當需要處理1000多次第三方API請求，且API不支持批量請求時，單線程處理效率極低。本文提供基于java多線程的解決方案，有效提升處理速度。
使用多線程和線程池是解決此問題的有效方法。多線程允許并發處理多個請求，顯著縮短總處理時間；而線程池則能有效管理線程資源，避免頻繁創建和銷毀線程帶來的性能損耗。
以下示例代碼演示如何使用java線程池處理大量API請求：
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import java.util.concurrent.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { // 創建大小為10的固定線程池 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); List<Data> dataList = getDataList(); // 提交任務到線程池 for (Data data : dataList) { executor.submit(() -> sendRequest(data)); } // 關閉線程池并等待任務完成 executor.shutdown(); try { if (!executor.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS)) { executor.shutdownNow(); } } catch (InterruptedException e) { executor.shutdownNow(); } } // 模擬發送API請求 private static void sendRequest(Data data) { // 在此處實現具體的API請求邏輯 // ... } // 模擬獲取數據列表 private static List<Data> getDataList() { // 在此處實現從數據源獲取數據的邏輯 // ... return new ArrayList<>(); } // 數據類，根據實際情況定義屬性 static class Data { // ... } }
代碼首先創建一個固定大小為10的線程池 Executors.newFixedThreadPool(10)。 線程池大小可根據實際情況調整，過大可能導致資源競爭，過小則無法充分利用多核CPU。 代碼遍歷數據列表，將每個數據項的API請求提交到線程池執行。 最后，代碼優雅地關閉線程池并等待所有任務完成，防止資源泄漏。 sendRequest 和 getDataList 方法需要根據實際情況實現具體的API請求邏輯和數據獲取邏輯。 Data 類也需要根據實際數據結構進行修改。 awaitTermination 方法設置了1小時的最大等待時間，超時則強制關閉線程池。
此示例展示了如何利用Java線程池高效處理大量API請求，提升程序效率。 需要注意的是，線程池大小需要根據實際情況調整，并考慮異常處理和請求超時機制，以確保程序的穩定性和可靠性。
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