``` WxCpMessageSendResult result = this.postMessageSend(taskMsgContent, corpId, agentId, touser); if (CollectionUtil.isNotEmpty(result.getInvalidUserList())) { // 1. 将非法用户列表转为HashSet Set<String> invalidUserSet = new HashSet<>(result.getInvalidUserList()); // 2. 直接提取非法ThirdInfo的ID集合 Set<String> invalidThirdIds = infoMap.values().stream() .filter(r -> invalidUserSet.contains(r.getThirdObjectId())) .map(SynThirdInfoEntity::getId) .collect(Collectors.toSet()); // 3. 单次流过滤非法接收者 List<McTaskMsgReceiveEntity> invalidReceiveList = receiveList.stream() .filter(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId())) .collect(Collectors.toList()); receiveList.removeAll(invalidReceiveList); if (CollectionUtil.isNotEmpty(invalidReceiveList)) { String errMsg = (SEND_EXCEPTION.getCode() == result.getErrCode().intValue()) ? result.getErrMsg() : "不合法的userid"; invalidReceiveList.stream().forEach(e -> { e.setEnabledMark(EnabledMarkEnum.FAIL.getCode()); e.setDescription(errMsg); }); invalidList.addAll(invalidReceiveList); } } if (CollectionUtil.isNotEmpty(receiveList)) { receiveList.stream().forEach(e -> { e.setEnabledMark(EnabledMarkEnum.SUCCESS.getCode()); e.setDescription(result.getMsgId()); }); }```优化代码

<think>好的，我现在需要帮助用户优化他们提供的Java代码。首先，我得仔细阅读代码，理解它的功能，然后找出可以优化的地方。让我先看一下代码结构。 这段代码看起来是在处理企业微信消息发送后的结果。主要步骤包括检查发送结果中的无效用户列表，过滤出无效的接收者，并更新这些接收者的状态。最后，处理有效的接收者，设置成功状态。用户可能希望代码更简洁、高效，或者符合某些编码规范。 首先，注意到用户在处理无效用户时，进行了多次集合操作。比如，将invalidUserList转为HashSet，然后通过流处理过滤出invalidThirdIds，接着再过滤invalidReceiveList。这里可能有重复操作，或者可以合并步骤的地方。 接下来，检查流的使用。例如，在过滤invalidThirdIds时，使用了stream()，但infoMap.values()可能是一个集合，直接流处理没问题。不过，是否可以考虑提前将infoMap中的ThirdObjectId提取出来，避免多次遍历？ 另外，在处理invalidReceiveList时，代码使用stream().filter()然后collect，之后又调用receiveList.removeAll(invalidReceiveList)。这里如果receiveList是ArrayList，removeAll可能会比较慢，因为需要遍历整个列表。如果改用ListIterator或者直接修改流处理的方式，可能会更高效。 还有，用户可能在使用Java 8以上的特性，所以可以考虑方法引用、更简洁的lambda表达式等。例如，forEach(e -> {...})可以替换成方法引用吗？但需要看内部操作是否适合。 再看条件判断部分，result.getErrCode().intValue()和SEND_EXCEPTION.getCode()的比较，这里是否有可能存在自动装箱的问题？或者是否有更简洁的比较方式？ 另外，代码中有多处判断集合是否为空，使用CollectionUtil.isNotEmpty，这可能来自Hutool工具类。这部分没问题，但可以检查是否有重复判断或者可以合并的地方。 还有，变量命名是否清晰？比如，infoMap中的r是否容易让人误解？或者可以换成更明确的变量名，如info。 在性能方面，如果invalidUserList很大，转换成HashSet是合理的，因为HashSet的contains操作是O(1)。这点已经处理了，没问题。 处理invalidThirdIds时，流操作可能会遍历整个infoMap.values()，然后过滤出ThirdObjectId在invalidUserSet中的条目，再收集其ID。这部分如果infoMap很大，可能会有性能问题，但可能无法避免。 接下来，过滤invalidReceiveList时，再次遍历receiveList，检查receiveUserId是否在invalidThirdIds中。这里如果invalidThirdIds是HashSet，查找效率高，没问题。 然后，removeAll(invalidReceiveList)可能会比较耗时，因为ArrayList的removeAll需要遍历所有元素。如果receiveList是LinkedList，效率更低。可以考虑在流处理时直接分区，将有效和无效的分开，避免后续的removeAll操作。 比如，使用Collectors.partitioningBy，将receiveList分成有效和无效两部分，然后分别处理。这样只需遍历一次，避免多次遍历和removeAll的开销。 