Question

我是一个ETL过程我正在从Spring Data Repository中检索很多实体。然后我使用并行流将实体映射到不同的实体。我可以使用使用者将这些新实体逐个存储在另一个存储库中，也可以将它们收集到List中并将其存储在单个批量操作中。第一种是昂贵的，而后者可能超过可用的内存。

有没有一种很好的方法来收集流中的一定数量的元素（如限制），使用该块，并继续并行处理直到所有元素都被处理？

Answer 1

我使用分块进行批量操作的方法是使用分区拆分器包装器，另一个包装器覆盖默认拆分策略（批量大小的算术级数，以1024为增量）到简单的固定批量拆分。像这样使用它：

Stream<OriginalType> existingStream = ...;
Stream<List<OriginalType>> partitioned = partition(existingStream, 100, 1);
partitioned.forEach(chunk -> ... process the chunk ...);

以下是完整代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Spliterator;
import java.util.Spliterators.AbstractSpliterator;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.stream.Stream;
import java.util.stream.StreamSupport;

public class PartitioningSpliterator<E> extends AbstractSpliterator<List<E>>
{
  private final Spliterator<E> spliterator;
  private final int partitionSize;

  public PartitioningSpliterator(Spliterator<E> toWrap, int partitionSize) {
    super(toWrap.estimateSize(), toWrap.characteristics() | Spliterator.NONNULL);
    if (partitionSize <= 0) throw new IllegalArgumentException(
        "Partition size must be positive, but was " + partitionSize);
    this.spliterator = toWrap;
    this.partitionSize = partitionSize;
  }

  public static <E> Stream<List<E>> partition(Stream<E> in, int size) {
    return StreamSupport.stream(new PartitioningSpliterator(in.spliterator(), size), false);
  }

  public static <E> Stream<List<E>> partition(Stream<E> in, int size, int batchSize) {
    return StreamSupport.stream(
        new FixedBatchSpliterator<>(new PartitioningSpliterator<>(in.spliterator(), size), batchSize), false);
  }

  @Override public boolean tryAdvance(Consumer<? super List<E>> action) {
    final ArrayList<E> partition = new ArrayList<>(partitionSize);
    while (spliterator.tryAdvance(partition::add) 
           && partition.size() < partitionSize);
    if (partition.isEmpty()) return false;
    action.accept(partition);
    return true;
  }

  @Override public long estimateSize() {
    final long est = spliterator.estimateSize();
    return est == Long.MAX_VALUE? est
         : est / partitionSize + (est % partitionSize > 0? 1 : 0);
  }
}

import static java.util.Spliterators.spliterator;

import java.util.Comparator;
import java.util.Spliterator;
import java.util.function.Consumer;

public abstract class FixedBatchSpliteratorBase<T> implements Spliterator<T> {
  private final int batchSize;
  private final int characteristics;
  private long est;

  public FixedBatchSpliteratorBase(int characteristics, int batchSize, long est) {
    characteristics |= ORDERED;
    if ((characteristics & SIZED) != 0) characteristics |= SUBSIZED;
    this.characteristics = characteristics;
    this.batchSize = batchSize;
    this.est = est;
  }
  public FixedBatchSpliteratorBase(int characteristics, int batchSize) {
    this(characteristics, batchSize, Long.MAX_VALUE);
  }
  public FixedBatchSpliteratorBase(int characteristics) {
    this(characteristics, 64, Long.MAX_VALUE);
  }

  @Override public Spliterator<T> trySplit() {
    final HoldingConsumer<T> holder = new HoldingConsumer<>();
    if (!tryAdvance(holder)) return null;
    final Object[] a = new Object[batchSize];
    int j = 0;
    do a[j] = holder.value; while (++j < batchSize && tryAdvance(holder));
    if (est != Long.MAX_VALUE) est -= j;
    return spliterator(a, 0, j, characteristics());
  }
  @Override public Comparator<? super T> getComparator() {
    if (hasCharacteristics(SORTED)) return null;
    throw new IllegalStateException();
  }
  @Override public long estimateSize() { return est; }
  @Override public int characteristics() { return characteristics; }

  static final class HoldingConsumer<T> implements Consumer<T> {
    Object value;
    @Override public void accept(T value) { this.value = value; }
  }
}

import static java.util.stream.StreamSupport.stream;

import java.util.Spliterator;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.stream.Stream;

public class FixedBatchSpliterator<T> extends FixedBatchSpliteratorBase<T> {
  private final Spliterator<T> spliterator;

  public FixedBatchSpliterator(Spliterator<T> toWrap, int batchSize, long est) {
    super(toWrap.characteristics(), batchSize, est);
    this.spliterator = toWrap;
  }
  public FixedBatchSpliterator(Spliterator<T> toWrap, int batchSize) {
    this(toWrap, batchSize, toWrap.estimateSize());
  }
  public FixedBatchSpliterator(Spliterator<T> toWrap) {
    this(toWrap, 64, toWrap.estimateSize());
  }

  public static <T> Stream<T> withBatchSize(Stream<T> in, int batchSize) {
    return stream(new FixedBatchSpliterator<>(in.spliterator(), batchSize), true);
  }

  public static <T> FixedBatchSpliterator<T> batchedSpliterator(Spliterator<T> toWrap, int batchSize) {
    return new FixedBatchSpliterator<>(toWrap, batchSize);
  }

