java循环分页查询数据，任何把查询到的数据，分批处理，多线程提交到数据库清洗数据
while循环分页查询数据，任何把查询到的数据，分批多线程提交到数据库清洗数据，具体实现如下
- 分页循环：使用while循环逐页获取订单数据（每页1000条）。 分批处理：将每页数据拆分为每批10条的小批次。
- 多线程执行：通过ExecutorService提交任务，使用线程池并发处理每个批次。
- 延迟控制：在提交每批次任务后，主线程等待200毫秒再提交下一批任务，确保批次提交间隔。
以下是完善后的代码实现，使用 List<Future<?>> 收集任务，并通过 for 循环逐批提交任务，同时控制提交间隔为200ms：
完善后的代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;public class OrderProcessor {private static final int THREAD_POOL_SIZE = 10; // 根据业务调整线程池大小private static final int BATCH_SIZE = 10; // 每批处理10条数据public void processOrders() {int currentPage = 1;int pageSize = 1000; // 每页1000条ExecutorService threadPool = ThreadPoolFactory.getThreadPool(); // 从工厂获取线程池while (true) {List<Order> currentPageData = queryOrders(currentPage, pageSize);if (currentPageData.isEmpty()) {break;}// 将当前页数据拆分为每批10条的列表List<List<Order>> splitBatchs = splitDataIntoBatches(currentPageData, BATCH_SIZE);// 使用Future列表管理任务List<Future<?>> futureList = new ArrayList<>();for (List<Order> batch : splitBatchs) {Future<?> future = threadPool.submit(() -> processBatch(batch));futureList.add(future);try {Thread.sleep(200); // 主线程等待200ms再提交下一批任务} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();throw new RuntimeException("线程被中断", e);}}// 等待当前页所有任务完成（可选）for (Future<?> future : futureList) {try {future.get(); // 等待任务完成并处理可能的异常} catch (Exception e) {// 处理任务执行异常e.printStackTrace();}}currentPage++;}threadPool.shutdown();}// 拆分数据为批次private List<List<Order>> splitDataIntoBatches(List<Order> data, int batchSize) {List<List<Order>> batches = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < data.size(); i += batchSize) {batches.add(data.subList(i, Math.min(i + batchSize, data.size())));}return batches;}// 处理每个批次的业务逻辑private void processBatch(List<Order> batch) {// 业务逻辑（如保存到历史快照表）saveToSnapshotTable(batch);}// 假设的查询方法private List<Order> queryOrders(int page, int size) {// 实现分页查询逻辑（通过框架如MyBatis/Spring Data JPA）return new ArrayList<>();}// 保存到历史表（依赖框架的DAO/Repository）private void saveToSnapshotTable(List<Order> batch) {// 使用框架提供的DAO或Repository执行批量插入}
}关键点说明
- 线程池获取：
• 使用 ThreadPoolFactory.getThreadPool() 替换直接创建线程池，确保与框架整合（如Spring的线程池管理）。 - Future列表管理：
• 将每个任务的 Future 对象存入 futureList，便于后续统一处理任务结果或异常。 - 批次提交间隔：
• 在 for 循环中，每提交一个批次后调用 Thread.sleep(200)，确保主线程等待200ms后提交下一批任务。 - 任务等待与异常处理：
• 可选择性调用 future.get() 等待任务完成（如需保证顺序或处理异常）。
注意事项
- 线程安全：
• 确保 saveToSnapshotTable 等业务方法是线程安全的（例如使用框架的事务注解 @Transactional）。 - 性能优化：
• 根据实际压力调整线程池大小（THREAD_POOL_SIZE），避免资源竞争。 - 异常处理：
• 在 future.get() 中捕获 ExecutionException 和 InterruptedException，并根据需求重试或记录日志。 - 框架集成：
• 若使用Spring，可通过 @Async 注解简化异步任务提交，但需结合自定义线程池。
此方案兼顾了分页处理和多线程效率，同时通过 Future 管理任务状态，确保逻辑可控。