另外，在处理无效接收者时，用户使用stream().forEach，是否有必要并行流？可能数据量不大，串行流更安全，但用户代码是串行的，保持原样即可。 还有，设置errMsg时，用户使用了三元运算符，这部分可以简化吗？或者提取成一个方法，增加可读性。 最后，在处理有效接收者时，同样使用stream().forEach，但可能可以合并到之前的处理中，减少遍历次数。 总结可能的优化点： 1. 合并流操作，减少遍历次数。 2. 使用partitioningBy分割有效和无效的接收者，避免removeAll。 3. 使用方法引用或更简洁的lambda表达式。 4. 提取重复代码，如设置接收者状态的部分。 5. 优化集合操作，如避免多次转换。 6. 使用更高效的集合类型或操作，如BitSet等，但可能不适用。 现在，具体分析每个步骤： 第一步，将invalidUserList转为HashSet，这是必要的，因为后面需要频繁contains检查，HashSet的O(1)时间复杂度更优。 第二步，提取invalidThirdIds，这里遍历infoMap.values()，过滤出ThirdObjectId在invalidUserSet中的条目，然后收集ID。这部分可以保持原样，但变量名r可以换成更清晰的名称，比如info。 第三步，过滤invalidReceiveList，这里遍历receiveList，检查receiveUserId是否在invalidThirdIds中。然后从receiveList中removeAll，再将invalidReceiveList添加到invalidList。这里的问题在于removeAll可能效率低，特别是当receiveList很大时。如果使用partitioningBy，可以一次性分割有效和无效的接收者，避免后续的removeAll，同时减少遍历次数。 例如： Map<Boolean, List<McTaskMsgReceiveEntity>> partitioned = receiveList.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId()))); List<McTaskMsgReceiveEntity> invalidReceiveList = partitioned.get(true); List<McTaskMsgReceiveEntity> validReceiveList = partitioned.get(false); 这样，receiveList就被分成了无效和有效两部分，无需再调用removeAll，直接使用validReceiveList即可。但原代码中receiveList可能是一个可变的集合，需要看后续是否还需要使用原receiveList。原代码中，最后如果receiveList不为空，会遍历设置成功状态。如果使用partitioningBy，可以替换receiveList为validReceiveList，或者直接处理这两部分。 另外，原代码中在处理invalidReceiveList后，将它们从receiveList中移除，这样剩下的receiveList就是有效的。但使用partitioningBy后，可以分开处理，无需修改原receiveList，这可能更安全，尤其是如果原receiveList是不可变的情况。 但原代码中receiveList是可变的，因为调用了removeAll。所以如果改为partitioningBy，需要将validReceiveList赋值给receiveList，或者替换原列表的内容。但可能更高效，因为避免了removeAll操作。 另一个优化点是使用removeIf方法，直接修改原列表。例如： receiveList.removeIf(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId())); 但这样需要遍历一次receiveList，而原代码中先过滤出invalidReceiveList，然后removeAll，相当于遍历两次。而removeIf只需要遍历一次，可能更高效。或者，原代码中的方式可能更直观，但性能上可能差别不大，取决于列表的大小。 不过，原代码中的invalidReceiveList是后续需要处理的，所以需要先收集invalidReceiveList，然后从receiveList中移除，再处理它们。如果用removeIf，需要先收集invalidReceiveList，或者结合条件处理。 可能更高效的方式是，在过滤时同时收集无效的接收者，并同时从原列表中移除。但Java的流处理中，无法直接修改原列表，除非使用forEach，但这样可能降低可读性。 或者，可以将接收者分成两部分，有效和无效，然后分别处理，这样不需要修改原列表，而是直接使用新的列表。但原代码中的receiveList可能在后续还有其他用途，需要确认是否可以替换。 例如： List<McTaskMsgReceiveEntity> validReceives = receiveList.stream() .filter(r -> !invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId())) .collect(Collectors.toList()); List<McTaskMsgReceiveEntity> invalidReceives = receiveList.stream() .filter(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId())) .collect(Collectors.toList()); 然后，将receiveList替换为validReceives，或者直接处理这两个列表。这样，原receiveList可能不再被使用，但需要看后续代码是否有依赖。原代码中，后续处理receiveList时，已经移除了无效的，所以如果替换为validReceives，效果相同。 但这样需要遍历两次receiveList，一次过滤有效，一次无效。不过，使用partitioningBy可以一次性分割，效率更高。 综合来看，使用partitioningBy分割有效和无效的接收者，可以避免多次遍历，提高效率。这是可能的优化点。 另外，在处理invalidReceiveList时，原代码使用了stream().forEach，但可以简化为forEach（因为List本身有forEach方法），不过区别不大。 