挑战：大型列表的异步分批处理与内存考量
在现代Java应用中，处理包含成千上万甚至数十万个元素的大型列表是常见需求。当这些元素需要执行一系列依赖性操作，并且希望以异步方式提高处理效率时，CompletableFuture是一个强大的工具。常见的做法是将原始大列表分割成若干子列表，然后将每个子列表提交给一个CompletableFuture任务进行处理。
然而，这种“分区”操作如果实现不当，可能会引入显著的内存开销。例如，如果分区逻辑通过复制元素来创建新的子列表，那么一个拥有十万元素的列表被分成一千个包含一百元素的子列表时，内存中将同时存在一千个额外的List对象及其内部的元素引用，这可能导致内存占用激增，尤其是在分区粒度较细时。
以下是一个可能导致内存问题的传统分区方法示例：
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.ArrayList; // 假设 firstOperation 返回 ArrayList
// 假设 SomeObject 是一个简单的POJO
class SomeObject {
String id;
public SomeObject(String id) { this.id = id; }
@Override public String toString() { return "SomeObject{" + "id='" + id + '\'' + '}'; }
}
public class TraditionalBatchProcessing {
// 假设 firstOperation 返回 List
public static List firstOperation(List subList){
// 执行第一个操作，例如处理 SomeObject 并返回其ID
return subList.stream().map(o -> o.id + "_processed_trad").collect(ArrayList::new, ArrayList::add, ArrayList::addAll);
}
public static void secondOperationWithFirstOpResult(List firstOpProducedList) {
// 执行第二个依赖于第一个操作结果的操作
// 例如，打印结果或写入数据库
// firstOpProducedList.forEach(System.out::println);
}
public static void main(String[] args) {
List someObjectList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100000; i++) { // 10万条记录
someObjectList.add(new SomeObject("item_" + i));
}
int partitionSize = 100; // 每个批次的大小
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
// 假设 ListUtils.partition 是一个外部库方法，并且它通过复制创建子列表
// 实际上 ListUtils.partition 通常会使用 subList，这里仅为说明内存问题
List> partitionList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < someObjectList.size(); i += partitionSize) {
int end = Math.min(i + partitionSize, someObjectList.size());
partitionList.add(new ArrayList<>(someObjectList.subList(i, end))); // 模拟复制创建子列表
}
System.out.println("Created " + partitionList.size() + " sublists by copying.");
partitionList.forEach(subList -> {
CompletableFuture.supplyAsync(() -> firstOperation(subList), executorService)
.thenAcceptAsync(TraditionalBatchProcessing::secondOperationWithFirstOpResult, executorService);
});
// 实际应用中需要更严谨的CompletableFuture组合等待机制
executorService.shutdown();
// try { executorService.awaitTermination(1, java.util.concurrent.TimeUnit.MINUTES); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
}
} 这种方法的核心问题在于`partitionList.add(new ArrayList(someObjectList.subList(i, end)))
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