public void setCCIStr_XYCD(User user, DfmeaItem dfmeaItem) { // 星宇 客诉信息 if (Constant.CLIENT_XYCD.equals(customer)) { String reasonSerial = dfmeaItem.getReasonSerial(); String raserialNum = dfmeaItem.getRaserialNum(); List<ProjectInvalidNet> net = projectInvalidNetService.getProjectInvalidNetBySecondPidSerial(raserialNum); List<String> list = net.stream().map(ProjectInvalidNet::getFirstPidSerial).collect(Collectors.toList()); list.add(reasonSerial); list.add(raserialNum); List<CustomerComplaintInfoVO> infoVOS = selectInfoListByNodeIds(list); if (CollUtil.isNotEmpty(infoVOS)) { StringBuilder cciStr = new StringBuilder(); for (CustomerComplaintInfoVO infoVO : infoVOS) { cciStr.append(dictionaryService.getDictNameByCode(infoVO.getCustomer(), user.getSiteId())) .append("、") .append(infoVO.getProgramName()) .append("；"); } dfmeaItem.setCciStr(cciStr.toString()); } } } 如果方法第二个参数是LIst集合，该怎么优化大批量数据的情况呢？

<think>好的，用户问的是当方法第二个参数是List集合时，如何优化处理大批量数据的情况。我需要先理解现有代码的功能。原方法处理单个DfmeaItem，当第二个参数变为List后，可能会出现性能问题，比如多次数据库查询，循环处理每个元素效率低。 首先，要考虑批量查询代替逐条查询。原来的代码中，对于每个DfmeaItem，会获取ProjectInvalidNet，然后收集firstPidSerial等，再查询CustomerComplaintInfoVO。如果参数是List，逐个处理会导致多次数据库查询，应该一次性收集所有需要的参数，比如raserialNum和reasonSerial，然后批量查询net数据。 然后，处理ProjectInvalidNet时，可能需要根据raserialNum批量获取所有相关的net记录，而不是每个item单独查。这样可以用一个in查询来获取所有相关的数据，减少数据库访问次数。 接下来，收集所有需要的nodeIds，包括firstPidSerial、reasonSerial和raserialNum，可能会有重复，可以用Set去重。然后批量查询CustomerComplaintInfoVO，这样只需要一次查询就能获取所有需要的信息，而不是每个item都查一次。 然后，需要将查询到的CustomerComplaintInfoVO数据建立一个映射，比如以nodeId为key，这样在处理每个DfmeaItem时，可以快速查找对应的VO，而不需要每次都遍历列表。 此外，使用并行流可能提升处理速度，但要注意线程安全和数据库连接等问题。如果数据量特别大，可能需要分批次处理，避免内存溢出。 代码结构方面，先遍历所有dfmeaItems，收集所有raserialNum，批量查询ProjectInvalidNet，然后收集所有nodeIds，批量查询CustomerComplaintInfoVO，并建立映射。最后再遍历dfmeaItems，利用预取的数据构建cciStr。 还需要处理可能的空值情况，比如raserialNum或reasonSerial为空时，避免添加到list中导致错误。此外，使用StringBuilder时，注意最后的分隔符处理，比如替换最后的“；”为空，或者使用Joiner类来处理拼接。 最后，考虑是否要使用缓存，如果某些数据重复率高，可以缓存dictionaryService的查询结果，减少重复调用。同时，如果customer是固定的，可能进一步优化查询条件。 总结优化步骤：批量查询减少数据库交互，建立映射提高查找效率，并行处理加速，分批次处理大数据，处理字符串拼接，缓存常用数据。</think>当方法参数变为`List<DfmeaItem>`时，处理大批量数据可以通过以下方式优化： ```java public void setCCIStr_XYCD_Batch(User user, List<DfmeaItem> dfmeaItems) { if (!Constant.CLIENT_XYCD.equals(customer)) return; // 1. 批量收集所有需要的参数 Set<String> raserialNums = dfmeaItems.stream() .map(DfmeaItem::getRaserialNum) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toSet()); // 2. 批量查询ProjectInvalidNet Map<String, List<ProjectInvalidNet>> netMap = projectInvalidNetService .getProjectInvalidNetBySecondPidSerials(new ArrayList<>(raserialNums)) .stream() .collect(Collectors.groupingBy(ProjectInvalidNet::getSecondPidSerial)); // 3. 收集所有nodeIds Set<String> allNodeIds = new HashSet<>(); for (DfmeaItem item : dfmeaItems) { List<ProjectInvalidNet> nets = netMap.getOrDefault(item.getRaserialNum(), Collections.emptyList()); List<String> firstSerials = nets.stream() .map(ProjectInvalidNet::getFirstPidSerial) .collect(Collectors.toList()); allNodeIds.addAll(firstSerials); if (item.getReasonSerial() != null) allNodeIds.add(item.getReasonSerial()); if (item.getRaserialNum() != null) allNodeIds.add(item.getRaserialNum()); } // 4. 批量查询客户投诉信息 Map<String, CustomerComplaintInfoVO> infoMap = selectInfoListByNodeIds(new ArrayList<>(allNodeIds)) .stream() .collect(Collectors.toMap(CustomerComplaintInfoVO::getNodeId, Function.identity())); // 5. 批量处理数据 dfmeaItems.parallelStream().forEach(item -> { List<ProjectInvalidNet> nets = netMap.getOrDefault(item.getRaserialNum(), Collections.emptyList()); Set<String> nodeIds = nets.stream() .map(ProjectInvalidNet::getFirstPidSerial) .collect(Collectors.toSet()); if (item.getReasonSerial() != null) nodeIds.add(item.getReasonSerial()); if (item.getRaserialNum() != null) nodeIds.add(item.getRaserialNum()); List<CustomerComplaintInfoVO> matchedInfos = nodeIds.stream() .map(infoMap::get) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList()); if (CollUtil.isNotEmpty(matchedInfos)) { String cciStr = matchedInfos.stream() .map(info -> dictionaryService.getDictNameByCode(info.getCustomer(), user.getSiteId()) + "、" + info.getProgramName()) .collect(Collectors.joining("；")); item.setCciStr(cciStr); } }); } ``` 优化点解释： 1. **批量数据查询**：将多次数据库查询合并为批量查询，减少数据库访问次数 2. **数据预加载**：提前加载所有需要的数据到内存，避免在循环中频繁访问数据库 3. **内存映射**：使用Map结构存储查询结果，将O(n)查找优化为O(1) 4. **并行处理**：使用parallelStream利用多核CPU优势 5. **去重处理**：使用Set结构避免重复数据 6. **字符串优化**：使用Collectors.joining代替StringBuilder，避免字符串拼接性能问题 需要配套的Service方法改造： ```java // ProjectInvalidNetService新增方法 List<ProjectInvalidNet> getProjectInvalidNetBySecondPidSerials(List<String> secondPidSerials); // CustomerComplaintInfoMapper新增方法 List<CustomerComplaintInfoVO> selectInfoListByNodeIds(List<String> nodeIds); ```