在设置errMsg时，三元运算符可以提取成一个单独的方法或变量，增加可读性。例如： String errMsg = determineErrorMessage(result); private String determineErrorMessage(WxCpMessageSendResult result) { return (SEND_EXCEPTION.getCode() == result.getErrCode().intValue()) ? result.getErrMsg() : "不合法的userid"; } 或者直接抽取为局部变量，但可能没必要，除非逻辑复杂。 此外，在处理invalidReceiveList时，如果使用forEach，可以考虑使用方法引用，例如： invalidReceiveList.forEach(this::processInvalidReceive); 但原代码中的forEach内部有设置状态和描述，可能无法直接提取，除非创建辅助方法。 另外，原代码中的： invalidReceiveList.stream().forEach(e -> { ... }); 可以简化为： invalidReceiveList.forEach(e -> { ... }); 因为List本身有forEach方法，无需转换为流。 这是个小优化，但能提高代码简洁性。 还有，在处理有效的receiveList时，原代码使用stream().forEach，同样可以简化为receiveList.forEach(...)。 此外，原代码中的infoMap.values().stream()...，如果infoMap很大，可以考虑并行流，但需要确保线程安全，但可能得不偿失，除非数据量极大。 另一个可能的优化是，将invalidThirdIds的收集与过滤invalidReceiveList合并，但可能不直观。 总结优化步骤： 1. 使用partitioningBy分割有效和无效的接收者，避免removeAll，提高效率。 2. 简化forEach，使用List的forEach方法而非stream().forEach。 3. 提取错误消息的判断逻辑，增加可读性。 4. 合并或简化流操作，减少中间集合的创建。 5. 变量命名优化，提高可读性。 6. 可能的异常处理，比如null检查，但原代码已使用CollectionUtil.isNotEmpty。 现在，逐步重构代码： 原代码中，处理invalidUserList的部分： Set<String> invalidUserSet = new HashSet<>(result.getInvalidUserList()); Set<String> invalidThirdIds = infoMap.values().stream() .filter(r -> invalidUserSet.contains(r.getThirdObjectId())) .map(SynThirdInfoEntity::getId) .collect(Collectors.toSet()); List<McTaskMsgReceiveEntity> invalidReceiveList = receiveList.stream() .filter(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId())) .collect(Collectors.toList()); receiveList.removeAll(invalidReceiveList); 可以改为： Set<String> invalidUserSet = new HashSet<>(result.getInvalidUserList()); Set<String> invalidThirdIds = infoMap.values().stream() .filter(info -> invalidUserSet.contains(info.getThirdObjectId())) .map(SynThirdInfoEntity::getId) .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new)); // 明确使用HashSet提高后续contains性能 Map<Boolean, List<McTaskMsgReceiveEntity>> partitionedReceives = receiveList.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId()))); List<McTaskMsgReceiveEntity> invalidReceiveList = partitionedReceives.get(true); List<McTaskMsgReceiveEntity> validReceiveList = partitionedReceives.get(false); // 替换原receiveList为validReceiveList，或者清空并添加所有有效元素 receiveList.clear(); receiveList.addAll(validReceiveList); 这样，避免使用removeAll，而是直接分割为两部分，并替换receiveList的内容。这可能更高效，尤其是当receiveList很大时，因为ArrayList的removeAll方法需要遍历所有元素，而逐个检查是否在invalidReceiveList中（即O(n*m)复杂度）。而partitioningBy的复杂度是O(n)，更高效。 接下来，处理invalidReceiveList： if (CollectionUtil.isNotEmpty(invalidReceiveList)) { String errMsg = ...; invalidReceiveList.forEach(e -> { e.setEnabledMark(...); e.setDescription(...); }); invalidList.addAll(invalidReceiveList); } 这部分可以保持不变，但可以简化errMsg的获取，如提取方法。 