java线程池查询处理list

Java线程池是一种用于管理线程的机制，它通过预先创建一定数量的线程并将它们保存在一个池中来提高线程的使用效率。在需要处理任务时，应用程序从池中获取一个线程并将任务提交给该线程进行处理。处理完任务后，该线程会返回到池中等待下一个任务的到来。

Java线程池可以使用Java中的Executor框架来实现。具体来说，可以通过Executors工厂类的静态方法来创建不同类型的线程池，例如FixedThreadPool、CachedThreadPool、SingleThreadExecutor等。

对于查询处理List，可以将查询任务作为Runnable对象提交给线程池进行处理。在处理任务时，可以使用Java的多线程并发包Concurrent包中的CopyOnWriteArrayList类，该类是线程安全的List实现，支持并发读写操作。对于查询操作，可以使用该类的迭代器进行遍历，并在遍历过程中进行查询操作。

相关问题

java线程池使用easyexcel导出百万数据

好的，针对您的问题，我可以给出以下的解答：

在使用 EasyExcel 导出大数据量时，可以通过 Java 线程池来提高导出的效率。具体的流程如下：

1. 定义一个线程池，例如：

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);

2. 将数据分批处理，每个批次使用一个线程进行处理。例如：

List<List<Object>> dataList = new ArrayList<>();
// 将数据分成1000条一批进行处理
int batchSize = 1000;
for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {
    int fromIndex = i;
    int toIndex = Math.min(i + batchSize, dataList.size());
    List<List<Object>> subList = dataList.subList(fromIndex, toIndex);
    executorService.execute(() -> {
        // 在这里进行每个批次的数据处理和导出
    });
}

3. 在每个线程中进行 EasyExcel 的导出操作。例如：

ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(filePath).build();
WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet(sheetName).build();
excelWriter.write(dataList, writeSheet);
excelWriter.finish();

通过以上的方式，可以将大数据量的导出效率得到提升。同时，需要注意的是，如果数据量过大，需要考虑内存和磁盘空间的限制，可以采用分页查询的方式来降低内存的使用。

使用CompletableFuture和线程池 查询30万数据 并放入list集合

使用`CompletableFuture`和线程池同样可以实现这个需求。以下是一个示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.stream.Collectors;

public class CompletableFutureDemo {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 模拟数据查询，返回一个 List
        List<String> data = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 300000; i++) {
            data.add("data_" + i);
        }

        // 创建一个线程池，线程数为 10
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

        // 分成 10 个线程并行处理数据
        int threadNum = 10;
        int dataSizePerThread = data.size() / threadNum;

        List<CompletableFuture<List<String>>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
            int startIndex = i * dataSizePerThread;
            int endIndex = (i == threadNum - 1) ? data.size() : (i + 1) * dataSizePerThread;

            List<String> subList = data.subList(startIndex, endIndex);

            CompletableFuture<List<String>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                List<String> result = new ArrayList<>();
                for (String item : subList) {
                    // 查询数据的代码
                    result.add(item);
                }
                return result;
            }, executor);

            futures.add(future);
        }

        // 等待所有线程执行完毕
        CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0]));
        allFutures.join();

        // 合并结果
        List<String> result = futures.stream()
                .flatMap(future -> future.join().stream())
                .collect(Collectors.toList());

        // 输出结果
        System.out.println(result.size());

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
    }
}

上述代码中，首先模拟了一份数据，然后创建了一个线程池，线程数为 10。然后将这份数据分成了 10 个子集，分别由 10 个线程并行处理。每个子集的处理过程，都被封装成了一个 `CompletableFuture` 对象，并添加到了 `futures` 列表中。在创建`CompletableFuture`对象时，指定了线程池作为执行器。然后使用 `CompletableFuture.allOf` 方法等待所有线程执行完毕，最后将所有线程的结果合并成一个列表并输出。

需要注意的是，这里的查询数据的代码，需要根据具体的业务逻辑进行实现，上述代码中只是简单地将数据添加到结果列表中。同时，在程序结束时，需要调用线程池的`shutdown()`方法，关闭线程池。