在使用JPA的仓储repository进行查询时,经常用到findAllbyId的方法: repository.findAllbyId()

但如果像下面的代码,当list的size量太大的话,就会报栈溢出的的错误:java.lang.StackOverflowError

@RequestMapping("/stackOverFlow")
public Integer stackOverFlow() { List<String> ids = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 5000; i++) {
ids.add("123123123123");
}
List<BillDO> allById = dwBillRepository.findAllById(ids); return allById.size();
}

报错信息如下:

Caused by: java.lang.StackOverflowError
at antlr.BaseAST.toString(BaseAST.java:333) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:341) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]
at antlr.BaseAST.toStringList(BaseAST.java:347) ~[antlr-2.7.7.jar:?]

原因就是在拼sql时方法入栈太深,超过了jvm允许的最大深度,也就是递归调用的太深了。

public String toStringList() {
String var2 = "";
if (this.getFirstChild() != null) {
var2 = var2 + " (";
} var2 = var2 + " " + this.toString();
if (this.getFirstChild() != null) {
var2 = var2 + ((BaseAST)this.getFirstChild()).toStringList();
} if (this.getFirstChild() != null) {
var2 = var2 + " )";
} if (this.getNextSibling() != null) {
var2 = var2 + ((BaseAST)this.getNextSibling()).toStringList();
} return var2;
}

解决方法就是不要递归的太深。或者调整JVM参数栈大小默认为1m,可以调整到10m,看看不能解决问题,但这样做不推荐。会影响线程数,从而影响系统性能。

具体到上面的问题就是一次不要查太多的数据。如果in的数量有5000,我们就分开查询一次只查1000,查5次。再把结果组合在一起。

如果每个业务都单独写的话,就太麻烦了,可以写个公共的方法,如下: JPA_QUERY_LIST_MAX_SIZE是一个常量数据值,如1000个查一次。这里使用了并行查询,查询效率更高。

public <T> List<T> findAll(List<String> ids, Function<List<String>, List<T>> func) {

        List<List<String>> idGroups = Lists.partition(ids, JPA_QUERY_LIST_MAX_SIZE);
        ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(idGroups.size());
executor.setKeepAliveTime(10, TimeUnit.SECONDS);//解决线程不退出的问题
executor.allowCoreThreadTimeOut(true);

return idGroups
.stream()
.collect(ParallelCollectors
.parallelToList(i -> func.apply(i), executor, idGroups.size()))
.join()
.stream()
.flatMap(Collection::stream)
.collect(toList());
}

以上代码利用如一个第三方的库:需要引用:

<dependency>
<groupId>com.pivovarit</groupId>
<artifactId>parallel-collectors</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>

这里引出一个题外话,如果in查询数据量很大的话,可能会导致索引失效的问题。需要重点看一下。

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