List中数据量过大如何处理？集合拆分 + 并发处理（Lists

今日份鸡汤：这个世界，除了贫穷和衰老可以毫不费力，其他你想要的一切，都需要拼命努力~

场景：
当你有很大一个List的时候，有时候业务处理时就需要将List拆分处理，比如你调用依赖方接口，Get请求中包含这个超长的List入参，这样请求URL就会出现过长的问题，所以可以使用Lists.partition进行分割。进而通过并发（parallelStream）来处理数据。结合Semaphore是为了控制并发量，以防依赖方接口不能支撑住很大并发量，使用Semaphore控制并发量以保证不给依赖方接口打死。

实现：

引入maven依赖

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>21.0</version>
</dependency>

引入这个依赖是因为需要导入这个包：
import com.google.common.collect.Lists;

来吧，上代码：

public class ListPartitionDemo {

    public static void main(String[] args) {

        Semaphore semaphore = new Semaphore(2);

        List<String> list = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < 35 ; i ++) {
            list.add(UUID.randomUUID().toString());
        }

        Lists.partition(list, 10).parallelStream().forEach(l -> {
            try {
                semaphore.acquire();
                Thread.sleep(2000);
                System.out.println(l);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                semaphore.release();
            }
        });
    }
}

执行结果：