开发中我们可能会遇到一个大的集合，然后我们需要对集合进行拆分，然后再对拆分的集合进行相关的操作。
当然我们可以自己写一个拆分的方法，我自己写过，但是感觉还不是很好，其实不少开源项目已经写了工具类，我们站在大神肩膀上开发就行了。
将List拆分很多的小的List的过程，我们称之为分片，当然也可以称为List的分隔，选一个你喜欢的名字就行，你喜欢的就是最好的。
在Java中分片的常见实现方法有以下几种：
- 使用Google的Guava框架实现切片
- 使用Apache的commons框架实现切片
- 使用Hutool工具类实现切片
接下来我们就分别看一下，你的项目中如果已经引用了相应的jar包你就可以使用相应的方法实现List切片。
Google Guava
先在项目的 pom.xml 中添加框架支持，增加以下配置：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.0.1-jre</version>
</dependency>
有了 Guava 框架之后，只需要使用 Lists.partition 方法即可实现分片，如下代码所示：
List<String> tempList = Arrays.asList("水星","金星","地球","火星",
"冥王星","土星","天王星","海王星","冥王星","木星");
// size 是把集合拆分的大小，size 为表示拆分成拆分的集合大小为3，
// 后面不足3的有多少算多少
List<List<String>> partition = Lists.partition(tempList, 3);
System.out.println(partition);
结果如下：(拆成如下结果，开发的时候再遍历集合进行应用)
[[水星, 金星, 地球],
[火星, 冥王星, 土星],
[天王星, 海王星, 冥王星],
[木星]]
apache commons
先在项目的 pom.xml 中添加框架支持，增加以下配置：
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-collections4</artifactId>
<version>4.4</version>
</dependency>
有了 commons 之后，只需要使用 ListUtils.partition 方法即可实现分片，如下代码所示：
List<String> tempList = Arrays.asList("水星","金星","地球","火星","冥王星","土星","天王星","海王星","冥王星","木星");
List<List<String>> partition = ListUtils.partition(tempList, 6);
System.out.println(partition);
输出结果如下：
[[水星, 金星, 地球, 火星, 冥王星, 土星],
[天王星, 海王星, 冥王星, 木星]]
Hutool
先在项目的 pom.xml 中添加框架支持，增加以下配置：
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.7.14</version>
</dependency>
有了 Hutool 框架之后，只需要使用 ListUtil.partition 方法即可实现分片，如下代码所示：
List<String> tempList = Arrays.asList("水星","金星","地球","火星","冥王星","土星","天王星","海王星","冥王星","木星");
List<List<String>> partition = ListUtil.partition(tempList, 5);
System.out.println(partition);
输出结果如下：
[[水星, 金星, 地球, 火星, 冥王星],
[土星, 天王星, 海王星, 冥王星, 木星]]
有的小伙伴可能会说，为什么要给出三种的，给出一种切片方法不就可以了，因为列举每一种方法都需要引入对应的jar包，所以自己按需引用，如果你的项目中已经引用了对应的jar就参考其中的一个例子写就行了。
又有小伙伴要问这样切分有什么用途呢？这个用途还是很广泛的，比如你做批量新增数据的时候，如果你有几万条数据要新增到数据库，最好对这几万条数据拆分一下再插入数据库，例如ORACLE你如果一次批量新增超过1000条就有可能会新增失败，Mysql批量新增一次过多也可能会报如下异常：
com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (16888937 > 1048576).
You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.
这种错误，当然这种错误可以通过设置如下参数解决：
SET GLOBAL max_allowed_packet = 1024102464
但是你不能把这个参数设置无限大，设置无限大也是不好的。所以批量新增大量数据最好拆分一下。
其实我上面引用的那些jar包，每个包里面都有很多工具类供开发者使用，并且都是经过大量实践的，性能也是很好的小伙伴们可以引入对应的jar看看各个工具类的源码，其实是建议大家多学习开源项目。
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