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Stream分页详解

一、stream分页排序

Stream是Java8中新增的API,用于支持函数式编程。其提供了大量的方法和操作,其中很重要的一种就是排序。在分页操作中,排序也占据着非常重要的地位。

排序可以通过sorted()方法实现。例如:

List list = Arrays.asList(1, 5, 3, 9, 7, 6);
List
    sortedList = list.stream()
                                 .sorted()
                                 .collect(Collectors.toList());

   
  

上述代码中,我们首先将一个整数列表转换成Stream,然后使用sorted()方法对列表进行升序排序,最后通过collect()方法将结果转换为List。

二、stream分为几个区

在进行分页操作时,我们需要将数据分为多个区,以方便进行分页处理。Stream提供了skip()limit()方法可以帮助我们实现这一点。

skip()方法用于跳过前n个元素,返回剩下的元素,代码如下:

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List
    result = list.stream()
                            .skip(2)
                            .collect(Collectors.toList());

   
  

上述代码中,我们将一个整数列表转换成Stream,然后使用skip()方法跳过前两个元素,返回剩下的四个元素。

limit()方法用于截取Stream的前n个元素,代码如下:

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List
    result = list.stream()
                            .limit(3)
                            .collect(Collectors.toList());

   
  

上述代码中,我们将一个整数列表转换成Stream,然后使用limit()方法截取前三个元素。

三、stream分页查询

Stream可以帮助我们实现分页操作。以MySQL数据库为例,我们可以通过limit()offset()方法实现分页查询。

假设我们有一个包含1000条记录的用户表,我们想要查询第11到20条记录,代码如下:

int pageNum = 2;    // 第二页
int pageSize = 10;  // 每页10条记录
List userList = userDao.getAllUsers();  // 获取所有用户
List
    result = userList.stream()
                            .skip((pageNum - 1) * pageSize)
                            .limit(pageSize)
                            .collect(Collectors.toList());

   
  

上述代码中,我们先获取了所有的用户记录,并将其转换成Stream。然后使用skip()方法跳过前10条记录(第一页的记录),使用limit()方法截取10条记录,即第11到20条记录。

四、stream分页性能问题

在进行分页操作时,我们需要避免出现性能问题。一般而言,使用limit()skip()方法进行分页操作,并不会影响整个查询的性能。

但是,在对大数据量进行分页查询时(例如上百万条记录),由于Stream是在内存中进行操作的,会导致内存溢出的问题。此时,我们需要考虑使用分页查询的扩展库,例如Mybatis-PageHelper。

五、stream分页1000条数据

在分页中,我们通常会将数据分为若干页。如果我们想要将数据分为1000条一组,则可以使用partition()方法实现,代码如下:

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
int pageSize = 1000;

List
   
    > result = IntStream.range(0, (list.size() + pageSize - 1) / pageSize)
                                      .mapToObj(i -> list.subList(i * pageSize, Math.min(pageSize * (i + 1), list.size())))
                                      .collect(Collectors.toList());

    
   
  

上述代码中,我们将一个包含9个元素的整数列表拆分为每1000条一组的集合。使用IntStream.range()方法生成了一系列的数字范围,然后将列表按照指定的大小进行拆分,使用collect()方法将结果转换为List。

六、stream流分页

除了使用limit()skip()方法进行分页操作外,我们还可以使用流分页技术。

在实现流分页时,我们需要自定义一个类,实现Spliterator接口,代码如下:

public class StreamPager implements Spliterator
    {
    // 分页大小
    private final int pageSize;

    // 数据源
    private final Spliterator
     source;

    // 当前页数
    private int currentPage = 0;

    // 总页数
    private long totalPages = Long.MAX_VALUE;

    // 当前页记录数
    private int currentPageSize = 0;

    // 当前页数据
    private List
      currentPageData;

    public StreamPager(Spliterator
       source, int pageSize) {
        this.pageSize = pageSize;
        this.source = source;
    }

    @Override
    public boolean tryAdvance(Consumer action) {
        if (currentPage == 0) {  // 第一页
            currentPageData = new ArrayList<>(pageSize);
            while (source.tryAdvance((T t) -> {
                currentPageData.add(t);  // 将记录添加到当前页数据
                currentPageSize++;
            }) && currentPageSize < pageSize) ;
            totalPages = (source.estimateSize() + pageSize - 1) / pageSize;  // 计算总页数
        }

        if (currentPageData.isEmpty()) {  // 没有下一页
            return false;
        }

        action.accept(currentPageData.remove(0));  // 取出记录
        currentPageSize--;
        if (currentPageSize == 0 && currentPage < totalPages) {  // 进入下一页
            currentPage++;
            currentPageSize = 0;
        }

        return true;
    }

    @Override
    public Spliterator
       
        trySplit() { return null; } @Override public long estimateSize() { return totalPages * pageSize; } @Override public int characteristics() { return source.characteristics(); } }
       
