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Java Stream API:重构批量数据处理以避免共享可变性

DDD
发布: 2025-10-01 11:07:36
原创
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java stream api:重构批量数据处理以避免共享可变性

本文探讨了在Java中处理批量数据库查询时如何通过重构代码来避免共享可变性。通过利用Java Stream API的map、flatMap和collect操作,可以消除对外部集合的副作用,从而实现更纯粹、更易于维护和并发友好的数据处理模式。

1. 批量数据处理中的共享可变性问题

在企业级应用中,从数据库批量获取数据是常见需求。然而,数据库通常对单次查询接受的参数数量有限制(例如,SQL IN 子句的参数数量)。因此,我们经常需要将一个大的键列表分割成多个小批次,然后对每个批次执行查询。

原始代码示例展示了这种场景,其中一个包含5000个数字的列表被分割成多个大小为500的子列表,然后对每个子列表执行数据库查询。

AtomicInteger counter = new AtomicInteger();
List<Cat> catList = new ArrayList<>(); // 外部可变列表
List<Dog> dogList = new ArrayList<>(); // 外部可变列表
List<Integer> numbers = Stream.iterate(1, e -> e + 1)
    .limit(5000)
    .collect(Collectors.toList());

Collection<List<Integer>> partitionedListOfNumbers = numbers.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(num -> counter.getAndIncrement() / 500))
    .values(); // 将列表分割成大小为500的子列表

partitionedListOfNumbers.stream()
    .forEach(list -> {
        List<Cat> interimCatList = catRepo.fetchCats(list); // 从数据库获取Cat
        catList.addAll(interimCatList); // 修改外部 catList
        List<Dog> interimDogList = dogRepo.fetchDogs(list); // 从数据库获取Dog
        dogList.addAll(interimDogList); // 修改外部 dogList
    });
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上述代码的核心问题在于其使用了forEach操作,并在其中通过catList.addAll(interimCatList)和dogList.addAll(interimDogList)直接修改了外部的catList和dogList。这种模式被称为“共享可变性”(Shared Mutability)。

共享可变性带来了多方面的问题:

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  • 线程安全隐患: 在多线程环境下,如果多个线程同时访问并修改catList或dogList,可能导致数据不一致或运行时错误。
  • 可读性和可维护性降低: 外部状态的修改使得代码难以理解,因为一个方法的行为不仅取决于其输入,还取决于其外部环境的状态。
  • 不符合函数式编程范式: 函数式编程鼓励纯函数,即没有副作用的函数。修改外部状态是典型的副作用。

为了构建更健壮、更易于测试和并发友好的代码,我们应该尽量避免共享可变性。

2. 利用 Java Stream API 实现不可变数据处理

Java 8 引入的 Stream API 提供了一种声明式、函数式的方式来处理集合数据。通过利用 map、flatMap 和 collect 等操作,我们可以在不修改外部状态的情况下转换和聚合数据。

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  • map: 将流中的每个元素转换成另一个元素,生成一个新的流。例如,将一个批次的键列表转换为一个List<Cat>。
  • flatMap: 将流中的每个元素转换成一个流,然后将这些流扁平化为一个单一的流。这在处理“流的流”时非常有用,例如将List<List<Cat>>扁平化为List<Cat>。
  • collect: 将流中的元素聚合成一个结果容器(例如List、Set或Map)。这是创建最终不可变结果的关键。

3. 重构方案详解与示例代码

为了消除共享可变性,我们将重构代码,使其不再使用forEach来修改外部列表,而是利用Stream的管道操作来生成新的结果列表。

核心思路:

  1. 分批处理: 保持原有的分批逻辑,将大的键列表分割成多个子列表。
  2. 映射批次到结果: 对每个子列表,执行数据库查询,将其映射成一个结果列表(例如List<Cat>)。
  3. 扁平化结果列表: 将所有批次的结果列表(List<List<Cat>>)扁平化成一个单一的结果流。
  4. 收集最终结果: 将扁平化后的结果流收集到一个新的List中。

以下是重构后的代码示例:

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;

// 模拟数据库仓库接口和实体类
class Cat {
    private int id;
    private String name;
    public Cat(int id, String name) { this.id = id; this.name = name; }
    @Override public String toString() { return "Cat{id=" + id + ", name='" + name + "'}"; }
}

class Dog {
    private int id;
    private String name;
    public Dog(int id, String name) { this.id = id; this.name = name; }
    @Override public String toString() { return "Dog{id=" + id + ", name='" + name + "'}"; }
}

class CatRepository {
    public List<Cat> fetchCats(List<Integer> keys) {
        // 模拟数据库查询
        System.out.println("Fetching Cats for keys: " + keys.size() + " elements, first: " + keys.get(0));
        return keys.stream()
                   .map(id -> new Cat(id, "Cat_" + id))
                   .collect(Collectors.toList());
    }
}

class DogRepository {
    public List<Dog> fetchDogs(List<Integer> keys) {
        // 模拟数据库查询
        System.out.println("Fetching Dogs for keys: " + keys.size() + " elements, first: " + keys.get(0));
        return keys.stream()
                   .map(id -> new Dog(id, "Dog_" + id))
                   .collect(Collectors.toList());
    }
}

public class BatchProcessingRefactor {

    public static void main(String[] args) {
        CatRepository catRepo = new CatRepository();
        DogRepository dogRepo = new DogRepository();

        int totalNumbers = 5000;
        int batchSize = 500;

        // AtomicInteger 用于在 groupingBy 中生成分组键
        // 它本身是可变的,但其作用是帮助创建不可变的子集合
        AtomicInteger counter = new AtomicInteger();

        // 1. 数据分批:将 1 到 5000 的数字分割成大小为 500 的子列表
        // IntStream.rangeClosed(1, totalNumbers) 生成一个从1到totalNumbers的整数流
        // boxed() 将 IntStream 转换为 Stream<Integer>
        Collection<List<Integer>> partitionedListOfNumbers = IntStream.rangeClosed(1, totalNumbers)
            .boxed()
            .collect(Collectors.groupingBy(num -> counter.getAndIncrement() / batchSize))
            .values();

        System.out.println("Total partitions: " + partitionedListOfNumbers.size());

        // 2. 处理 Cat 数据:使用 Stream API 避免共享可变性
        // partitionedListOfNumbers.stream() 创建一个包含 List<Integer> 的流
        // .map(catRepo::fetchCats) 将每个 List<Integer> 映射为一个 List<Cat>
        //   此时流的类型是 Stream<List<Cat>>
        // .flatMap(List::stream) 将 Stream<List<Cat>> 扁平化为 Stream<Cat>
        //   即将所有 List<Cat> 中的 Cat 对象合并到一个单一的流中
        // .collect(Collectors.toList()) 将 Stream<Cat> 中的所有 Cat 对象收集到一个新的 List<Cat> 中
        List<Cat> catList = partitionedListOfNumbers.stream()
            .map(catRepo::fetchCats)
            .flatMap(List::stream)
            .collect(Collectors.toList());

        // 3. 处理 Dog 数据:同样的方式
        List<Dog> dogList = partitionedListOfNumbers.stream()
            .map(dogRepo::fetchDogs)
            .flatMap(List::stream)
            .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("Fetched " + catList.size() + " cats.");
        System.out.println("Fetched " + dogList.size() + " dogs.");

        // 验证部分数据
        // catList.stream().limit(5).forEach(System.out::println);
        // dogList.stream().skip(4995).forEach(System.out::println);
    }
}
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4. 优势与注意事项

优势:

  • 避免共享可变性: catList 和 dogList 是通过 collect(Collectors.toList()) 操作创建的新列表,它们在创建过程中没有被外部修改,从而消除了副作用和线程安全问题。
  • 函数式编程风格: 代码更具声明性,清晰地表达了“转换”和“聚合”的意图,而不是“迭代”和“修改”。
  • 并发友好: 由于消除了共享可变状态,这种模式更容易适应并行流 (parallelStream()),从而在多核处理器上获得性能提升,而无需担心复杂的同步机制
  • 可维护性与可测试性: 减少了副作用,使得代码逻辑更纯粹,更容易进行单元测试和推理。

注意事项:

  • AtomicInteger 的使用: 在 groupingBy 操作中,AtomicInteger 被用来生成不重复的分组键。虽然 AtomicInteger 本身是可变的,但它在这里的作用是辅助流操作生成不可变的子集合,而不是用于累积最终结果,因此它不会引入共享可变性问题到最终结果列表中。
  • 代码重复的抽象: 示例中 catList 和 dogList 的获取逻辑存在相似性。在更复杂的场景中,可以考虑将这部分逻辑抽象为一个通用方法,接受一个函数作为参数来执行具体的数据库查询,从而进一步减少代码重复。
  • 错误处理: 在实际应用中,数据库查询可能会抛出异常。Stream API 提供了 try-catch 或 Optional 等机制来处理这些情况,但需要额外设计。

5. 总结

通过采用 Java Stream API 的 map、flatMap 和 collect 等操作,我们可以有效地重构批量数据处理代码,从而避免共享可变性。这种方法不仅提升了代码的线程安全性、可读性和可维护性,还使其更符合现代函数式编程的理念。在处理大量数据或构建高并发系统时,优先考虑这种不可变的数据处理模式将带来显著的优势。

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