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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拟大时，会导致程序执行报错，如下图所示：
起因是 MySQL 只能执行肯定长度的 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，有两种办法：第一，设置 MySQL 能够执行 SQL 的最大长度；第二，将一个大 List 分成 N 个小 List 进行。因为无奈精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，于是就有了明天的这篇文章。
简介
将一个 List 分成多个小 List 的过程，咱们称之为分片，当然也能够叫做“List 分隔”，选一个你喜爱的、好了解的叫法就行。
在 Java 中，分片的常见实现办法有以下几种：
- 应用 Google 的 Guava 框架实现分片；
- 应用 Apache 的 commons 框架实现分片；
- 应用国产神级框架 Hutool 实现分片；
- 应用 JDK 8 中提供 Stream 实现分片；
- 自定义分片性能。
接下来咱们别离来看。
1.Google Guava
先在我的项目的 pom.xml 中增加框架反对，减少以下配置：
<!-- 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，只须要应用 Lists.partition 办法即可实现分片，如下代码所示：
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Guava 分片
*/
public class PartitionByGuavaExample {
// 原汇合
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) {
// 汇合分片
List<List<String>> newList = Lists.partition(OLD_LIST, 3);
// 打印分片汇合
newList.forEach(i -> {System.out.println("汇合长度：" + i.size());
});
}
} 以上代码的执行后果如下图所示：
2.apache commons
先在我的项目的 pom.xml 中增加框架反对，减少以下配置：
<!-- apache 汇合工具类 -->
<!-- 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，只须要应用 ListUtils.partition 办法即可实现分片，如下代码所示：
import org.apache.commons.collections4.ListUtils;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* commons.collections4 汇合分片
*/
public class PartitionExample {
// 原汇合
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) {
// 汇合分片
List<List<String>> newList = ListUtils.partition(OLD_LIST, 3);
newList.forEach(i -> {System.out.println("汇合长度：" + i.size());
});
}
} 以上代码的执行后果如下图所示：
3.Hutool
先在我的项目的 pom.xml 中增加框架反对，减少以下配置：
<!-- 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，只须要应用 ListUtil.partition 办法即可实现分片，如下代码所示：
import cn.hutool.core.collection.ListUtil;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class PartitionByHutoolExample {
// 原汇合
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) {
// 分片解决
List<List<String>> newList = ListUtil.partition(OLD_LIST, 3);
newList.forEach(i -> {System.out.println("汇合长度：" + i.size());
});
}
} 以上代码的执行后果如下图所示：
4.JDK
Stream
通过 JDK 8 中的 Stream 来实现分片就无需增加任何框架了，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;
/**
* JDK Stream Partition
*/
public class PartitionByStreamExample {
// 原汇合
private static final List<Integer> OLD_LIST = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
public static void main(String[] args) {
// 汇合分片：将大于 3 和小于等于 3 的数据别离分为两组
Map<Boolean, List<Integer>> newMap = OLD_LIST.stream().collect(Collectors.partitioningBy(i -> i > 3)
);
// 打印后果
System.out.println(newMap);
}
} 以上代码的执行后果如下图所示：
此形式的长处的无需增加任何框架，但毛病是只能实现简略的分片（将一个 List 分为两个），并且要有明确的分片条件。比方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，并且应用 Stream 也无奈满足你的需要，你就能够思考本人写代码来实现分片性能了。因为此形式不罕用，所以咱们这里只给出要害办法。
自定义分片性能的要害实现办法是 JDK 自带的 subList 办法，如下图所示：
应用示例如下：
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) {
// 汇合分隔
List<String> list = _OLD_LIST.subList(0, 3);
// 打印汇合中的元素
list.forEach(i -> {System.out.println(i);
});
}
} 以上代码的执行后果如下图所示：
总结
本文介绍了 5 种 List 分片的实现办法，其中最不便的实现形式是引入第三方框架，比方 Google 的 Guava、Apache 的 Commons 或者是国产开源的 Hutool 都能够，当然如果你的我的项目曾经蕴含了以上任意一种，间接应用就行了。如果是简略的分片就能够思考应用 JDK 的 Stream 或者是 List 内置的 subList 办法来实现分片性能了。
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