摘要: 公司业务，某个逻辑会涉及到大批量数据。举个例子，现有手机(Mobile)，和日志对象（说是日志对象，其实并不太准备，因是日志大多数情况下是不会修改的，暂且这么理解吧，假设这里讨论的日志对象允许做修改。其实我想表达很简单，就是一对多的关系，具体的你可以自己想像理解。）
首先，公司里用到的是Hibernate。现在的代码大约是这个样子的
String hql = " from detail where detail.parent.id = :id";
List<XXX> objs = query(XXX);
for(XXX xxx : objs){
xxx.setXXX
xxx.setXXX
store(xxxx);
}先查询出明细，然后循环设置值，最后保存。看到这里，可能有人会说了，直接根据ID进行UPDATE不就行了吗？是的，当然可以，只不过业务中还有其它的逻辑，更新，只是其中的一部分。回到主题，对于类似的情形，在公司我写了有好几次了，决心封装一下。另外，上述的代码中还有一个隐患，那就是，当明细多了以后，比如成百上千条时，一次都加载出来，可能会出现性能的问题吧，比如卡了，或是内存溢出。
贴上我封装的代码吧
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class DataHelper {
/**
* 处理数据量较多的情况。
* @param size 希望一次处理多少条
* @param ids 对象的ID的集合
* @param callBack 回调函数
*/
public static void splitGroup(int size, List<Long> ids, GroupCallBack callBack) {
if (ids == null || ids.size() == 0) {
return;
}
boolean doAction = false;
List<Long> temp = new ArrayList<Long>();
int total = ids.size();
for (int i = 0; i < ids.size(); i++) {
doAction = false;
temp.add(ids.get(i));
if (temp.size() == size || (i == total - 1)) {
doAction = true;
}
if (doAction) {
callBack.doAction(temp);
temp = new ArrayList<Long>();
}
}
}
}上述代码，主要是对数据进行拆分，比如希望一次100，那么，程序就计算是否到达了100，如果是的话，则调用回调函数。回调函数，是一个接口类型的，需要自己写实现。回调方法中，传入一个集合，其大小则为100。
import java.util.List;
/**
* 处理大数据的回调函数
*
*/
public interfaceGroupCallBack{
/**
* 回调方法。当size达得指定的大小时，或是到达最后一个数据时，调用此方法
* @param ids 包含指定的IDS。其大小为指定的size
*/
public void doAction(List<Long> ids);
}
另外，传入的集合，很有可能会出现不足100的情况。比如356，则会调用4次回调函数，即，100，200，300各一次，最后的56条，会再调用一次。
最后，写个test
public static void main(String[] args) {
// 这4行代码，模拟一下查询明细。这里模似一下，假设查询到356条明细。没有链接数据库，直接填充list。
List<Long> moveDocIds = new ArrayList<Long>();
for (int i = 0; i < 356; i++) {
moveDocIds.add(Long.parseLong(i + ""));
}
// 代码改进的地方
DataHelper.splitGroup(100, moveDocIds, new GroupCallBack() {
@Override
public void doAction(List<Long> ids) {
// 这里的参数，就是分组完以后的了。
System.out.println(Arrays.toString(ids.toArray()));
// to do
String hql = "from detail where id in (:ids)";
// load
// for(wmmovedoc doc : docs){ doc.setXXX doc.setXXXX
// store(doc);}
}
});
System.out.println("end");
}输出的结果为
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199]
[200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220, 221, 222, 223, 224, 225, 226, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233, 234, 235, 236, 237, 238, 239, 240, 241, 242, 243, 244, 245, 246, 247, 248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255, 256, 257, 258, 259, 260, 261, 262, 263, 264, 265, 266, 267, 268, 269, 270, 271, 272, 273, 274, 275, 276, 277, 278, 279, 280, 281, 282, 283, 284, 285, 286, 287, 288, 289, 290, 291, 292, 293, 294, 295, 296, 297, 298, 299]
[300, 301, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 308, 309, 310, 311, 312, 313, 314, 315, 316, 317, 318, 319, 320, 321, 322, 323, 324, 325, 326, 327, 328, 329, 330, 331, 332, 333, 334, 335, 336, 337, 338, 339, 340, 341, 342, 343, 344, 345, 346, 347, 348, 349, 350, 351, 352, 353, 354, 355]
end
总结：以上这么多，说到底就是对大批量数据的处理方法。我的代码实现，有点类似于spring的XXXTempleate。
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