以下是一个使用不可变流的批处理的代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class ImmutableStreamBatchProcessing {

    public static void main(String[] args) {
        List numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        
        List processedNumbers = processBatch(numbers, 5);
        
        System.out.println(processedNumbers);
    }
    
    public static List processBatch(List numbers, int batchSize) {
        List> batches = partition(numbers, batchSize);
        
        List processedNumbers = batches.stream()
                .map(batch -> processBatch(batch))
                .flatMap(List::stream)
                .collect(Collectors.toList());
        
        return processedNumbers;
    }
    
    public static List processBatch(List batch) {
        // 在这里对批次进行处理
        List processedBatch = batch.stream()
                .map(number -> number * 2)
                .collect(Collectors.toList());
        
        return processedBatch;
    }
    
    public static  List> partition(List list, int batchSize) {
        List> partitions = new ArrayList<>();
        
        for (int i = 0; i < list.size(); i += batchSize) {
            int endIndex = Math.min(i + batchSize, list.size());
            partitions.add(list.subList(i, endIndex));
        }
        
        return partitions;
    }
}

在上面的示例中，我们首先定义了一个包含数字 1 到 10 的列表。然后，我们调用 processBatch 方法来处理列表中的数字，每次处理一个批次。processBatch 方法将列表拆分为指定大小的批次，并对每个批次进行处理。处理完成后，我们使用 flatMap 将所有批次合并为一个列表，并返回最终结果。

通过使用不可变流，我们可以避免在处理批次时修改原始列表，而是创建新的列表来存储处理后的结果。这样可以确保原始列表的不可变性，并使代码更加简洁和可维护。