以下回答来自 chatgpt, 供你参考。
针对这个场景,使用多线程并行处理 list 数据可以提高处理效率。你可以使用 Java 的线程池来实现多线程处理。Java 提供的线程池可以在多个线程之间共享一组线程,可以重复利用线程,减少线程创建和销毁的开销,从而提高效率。
在处理大量数据时,可以考虑使用分治思想,将数据分成若干份,分别交给不同的线程去处理,处理完成后再将结果合并。这样可以充分利用多核 CPU 的性能,提高并行处理的效率。
对于里面那层 for 循环的处理,你可以使用并行流来提高处理效率。Java 8 引入了 Stream API ,可以方便地进行并行处理。你可以使用 stream() 方法将结果列表转换成流,然后使用 parallel() 方法将流转换为并行流,最后使用 forEach() 方法对流进行处理。
List<List> resultLists = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, list.size())
.parallel()
.forEach(i -> {
List resultList =
HttpRequest.post(url).body(list.get(i));
resultLists.add(resultList);
});
List results =
resultLists.stream()
.flatMap(List::stream)
.parallel()
.map(result -> {
var resultA = functionA(result);
var resultB = functionB(resultA);
var resultC = functionC(resultB);
return resultC;
})
.collect(Collectors.toList());
这里使用了 Java 8 的 Stream API ,通过并行处理来提高处理效率。第一个 forEach() 方法将结果列表转换成流,并行地处理列表中的每个元素,将结果添加到结果列表中。第二个流中的 flatMap() 方法将多个结果列表合并成一个流,然后并行地对每个结果进行处理,最后将结果收集到一个列表中。