请看下文详细讲解。

Java8 Stream大数据量List分批处理切割方式

前言

在实际的开发过程中，我们经常会遇到处理大数据量的情况。而处理大数据量时，有一种常用的处理方式就是将数据拆分成多个批次进行处理，这样可以使处理更加高效。在Java8中，Steam API提供了一种方便的方式来处理大数据量的集合，本文将会详细讲解如何使用Java8 Stream API来分批处理大数据量的List。

分批处理List

Java8 Stream API提供了一个名为chunked的方法，该方法可以让我们将一个List集合按照指定大小拆分成多个小集合，进而实现大数据量的分批处理。

下面是一个简单的示例：

List<Integer> bigList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13);
int batchSize = 3;

List<List<Integer>> batches = IntStream.range(0, (bigList.size() + batchSize - 1) / batchSize)
    .mapToObj(i -> bigList.subList(i * batchSize, Math.min(bigList.size(), (i + 1) * batchSize)))
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(batches);

在上面的示例中，我们定义了一个大数据量的List集合bigList，该集合中包含了13个元素。我们将数据分为大小为3的批次进行处理。执行完上述代码后，我们会得到3个小集合，每个小集合中包含3个元素，输出结果如下：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13]]

在上述代码中，我们首先定义了分批处理的批次大小batchSize，然后使用Java8的IntStream.range方法生成从0到batches的数量的数字流，而后，将数据按批次进行拆分，并将拆分后的小集合放入到一个大集合中去。最后我们输出最终的结果。

Stream分页

除了可以按批次进行拆分之外，我们还可以使用Stream进行分页。

下面是一个简单的示例：

List<Integer> bigList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13);
int pageIndex = 1;
int pageSize = 5;

List<Integer> result = bigList.stream()
    .skip(pageIndex * pageSize)
    .limit(pageSize)
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(result);

在上述示例中，我们定义了一个大数据量的List集合bigList，该集合中包含了13个元素。我们将第二页的数据进行了分页处理，每页的数据量为5。执行完上述代码后，我们会得到一个包含5个元素的List集合，包含第二页的数据，输出结果如下：

[6, 7, 8, 9, 10]

在上述代码中，我们使用了Java8的Stream的skip和limit方法来实现分页，skip方法用来跳过前制定数量的元素，limit方法用来限制最终输出的元素数量。

总结

本文详细介绍了如何使用Java8 Stream API来实现大数据量的分批处理和分页处理。在实际开发中，我们可以根据实际情况，选择其中的一种方式处理大数据量的集合，以提高数据处理的效率。Hope it helps！