  @Override public boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action) {
    return spliterator.tryAdvance(action);
  }
  @Override public void forEachRemaining(Consumer<? super T> action) {
    spliterator.forEachRemaining(action);
  }
}

Answer 2

您可以编写自己的Collector来累积实体，然后执行批量更新。

Collector.accumulator()方法可以将实体添加到内部临时缓存中，直到缓存增长得太大。当缓存足够大时，您可以在其他存储库中执行批量存储。

Collector.merge()需要将2个线程的收集器缓存合并到一个缓存中（并可能合并）

最后，当Stream完成时调用Collector.finisher()方法，因此也存储在缓存中的任何内容。

由于您已经在使用并行流并且在同时执行多个加载时似乎没问题，因此我假设您已经处理了线程安全性。

<强>更新

我对线程安全和并行流的评论是指实际保存/存储到存储库中，而不是临时集合中的并发性。

每个收集器应该（我认为）在自己的线程中运行。并行流应通过多次调用supplier()来创建多个收集器实例。因此，您可以将收集器实例视为单线程，它应该可以正常工作。

例如，在java.util.IntSummaryStatistics的Javadoc中，它说：

此实现不是线程安全的。但是，在并行流上使用Collectors.toIntStatistics（）是安全的，因为Stream.collect（）的并行实现提供了必要的分区，隔离和合并结果，以实现安全有效的并行执行。

Answer 3

您可以使用自定义收集器来优雅地执行此操作。

请在此处查看我对类似问题的回答：

Custom batch processing collector

然后，您可以使用上面的收集器并行批处理流以将记录存储回存储库中，示例用法：

List<Integer> input = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

int batchSize = 3;
Consumer<List<Integer>> batchProcessor = xs -> repository.save(xs);

input.parallelStream()
     .map(i -> i + 1)
     .collect(StreamUtils.batchCollector(batchSize, batchProcessor));

Answer 4

  @Test
public void streamTest(){

    Stream<Integer> data = Stream.generate(() -> {
        //Block on IO
        return blockOnIO();
    });


    AtomicInteger countDown = new AtomicInteger(1000);
    final ArrayList[] buffer = new ArrayList[]{new ArrayList<Integer>()};
    Object syncO = new Object();
    data.parallel().unordered().map(i -> i * 1000).forEach(i->{
        System.out.println(String.format("FE %s %d",Thread.currentThread().getName(), buffer[0].size()));
        int c;
        ArrayList<Integer> export=null;
        synchronized (syncO) {
            c = countDown.addAndGet(-1);
            buffer[0].add(i);
            if (c == 0) {
                export=buffer[0];
                buffer[0] = new ArrayList<Integer>();
                countDown.set(1000);
            }
        }
        if(export !=null){
            sendBatch(export);
        }

    });
    //export any remaining
    sendBatch(buffer[0]);
}

Integer blockOnIO(){
    try {
        Thread.sleep(50);
        return Integer.valueOf((int)Math.random()*1000);
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

void sendBatch(ArrayList al){
    assert al.size() == 1000;
    System.out.println(String.format("LOAD %s %d",Thread.currentThread().getName(), al.size()));
}

这可能有些过时但应该以最小的锁定方式实现批量处理。

它将产生输出

FE ForkJoinPool.commonPool-worker-2 996
FE ForkJoinPool.commonPool-worker-5 996
FE ForkJoinPool.commonPool-worker-4 998
FE ForkJoinPool.commonPool-worker-3 999
LOAD ForkJoinPool.commonPool-worker-3 1000
FE ForkJoinPool.commonPool-worker-6 0
FE ForkJoinPool.commonPool-worker-1 2
FE ForkJoinPool.commonPool-worker-7 2
FE ForkJoinPool.commonPool-worker-2 4

Answer 5

以下是我的图书馆的解决方案：AbacusUtil：

stream.split(batchSize).parallel(threadNum).map(yourBatchProcessFunction);

有没有一种从java 8流中提取数据块的好方法？

5 个答案: