allOf(results.toArray(results.toArray(new CompletableFuture[batchNum]))).join();
            stopWatch.stop();
            System.out.println("总用时"+stopWatch.getTotalTimeMillis()+"毫秒");
        }

代码简析：  
  
![dc368140292647d2bccc94049baf1c42.png][]

并行图解：  
![96b8680c518d46b0a211094359b43c95.png][]

看看执行效果：

![48d8019e737a484dba8f3335f1d562f8.png][]

那么看到这里，大家一定注意到了那个 ‘合流’ ， 是不是每个业务都需要这样所谓的‘合流’？

当然不是，如果说这批list处理完完事了，不需要考虑回到主线程去做其余操作，那么我们就不需要‘合流’操作。

不需要合流，主线程走主线程逻辑，子线程自己玩自己的：

@PostMapping("doBatchTestNew2")
        public void doBatchTestNew2() {
            List<Product> products = getBatchListTest();
            List<List<Product>> allList = Lists.partition(products, 100);
            StopWatch stopWatch = new StopWatch();
            stopWatch.start();
            Executor threadConfigExecutor = threadConfig.getExecutor();
            for (List<Product> batchProducts :allList){
             CompletableFuture.runAsync(() -> {
                    productService.batchDealList(batchProducts);
             }, threadConfigExecutor);
            }
            stopWatch.stop();
            System.out.println("总用时"+stopWatch.getTotalTimeMillis()+"毫秒");
        }

效果，其实就是异步执行：

![276d6e6dfed14b5f9e8db884f99bab08.png][]

那如果说是基于@Async 的方式去实现呢，当然也是可以的，示例：  
  
![c923862ef0724a95b31e935a13c84ac3.png][]

![a4a40d27ac344a299da806533fa9ff35.png][]

基于@Async 就不多说了，这个在文章开头有介绍相关文章，之前写的，介绍过玩法，就是这两篇:

[SpringBoot 最简单的使用异步线程案例 @Async\_小目标青年的博客-CSDN博客][SpringBoot _ _Async_-CSDN]

[Springboot Async异步扩展使用 结合 CompletableFuture\_小目标青年的博客-CSDN博客][Springboot Async_ _ CompletableFuture_-CSDN]

好了，该篇就到这。

[6f5f7127003c4868961dc0552a10b8c7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/6f5f7127003c4868961dc0552a10b8c7.png
[SpringBoot _ _Async_-CSDN]: https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/83991594
[Springboot Async_ _ CompletableFuture_-CSDN]: https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/120866062
[Java List_ _-CSDN]: https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/121612391
[Mybatis _ _500_-CSDN]: https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/100008082
[Springboot _-CSDN]: https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/125601945
[b79c82c5e43042de84a58cb5ad7e9a9c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/b79c82c5e43042de84a58cb5ad7e9a9c.png
[368252c0473b415a9d947036be4cc650.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/368252c0473b415a9d947036be4cc650.png
[dc368140292647d2bccc94049baf1c42.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/dc368140292647d2bccc94049baf1c42.png
[96b8680c518d46b0a211094359b43c95.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/96b8680c518d46b0a211094359b43c95.png
[48d8019e737a484dba8f3335f1d562f8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/48d8019e737a484dba8f3335f1d562f8.png
[276d6e6dfed14b5f9e8db884f99bab08.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/276d6e6dfed14b5f9e8db884f99bab08.png
[c923862ef0724a95b31e935a13c84ac3.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/c923862ef0724a95b31e935a13c84ac3.png
[a4a40d27ac344a299da806533fa9ff35.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a4a40d27ac344a299da806533fa9ff35.png