      
     
    
   
  

代码中,我们定义了一个StreamPager类,实现了Spliterator接口。该类用于对数据进行分页操作。

我们可以使用StreamSupport.stream()方法创建一个Stream,并将StreamPager作为参数传入。例如:

List userList = userDao.getAllUsers();  // 获取所有用户
Stream
    userStream = StreamSupport.stream(new StreamPager<>(userList.spliterator(), 10), false);
List
     page1 = userStream.collect(Collectors.toList());  // 获取第一页数据

    
   
  

上述代码中,我们首先获取所有的用户记录,并将其转换为Stream。然后使用自定义的StreamPager类进行分页操作,设置分页大小为10。最后通过collect()方法将结果转换为List。

七、list stream分页

除了使用Stream对象进行分页外,我们还可以使用List对象实现分页操作。例如:

List userList = userDao.getAllUsers();  // 获取所有用户
List
    page1 = userList.subList(0, 10);  // 获取第一页数据

   
  

上述代码中,我们首先获取所有的用户记录,然后使用subList()方法将其拆分为前10条记录,得到第一页数据。

八、stream分组

在对数据进行分页前,我们通常需要将其进行分组。Stream提供了groupingBy()方法可以帮助我们实现分组操作。

例如,我们有一份包含学生成绩的列表,并按照班级进行分组,代码如下:

Map> studentMap = studentList.stream()
                                                     .collect(Collectors.groupingBy(Student::getClassId));

  

上述代码中,我们将学生列表转换成Stream,并使用groupingBy()方法将其按照班级(classId属性)进行分组,最终得到一个Map,其中Key为班级编号,Value为学生列表。

九、stream流分组

与流分页类似,我们可以自定义一个类,实现Spliterator接口,来实现流分组操作。

例如,我们有一份包含学生成绩的列表,并按照班级进行分组,每组最多包含10条记录,代码如下:

public class StreamGrouper implements Spliterator
   
    >> {
    // 分组方法
    private static final BiConsumer
     
      >, Object> GROUPER = (map, item) -> {
        K key = (K) ((Object[]) item)[0];
        T value = (T) ((Object[]) item)[1];
        map.computeIfAbsent(key, k -> new ArrayList<>()).add(value);
    };

    private final Spliterator
       
        source; private final Function classifier; private final int groupSize; private final Map
        
         > buffer = new HashMap<>(); private long totalGroups = Long.MAX_VALUE; private Long bufferSize; public StreamGrouper(Spliterator
         
          source, Function classifier, int groupSize) { this.source = source; this.classifier = classifier; this.groupSize = groupSize; } @Override public boolean tryAdvance(Consumer>> action) { Object[] currentPair = buffer.isEmpty() ? null : buffer.entrySet().iterator().next().getValue().remove(0); while (currentPair == null) { if (bufferSize != null && buffer.size() >= bufferSize) { drainBuffer(action); return true; } if (!source.tryAdvance(item -> GROUPER.accept(buffer, new Object[]{classifier.apply(item), item}))) { if (!buffer.isEmpty()) { drainBuffer(action); return true; } return false; } currentPair = buffer.isEmpty() ? null : buffer.entrySet().iterator().next().getValue().remove(0); } action.accept(new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>((K) currentPair[0], bufferMerge((K) currentPair[0], currentPair[1]))); return true; } private void drainBuffer(Consumer>> action) { Map.Entry
          
           > head = buffer.entrySet().iterator().next(); K key = (K) head.getKey(); action.accept(new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(key, bufferMerge(key, head.getValue()))); buffer.remove(key); } private List
           
            bufferMerge(K key, Object value) { List
             bufferGroup = buffer.get(key); List
             
              result = new ArrayList<>(bufferGroup.size() + 1); result.add((T) value); result.addAll((List
              
               ) bufferGroup); return result; } @Override public Spliterator
               
                
                 >> trySplit() { if (totalGroups <= 1) { return null; } Spliterator
                 
                  prefix = source.trySplit(); if (prefix == null) { return null; } updateTotalGroups(); long halfGroupSize = totalGroups / 2 / groupSize * groupSize; if (halfGroupSize == 0) { return null; } currentBufferSize = Math.min(bufferSize, totalGroups / (2 * groupSize)); while (bufferSize == null && currentBufferSize > 0) { Map.Entry
                  
                   > head = buffer.entrySet().iterator().next(); if (head.getValue().size() >= currentBufferSize * groupSize) { break; } if (!prefix.tryAdvance(item -> GROUPER.accept(buffer, new Object[]{classifier.apply(item), item}))) { break; } 
                   
                   
                   
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