当需要处理1000多次第三方API请求，且API不支持批量请求时，单线程处理效率极低。本文提供基于java多线程的解决方案，有效提升处理速度。
使用多线程和线程池是解决此问题的有效方法。多线程允许并发处理多个请求，显著缩短总处理时间；而线程池则能有效管理线程资源，避免频繁创建和销毁线程带来的性能损耗。
以下示例代码演示如何使用java线程池处理大量API请求：
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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) { // 创建大小为10的固定线程池 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); List<Data> dataList = getDataList(); // 提交任务到线程池 for (Data data : dataList) { executor.submit(() -> sendRequest(data)); } // 关闭线程池并等待任务完成 executor.shutdown(); try { if (!executor.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS)) { executor.shutdownNow(); } } catch (InterruptedException e) { executor.shutdownNow(); } } // 模拟发送API请求 private static void sendRequest(Data data) { // 在此处实现具体的API请求逻辑 // ... } // 模拟获取数据列表 private static List<Data> getDataList() { // 在此处实现从数据源获取数据的逻辑 // ... return new ArrayList<>(); } // 数据类，根据实际情况定义属性 static class Data { // ... } }
代码首先创建一个固定大小为10的线程池 Executors.newFixedThreadPool(10)。 线程池大小可根据实际情况调整，过大可能导致资源竞争，过小则无法充分利用多核CPU。 代码遍历数据列表，将每个数据项的API请求提交到线程池执行。 最后，代码优雅地关闭线程池并等待所有任务完成，防止资源泄漏。 sendRequest 和 getDataList 方法需要根据实际情况实现具体的API请求逻辑和数据获取逻辑。 Data 类也需要根据实际数据结构进行修改。 awaitTermination 方法设置了1小时的最大等待时间，超时则强制关闭线程池。
此示例展示了如何利用Java线程池高效处理大量API请求，提升程序效率。 需要注意的是，线程池大小需要根据实际情况调整，并考虑异常处理和请求超时机制，以确保程序的稳定性和可靠性。
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