处理有效接收者： if (CollectionUtil.isNotEmpty(receiveList)) { receiveList.forEach(e -> { e.setEnabledMark(...); e.setDescription(...); }); } 同样，可以简化。 综合以上，优化后的代码可能如下： WxCpMessageSendResult result = this.postMessageSend(taskMsgContent, corpId, agentId, touser); if (CollectionUtil.isNotEmpty(result.getInvalidUserList())) { Set<String> invalidUserSet = new HashSet<>(result.getInvalidUserList()); Set<String> invalidThirdIds = infoMap.values().stream() .filter(info -> invalidUserSet.contains(info.getThirdObjectId())) .map(SynThirdInfoEntity::getId) .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new)); Map<Boolean, List<McTaskMsgReceiveEntity>> partitionedReceives = receiveList.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId()))); List<McTaskMsgReceiveEntity> invalidReceiveList = partitionedReceives.get(true); List<McTaskMsgReceiveEntity> validReceiveList = partitionedReceives.get(false); receiveList.clear(); receiveList.addAll(validReceiveList); if (CollectionUtil.isNotEmpty(invalidReceiveList)) { String errMsg = SEND_EXCEPTION.getCode() == result.getErrCode().intValue() ? result.getErrMsg() : "不合法的userid"; invalidReceiveList.forEach(e -> { e.setEnabledMark(EnabledMarkEnum.FAIL.getCode()); e.setDescription(errMsg); }); invalidList.addAll(invalidReceiveList); } } if (CollectionUtil.isNotEmpty(receiveList)) { receiveList.forEach(e -> { e.setEnabledMark(EnabledMarkEnum.SUCCESS.getCode()); e.setDescription(result.getMsgId()); }); } 这样修改后，使用了partitioningBy来分割有效和无效的接收者，避免了removeAll，提高了效率。同时，变量名info更清晰。此外，使用List的forEach方法代替stream().forEach。 其他可能的优化点： - 如果infoMap的value中的ThirdObjectId和ID的映射可以预先建立，比如缓存为一个Map<String, String>（ThirdObjectId到ID），那么invalidThirdIds的获取可以更快，通过直接查找。但需要看infoMap的结构和使用场景，是否有重复使用的情况，否则可能不划算。 - 使用静态导入CollectionUtil.isNotEmpty，让代码更简洁，但取决于项目规范。 - 将错误消息的生成提取为方法，如： private String getErrorMessage(WxCpMessageSendResult result) { return SEND_EXCEPTION.getCode() == result.getErrCode().intValue() ? result.getErrMsg() : "不合法的userid"; } 然后在代码中调用： String errMsg = getErrorMessage(result); 这样提高可读性。 - 在处理有效和无效接收者时，可以提取公共方法，设置状态和描述，减少重复代码。例如： private void processReceiveEntity(McTaskMsgReceiveEntity entity, EnabledMarkEnum status, String description) { entity.setEnabledMark(status.getCode()); entity.setDescription(description); } 然后： invalidReceiveList.forEach(e -> processReceiveEntity(e, EnabledMarkEnum.FAIL, errMsg)); receiveList.forEach(e -> processReceiveEntity(e, EnabledMarkEnum.SUCCESS, result.getMsgId())); 但需要确保description的处理正确，因为成功时的描述是msgId，而失败时是errMsg。所以可能需要调整参数，或者分开处理。不过，可能不太容易统一，所以可能不适用。 最后，检查可能的NPE，比如result是否为null，但原代码中result是postMessageSend的返回结果，假设不为null。另外，invalidUserList可能为空，但代码已经检查了CollectionUtil.isNotEmpty。 综上所述，优化后的代码应该更高效、简洁，可读性更高。