前些天在实现 MyBatis 批量插入时遇到了一个问题，当批量插入的数据量比较大时，会导致程序执行报错，如下图所示：
原因是 MySQL 只能执行一定长度的 SQL 语句，但当插入的数据量较多时，会生成一条很长的 SQL，这样程序在执行时就会报错。
要解决这个问题，有两种方法：第一，设置 MySQL 可以执行 SQL 的最大长度；第二，将一个大 List 分成 N 个小 List 进行。由于无法准确的界定程序中最大的 SQL 长度，所以最优的解决方案还是第二种，于是就有了今天的这篇文章。
简介
将一个 List 分成多个小 List 的过程，我们称之为分片，当然也可以叫做“List 分隔”，选一个你喜欢的、好理解的叫法就行。
在 Java 中，分片的常见实现方法有以下几种：
- 使用 Google 的 Guava 框架实现分片；
- 使用 Apache 的 commons 框架实现分片；
- 使用国产神级框架 Hutool 实现分片；
- 使用 JDK 8 中提供 Stream 实现分片；
- 自定义分片功能。
接下来我们分别来看。
1.Google Guava
先在项目的 pom.xml 中添加框架支持，增加以下配置：
<!-- google guava 工具类 -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.0.1-jre</version>
</dependency>
有了 Guava 框架之后，只需要使用 Lists.partition 方法即可实现分片，如下代码所示：
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class PartitionByGuavaExample {
// 原集合
private static final List<String> OLD_LIST = Arrays.asList(
"唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(","));
public static void main(String[] args) {
// 集合分片
List<List<String>> newList = Lists.partition(OLD_LIST, 3);
// 打印分片集合
newList.forEach(i -> {
System.out.println("集合长度：" + i.size());
});
}
}以上代码的执行结果如下图所示：
2.apache commons
先在项目的 pom.xml 中添加框架支持，增加以下配置：
<!-- apache 集合工具类 -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-collections4 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-collections4</artifactId>
<version>4.4</version>
</dependency>
有了 commons 框架之后，只需要使用 ListUtils.partition 方法即可实现分片，如下代码所示：
import org.apache.commons.collections4.ListUtils;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class PartitionExample {
// 原集合
private static final List<String> OLD_LIST = Arrays.asList(
"唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(","));
public static void main(String[] args) {
// 集合分片
List<List<String>> newList = ListUtils.partition(OLD_LIST, 3);
newList.forEach(i -> {
System.out.println("集合长度：" + i.size());
});
}
}以上代码的执行结果如下图所示：
3.Hutool
先在项目的 pom.xml 中添加框架支持，增加以下配置：
<!-- 工具类 hutool -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/cn.hutool/hutool-all -->
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.7.14</version>
</dependency>
有了 Hutool 框架之后，只需要使用 ListUtil.partition 方法即可实现分片，如下代码所示：
import cn.hutool.core.collection.ListUtil;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class PartitionByHutoolExample {
// 原集合
private static final List<String> OLD_LIST = Arrays.asList(
"唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(","));
public static void main(String[] args) {
// 分片处理
List<List<String>> newList = ListUtil.partition(OLD_LIST, 3);
newList.forEach(i -> {
System.out.println("集合长度：" + i.size());
});
}
}以上代码的执行结果如下图所示：
4.JDK
Stream
通过 JDK 8 中的 Stream 来实现分片就无需添加任何框架了，具体的实现代码如下：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class PartitionByStreamExample {
// 原集合
private static final List<Integer> OLD_LIST = Arrays.asList(
1, 2, 3, 4, 5, 6);
public static void main(String[] args) {
// 集合分片：将大于 3 和小于等于 3 的数据分别分为两组
Map<Boolean, List<Integer>> newMap = OLD_LIST.stream().collect(
Collectors.partitioningBy(i -> i > 3)
);
// 打印结果
System.out.println(newMap);
}
}以上代码的执行结果如下图所示：
此方式的优点的无需添加任何框架，但缺点是只能实现简单的分片（将一个 List 分为两个），并且要有明确的分片条件。比如本篇案例中设置的分片条件就是数组是否大于 3，如果大于 3 就会被归为一组，否则就会被分到另一组。
5.自定义分片
如果你不想引入第三方框架，并且使用 Stream 也无法满足你的需求，你就可以考虑自己写代码来实现分片功能了。因为此方式不常用，所以咱们这里只给出关键方法。
自定义分片功能的关键实现方法是 JDK 自带的 subList 方法，如下图所示：
使用示例如下：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class App {
private static final List<String> _OLD_LIST = Arrays.asList(
"唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(","));
public static void main(String[] args) {
// 集合分隔
List<String> list = _OLD_LIST.subList(0, 3);
// 打印集合中的元素
list.forEach(i -> {
System.out.println(i);
});
}
}以上代码的执行结果如下图所示：
总结
本文介绍了 5 种 List 分片的实现方法，其中最方便的实现方式是引入第三方框架，比如 Google 的 Guava、Apache 的 Commons 或者是国产开源的 Hutool 都可以，当然如果你的项目已经包含了以上任意一种，直接使用就行了。如果是简单的分片就可以考虑使用 JDK 的 Stream 或者是 List 内置的 subList 方法来实现分片功能了。
到此这篇关于Java中List分片的5种方法小结的文章就介绍到这了,更多相关Java List分片内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
