Guava 的 Lists.partition ，并将任务分发给多个线程来并行处理每个子列表

Guava 的 Lists.partition 方法主要用于将一个列表分成多个子列表

使用这个方法来实现多线程操作，将任务分发给多个线程来并行处理每个子列表。

举例子

如何使用 Guava 的 Lists.partition 来并行处理多个子列表

 import com.google.common.collect.Lists;
 ​
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 import java.util.concurrent.ExecutorService;
 import java.util.concurrent.Executors;
 ​
 public class ParallelProcessingWithGuava {
     public static void main(String[] args) {
         // 原始列表
         List<Integer> originalList = new ArrayList<>();
         for (int i = 1; i <= 100; i++) {
             originalList.add(i);
         }
 ​
         // 将原始列表分成多个子列表
         int partitionSize = 10;
         List<List<Integer>> partitions = Lists.partition(originalList, partitionSize);
 ​
         // 创建一个固定大小的线程池
         int numThreads = partitions.size();
         ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
 ​
         // 提交任务给线程池
         for (List<Integer> partition : partitions) {
             executorService.execute(() -> {
                 // 在这里处理子列表
                 for (Integer item : partition) {
                     // 执行任务操作
                     System.out.println("Processing item: " + item);
                 }
             });
         }
 ​
         // 关闭线程池
         executorService.shutdown();
     }
 }

原始列表被分成多个子列表，每个子列表包含10个元素。

然后，一个固定大小的线程池被创建，每个子列表都会被提交给线程池中的一个线程来处理。

实现多线程并行处理多个子列表，提高处理效率。

附：

 int partitionSize = 3; // 设置分片大小
 List<List<String>> partitions = Lists.partition(originalList, partitionSize);
 ​
 // 创建固定大小的线程池，线程数为子列表数
 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(partitions.size());

partitions.size() 和 partitionSize 之间有关系，但不一定相等。

如果 originalList 包含 n 个元素，那么 partitions 将包含 n / partitionSize 个子列表，每个子列表的大小最多为 partitionSize。

partitions.size() 将返回 partitions 列表中子列表的数量，即 n / partitionSize。这是一个整数值，表示了原始列表被分成的子列表的数量，而不是 partitionSize 的值。

它们之间的关系是：partitions.size() = originalList.size() / partitionSize。