stream批量操作
时间: 2023-10-31 18:06:08 浏览: 43
stream是一种基于函数式编程风格的集合操作抽象,它可以方便地对集合进行批量操作。在Java 8中引入了Stream API,可以通过对Stream进行操作来完成诸如过滤、映射、聚合等功能。
批量操作可以使用Stream中的parallelStream()方法来实现并行处理,从而提高处理效率。
例如,可以通过以下方式将一个集合中所有大于10的元素加倍:
```
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 20, 3, 40, 5);
list.parallelStream()
.filter(i -> i > 10)
.map(i -> i * 2)
.forEach(System.out::println);
```
输出结果为:
```
40
80
```
相关问题
stream流批量删除
使用Stream流进行批量删除文件或文件夹的方法相对较新,但也非常简单。你可以使用Files.walk方法遍历文件夹(包括子文件夹和子文件),然后对每一个遍历出来的结果进行处理,调用Files.delete方法进行删除操作。下面是一个示例代码:
```
Path path = Paths.get("D:\\data\\test1\\test2");
try (Stream<Path> walk = Files.walk(path)) {
walk.sorted(Comparator.reverseOrder())
.forEach(DeleteFileDir::deleteDirectoryStream);
}
private static void deleteDirectoryStream(Path path) {
try {
Files.delete(path);
System.out.printf("删除文件成功:%s%n", path.toString());
} catch (IOException e) {
System.err.printf("无法删除的路径 %s%n%s", path, e);
}
}
```
这段代码使用Files.walk方法遍历了"D:\\data\\test1\\test2"目录下的所有文件和文件夹,并按照相反的顺序进行处理。在forEach方法中,调用了deleteDirectoryStream方法来删除每一个文件或文件夹。
Spring Boot Redis Stream批量消费
Spring Boot Redis Stream提供了批量消费的方式来提高消息的处理效率。在消费者端,可以使用Redis Stream的read操作获取多条消息,然后一次性进行处理。
以下是一个示例代码,展示了如何使用Spring Boot Redis Stream进行批量消费:
```java
@Component
public class MessageConsumer {
@Autowired
private ReactiveRedisOperations<String, String> redisOperations;
@Value("${spring.redis.stream.key}")
private String streamKey;
@Value("${spring.redis.stream.consumer.group}")
private String consumerGroup;
@Value("${spring.redis.stream.consumer.name}")
private String consumerName;
@Value("${spring.redis.stream.batch.size}")
private int batchSize;
@PostConstruct
public void init() {
// 创建消费者组
redisOperations.opsForStream().createGroup(streamKey, consumerGroup)
.subscribe();
// 启动消费者
redisOperations.opsForStream().read(
Consumer.from(consumerGroup, consumerName),
StreamOffset.create(streamKey, ReadOffset.lastConsumed()),
BatchOffset.lastConsumed(),
batchSize
).flatMap(messages -> {
// 处理消息
return Flux.fromIterable(messages)
.flatMap(message -> {
System.out.println("Received message: " + message.toString());
// 模拟处理消息
return Mono.delay(Duration.ofSeconds(1));
})
.then();
}).repeat().subscribe();
}
}
```
在上述代码中,首先需要创建消费者组并启动消费者。消费者使用Redis Stream的read操作获取多条消息,然后使用Flux.fromIterable将消息转换为Flux,并在flatMap中进行处理。在处理完成后,使用then方法告诉Redis Stream可以继续获取下一批消息,然后使用repeat方法来持续重复这个处理过程。
需要注意的是,在上述代码中,batchSize参数定义了每次读取的消息数量。可以根据实际情况进行调整,以达到最佳的性能表现。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)