</think>以下是针对代码的优化方案，分步骤说明： ### 一、优化点分析 1. **集合操作优化**：用`partitioningBy`替代`removeAll`，减少遍历次数 2. **循环效率提升**：直接使用集合的`forEach`替代`stream().forEach` 3. **代码可读性增强**：提取错误消息生成逻辑 4. **类型明确性**：使用`Collectors.toCollection`指定集合类型 5. **变量命名优化**：使用更清晰的变量名 ### 二、优化后代码 ```java WxCpMessageSendResult result = this.postMessageSend(taskMsgContent, corpId, agentId, touser); if (CollectionUtil.isNotEmpty(result.getInvalidUserList())) { // 1. 构建非法用户ID集合（自动去重） final Set<String> invalidUsers = new HashSet<>(result.getInvalidUserList()); // 2. 提取对应ThirdInfo的ID集合（使用HashSet加速查询） final Set<String> invalidThirdIds = infoMap.values().stream() .filter(info -> invalidUsers.contains(info.getThirdObjectId())) .map(SynThirdInfoEntity::getId) .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new)); // 3. 使用分区操作一次性分离有效/无效接收者 final Map<Boolean, List<McTaskMsgReceiveEntity>> partitioned = receiveList.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(r -> invalidThirdIds.contains(r.getReceiveUserId()))); final List<McTaskMsgReceiveEntity> invalidReceives = partitioned.get(true); final List<McTaskMsgReceiveEntity> validReceives = partitioned.get(false); // 4. 替换原接收者列表为合法接收者 receiveList.clear(); receiveList.addAll(validReceives); // 5. 处理非法接收者 if (CollectionUtil.isNotEmpty(invalidReceives)) { final String errorMessage = determineErrorMessage(result); invalidReceives.forEach(e -> markAsFailed(e, errorMessage)); invalidList.addAll(invalidReceives); } } // 6. 处理合法接收者 if (CollectionUtil.isNotEmpty(receiveList)) { receiveList.forEach(e -> markAsSuccess(e, result.getMsgId())); } // 辅助方法：错误消息判断 private String determineErrorMessage(WxCpMessageSendResult result) { return SEND_EXCEPTION.getCode() == result.getErrCode().intValue() ? result.getErrMsg() : "不合法的userid"; } // 辅助方法：标记失败状态 private void markAsFailed(McTaskMsgReceiveEntity entity, String msg) { entity.setEnabledMark(EnabledMarkEnum.FAIL.getCode()); entity.setDescription(msg); } // 辅助方法：标记成功状态 private void markAsSuccess(McTaskMsgReceiveEntity entity, String msgId) { entity.setEnabledMark(EnabledMarkEnum.SUCCESS.getCode()); entity.setDescription(msgId); } ``` ### 三、优化说明 1. **集合操作优化**： - 使用`partitioningBy`将接收者列表**一次性分割**为有效/无效两部分，时间复杂度从$O(2n)$降为$O(n)$ - 通过`clear()+addAll()`替代`removeAll()`，避免`ArrayList.removeAll()`的$O(n^2)$复杂度 2. **性能提升**： - 使用`HashSet`存储`invalidThirdIds`，使`contains`操作保持$O(1)$时间复杂度 - 避免创建中间集合`invalidReceiveList`，直接使用分区结果 3. **代码结构优化**： - 提取`determineErrorMessage`方法集中处理错误逻辑 - 创建`markAsFailed/markAsSuccess`方法消除重复代码 - 使用`final`关键字明确变量不可变性 4. **可读性增强**： - 将`infoMap.values().stream()`中的`r`重命名为`info` - 用`partitioned`替代匿名流操作，明确分区意图 ### 四、性能对比 | 操作 | 原方案复杂度 | 新方案复杂度 | |------|-------------|-------------| | 过滤接收者 | $O(n*m)$ | $O(n)$ | | 状态标记 | $O(2n)$ | $O(n)$ | | 集合修改 | $O(n^2)$ | $O(n)$ | （其中$n$为receiveList长度，$m$为invalidReceiveList长度） 建议在实际业务数据量较大时，该优化可显著提升执行效率。