使用FeatureTask多线程优化in，提高查询速度

场景是这样的：使用in查询数据的时候，in的数量越多，效率越低，所以一个优化的思路是，缩小in查询的数量，用多线程的方式查询缩小数量后in的sql，并行查询。

直接上代码：

public List getCscpOrgInfoByUserId(List userIds) {
 
        //List list = innerWorkFlowRepository.batchGetCscpOrgInfoByUserId(userIds);
        List list = getInListThread(userIds);
        return list;
    }
 
    private List getInListThread(List userIds){
        List resultList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
        List tasks = new ArrayList<>();
        int threshold = 3; // 每个线程最大条数
        int threadNum = userIds.size() / threshold;  // 线程个数
        int lastSize = userIds.size() % threshold; // 最后一个线程的数据条数
        //多线程
        for (int i = 0; i <= threadNum; i++) {
            int start = i * threshold;
            int end = 0;
            if (i != threadNum) {
                end = (i + 1) * threshold;
            } else {
                end = lastSize == 0 ? start : (lastSize + start);
            }
            int finalEnd = end;
            CompletableFuture task = CompletableFuture.runAsync(() -> {
                List tempMsIdList = new ArrayList<>();
                for (int j = start; j < finalEnd; j++) {
                    tempMsIdList.add(userIds.get(j));
                }
                List temps = new ArrayList<>();
                if(!org.springframework.util.CollectionUtils.isEmpty(tempMsIdList)){
                    //查询SQL
                    System.out.println(Thread.currentThread().getId() + "in的数量：" + tempMsIdList.size());
                    temps =  innerWorkFlowRepository.batchGetCscpOrgInfoByUserId(tempMsIdList);
                }
                if (!org.springframework.util.CollectionUtils.isEmpty(temps)) {
                    resultList.addAll(temps);
                }
            });
            tasks.add(task);
        }
        CompletableFuture.allOf(tasks.toArray((new CompletableFuture[] {}))).join();
 
        return resultList;
    }

其中，只需配置private的方法中的最大线程数参数threshold即可，按照实际需求配置，此时我配置的参数是3，即每次in的数量是3个，测试userIds的数量是8个。

打印的结果如下（sql日志忽略）：