Есть ли элегантный способ обработки потока в кусках?

Ответ 1

Элегантность в глазах смотрящего. Если вы не возражаете использовать функцию состояния в groupingBy, вы можете сделать это:

AtomicInteger counter = new AtomicInteger();

stream.collect(groupingBy(x->counter.getAndIncrement()/chunkSize))
    .values()
    .forEach(database::flushChunk);

Это не приведет к выигрышу в производительности или памяти за исходное решение, потому что оно все равно материализует весь поток, прежде чем что-либо делать.

Если вы хотите избежать материализации списка, stream API вам не поможет. Вам нужно будет получить итератор потока или spliterator и сделать что-то вроде этого:

Spliterator<Integer> split = stream.spliterator();
int chunkSize = 1000;

while(true) {
    List<Integer> chunk = new ArrayList<>(size);
    for (int i = 0; i < chunkSize && split.tryAdvance(chunk::add); i++){};
    if (chunk.isEmpty()) break;
    database.flushChunk(chunk);
}

Ответ 2

Использование библиотеки StreamEx решение будет выглядеть

Stream<Integer> stream = IntStream.iterate(0, i -> i + 1).boxed().limit(15);
AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
int chunkSize = 4;

StreamEx.of(stream)
        .groupRuns((prev, next) -> counter.incrementAndGet() % chunkSize != 0)
        .forEach(chunk -> System.out.println(chunk));

Выход:

[0, 1, 2, 3]
[4, 5, 6, 7]
[8, 9, 10, 11]
[12, 13, 14]

groupRuns принимает предикат, который решает, должны ли 2 элемента быть в одной группе.

Он создает группу, как только находит первый элемент, который ей не принадлежит.

Ответ 3

Если у вас есть зависимость от guava для вашего проекта, вы можете сделать это:

StreamSupport.stream(Iterables.partition(simpleList, 1000).spliterator(), false).forEach(...);

См https://google.github.io/guava/releases/23.0/api/docs/com/google/common/collect/Lists.html#partition-java.util.List-int-

Ответ 4

Вы можете создать поток чанков (List<T>) из потока элементов и заданного размера чанка:

• группирование элементов по индексу чанка (индекс элемента/размер чанка)
• упорядочение кусков по их индексу
• сводя карту только к упорядоченным элементам

Код:

public static <T> Stream<List<T>> chunked(Stream<T> stream, int chunkSize) {
    AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);

    return stream.collect(Collectors.groupingBy(x -> index.getAndIncrement() / chunkSize))
            .entrySet().stream()
            .sorted(Map.Entry.comparingByKey()).map(Map.Entry::getValue);
}

Пример использования:

Stream<Integer> stream = IntStream.range(0, 100).mapToObj(Integer::valueOf);
Stream<List<Integer>> chunked = chunked(stream, 8);
chunked.forEach(chunk -> System.out.println("Chunk: " + chunk));

Выход:

Chunk: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
Chunk: [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
Chunk: [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]
Chunk: [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31]
Chunk: [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]
Chunk: [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47]
Chunk: [48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55]
Chunk: [56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63]
Chunk: [64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71]
Chunk: [72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79]
Chunk: [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87]
Chunk: [88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95]
Chunk: [96, 97, 98, 99]

Ответ 5

Как правильно сказал Миша, Элегантность в глазах смотрящего. Я лично думаю, что элегантным решением было бы позволить классу, который вставляет в базу данных, выполнить эту задачу. Похоже на BufferedWriter. Таким образом, он не зависит от вашей исходной структуры данных и может использоваться даже с несколькими потоками один за другим. Я не уверен, что это именно то, что вы имеете в виду, имея код в аккумуляторе, который вы считаете неправильным. Я не думаю, что это неправильно, так как существующие классы, такие как BufferedWriter работают таким образом. Таким образом, у вас есть некоторый контроль сброса вызывающей стороны, вызывая flush() на модуле записи в любой момент.

Что-то вроде следующего кода.

class BufferedDatabaseWriter implements Flushable {
    List<DomObject> buffer = new LinkedList<DomObject>();
    public void write(DomObject o) {
        buffer.add(o);
        if(buffer.length > 1000)
            flush();
    }
    public void flush() {
        //write buffer to database and clear it
    }
}

Теперь ваш поток обрабатывается так:

BufferedDatabaseWriter writer = new BufferedDatabaseWriter();
stream.forEach(o -> writer.write(o));
//if you have more streams stream2.forEach(o -> writer.write(o));
writer.flush();

Если вы хотите работать в многопоточном режиме, вы можете запустить асинхронный сброс. Взятие из потока не может идти параллельно, но я не думаю, что есть способ посчитать 1000 элементов из потока параллельно.

Вы также можете расширить AutoCloseable чтобы разрешить установку размера буфера в конструкторе, или сделать так, чтобы он реализовал AutoCloseable и запустил его, попробовав ресурсы и многое другое. Хорошие вещи, которые вы получили от BufferedWriter.

Ответ 6

Похоже, нет, потому что создание кусков означает сокращение потока, а уменьшение - завершение. Если вам необходимо поддерживать природу потоков и чанки процессов, не собирая все данные, прежде чем вот мой код (не работает для параллельных потоков):

private static <T> BinaryOperator<List<T>> processChunks(Consumer<List<T>> consumer, int chunkSize) {
    return (data, element) -> {
        if (data.size() < chunkSize) {
            data.addAll(element);
            return data;
        } else {
            consumer.accept(data);
            return element; // in fact it new data list
        }
    };
}

private static <T> Function<T, List<T>> createList(int chunkSize) {
    AtomicInteger limiter = new AtomicInteger(0);
    return element -> {
        limiter.incrementAndGet();
        if (limiter.get() == 1) {
            ArrayList<T> list = new ArrayList<>(chunkSize);
            list.add(element);
            return list;
        } else if (limiter.get() == chunkSize) {
            limiter.set(0);
        }
        return Collections.singletonList(element);
    };
}

и как использовать

Consumer<List<Integer>> chunkProcessor = (list) -> list.forEach(System.out::println);

    int chunkSize = 3;

    Stream.generate(StrTokenizer::getInt).limit(13)
            .map(createList(chunkSize))
            .reduce(processChunks(chunkProcessor, chunkSize))
            .ifPresent(chunkProcessor);

static Integer i = 0;

static Integer getInt()
{
    System.out.println("next");
    return i++;
}

он напечатает

следующий следующий следующий следующий 0 1 2 следующий следующий следующий 3 4 5 следующий следующий следующий 6 7 8 следующий следующий следующий 9 10 11 12

Идея состоит в том, чтобы создавать списки в операции карты с "шаблоном"

[1,],[2],[3],[4,]...

и объединить (+process), что с уменьшением.

[1,2,3],[4,5,6],...

и не забудьте обработать последний "обрезанный" кусок с помощью

.ifPresent(chunkProcessor);