Stream分页详解

一、stream分页排序

Stream是Java8中新增的API，用于支持函数式编程。其提供了大量的方法和操作，其中很重要的一种就是排序。在分页操作中，排序也占据着非常重要的地位。

排序可以通过sorted()方法实现。例如：

List list = Arrays.asList(1, 5, 3, 9, 7, 6);
List sortedList = list.stream()
                                 .sorted()
                                 .collect(Collectors.toList());

上述代码中，我们首先将一个整数列表转换成Stream，然后使用sorted()方法对列表进行升序排序，最后通过collect()方法将结果转换为List。

二、stream分为几个区

在进行分页操作时，我们需要将数据分为多个区，以方便进行分页处理。Stream提供了skip()和limit()方法可以帮助我们实现这一点。

skip()方法用于跳过前n个元素，返回剩下的元素，代码如下：

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List result = list.stream()
                            .skip(2)
                            .collect(Collectors.toList());

上述代码中，我们将一个整数列表转换成Stream，然后使用skip()方法跳过前两个元素，返回剩下的四个元素。

limit()方法用于截取Stream的前n个元素，代码如下：

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List result = list.stream()
                            .limit(3)
                            .collect(Collectors.toList());

上述代码中，我们将一个整数列表转换成Stream，然后使用limit()方法截取前三个元素。

三、stream分页查询

Stream可以帮助我们实现分页操作。以MySQL数据库为例，我们可以通过limit()和offset()方法实现分页查询。

假设我们有一个包含1000条记录的用户表，我们想要查询第11到20条记录，代码如下：

int pageNum = 2;    // 第二页
int pageSize = 10;  // 每页10条记录
List userList = userDao.getAllUsers();  // 获取所有用户
List result = userList.stream()
                            .skip((pageNum - 1) * pageSize)
                            .limit(pageSize)
                            .collect(Collectors.toList());

上述代码中，我们先获取了所有的用户记录，并将其转换成Stream。然后使用skip()方法跳过前10条记录（第一页的记录），使用limit()方法截取10条记录，即第11到20条记录。

四、stream分页性能问题

在进行分页操作时，我们需要避免出现性能问题。一般而言，使用limit()和skip()方法进行分页操作，并不会影响整个查询的性能。

但是，在对大数据量进行分页查询时（例如上百万条记录），由于Stream是在内存中进行操作的，会导致内存溢出的问题。此时，我们需要考虑使用分页查询的扩展库，例如Mybatis-PageHelper。

五、stream分页1000条数据

在分页中，我们通常会将数据分为若干页。如果我们想要将数据分为1000条一组，则可以使用partition()方法实现，代码如下：

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
int pageSize = 1000;

List<List> result = IntStream.range(0, (list.size() + pageSize - 1) / pageSize)
                                      .mapToObj(i -> list.subList(i * pageSize, Math.min(pageSize * (i + 1), list.size())))
                                      .collect(Collectors.toList());

上述代码中，我们将一个包含9个元素的整数列表拆分为每1000条一组的集合。使用IntStream.range()方法生成了一系列的数字范围，然后将列表按照指定的大小进行拆分，使用collect()方法将结果转换为List。

六、stream流分页

除了使用limit()和skip()方法进行分页操作外，我们还可以使用流分页技术。

在实现流分页时，我们需要自定义一个类，实现Spliterator接口，代码如下：

public class StreamPager implements Spliterator {
    // 分页大小
    private final int pageSize;

    // 数据源
    private final Spliterator source;

    // 当前页数
    private int currentPage = 0;

    // 总页数
    private long totalPages = Long.MAX_VALUE;

    // 当前页记录数
    private int currentPageSize = 0;

    // 当前页数据
    private List currentPageData;

    public StreamPager(Spliterator source, int pageSize) {
        this.pageSize = pageSize;
        this.source = source;
    }

    @Override
    public boolean tryAdvance(Consumer action) {
        if (currentPage == 0) {  // 第一页
            currentPageData = new ArrayList(pageSize);
            while (source.tryAdvance((T t) -> {
                currentPageData.add(t);  // 将记录添加到当前页数据
                currentPageSize++;
            }) && currentPageSize < pageSize) ;
            totalPages = (source.estimateSize() + pageSize - 1) / pageSize;  // 计算总页数
        }

        if (currentPageData.isEmpty()) {  // 没有下一页
            return false;
        }

        action.accept(currentPageData.remove(0));  // 取出记录
        currentPageSize--;
        if (currentPageSize == 0 && currentPage < totalPages) {  // 进入下一页
            currentPage++;
            currentPageSize = 0;
        }

        return true;
    }

    @Override
    public Spliterator trySplit() {
        return null;
    }

    @Override
    public long estimateSize() {
        return totalPages * pageSize;
    }

    @Override
    public int characteristics() {
        return source.characteristics();
    }
}

代码中，我们定义了一个StreamPager类，实现了Spliterator接口。该类用于对数据进行分页操作。

我们可以使用StreamSupport.stream()方法创建一个Stream，并将StreamPager作为参数传入。例如：

List userList = userDao.getAllUsers();  // 获取所有用户
Stream userStream = StreamSupport.stream(new StreamPager(userList.spliterator(), 10), false);
List page1 = userStream.collect(Collectors.toList());  // 获取第一页数据

上述代码中，我们首先获取所有的用户记录，并将其转换为Stream。然后使用自定义的StreamPager类进行分页操作，设置分页大小为10。最后通过collect()方法将结果转换为List。

七、list stream分页

除了使用Stream对象进行分页外，我们还可以使用List对象实现分页操作。例如：

List userList = userDao.getAllUsers();  // 获取所有用户
List page1 = userList.subList(0, 10);  // 获取第一页数据

上述代码中，我们首先获取所有的用户记录，然后使用subList()方法将其拆分为前10条记录，得到第一页数据。

八、stream分组

在对数据进行分页前，我们通常需要将其进行分组。Stream提供了groupingBy()方法可以帮助我们实现分组操作。

例如，我们有一份包含学生成绩的列表，并按照班级进行分组，代码如下：

Map<Integer, List> studentMap = studentList.stream()
                                                     .collect(Collectors.groupingBy(Student::getClassId));

上述代码中，我们将学生列表转换成Stream，并使用groupingBy()方法将其按照班级（classId属性）进行分组，最终得到一个Map，其中Key为班级编号，Value为学生列表。

九、stream流分组

与流分页类似，我们可以自定义一个类，实现Spliterator接口，来实现流分组操作。

例如，我们有一份包含学生成绩的列表，并按照班级进行分组，每组最多包含10条记录，代码如下：

public class StreamGrouper implements Spliterator<Map.Entry<K, List>> {

    // 分组方法

    private static final BiConsumer<Map<Object, List