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多线程导出Excel的应用

背景：随着数据订单量的增加，导出的数据量越来越大，单线程导出，对于少量数据，性能上的表现，还不是很明显，对于100万以上的数据，单线程导出，就会长时间的阻塞，甚至还会出现内存溢出的情况，导致用户体验比较差，因此我们需要考虑多线程同时进行查询，来保证我们的数据的性能提升。

前置条件：在考虑多线程导出，我们首先要考虑，我们的服务器的最大承载的数据量的大小，按照8核16G的服务器来说，我们新生代有5G的大小，因此eden区会有进4G的大小，按照每条数据生成的对象，占300字节，我们1G大概可以承载数据375万，因此，我们只需要考虑好分页，以及当前的线程数即可。
线程池设置：我们查询属于IO密集型，因此可以先设置基本的参数 核心线程数 32 最大线程数 64 阻塞队列 50 存活时间 30s 拒绝策略：取消当前任务：
分页：每条线程大概查询20万的数据即可，因此我们需要提前将总数查询出，这样给导出分配需要的线程数。
为了保证单个文件太大，导致打不开的情况，我们按照数据量分文件，每个文件20万，最后再考虑将所有的文件合并压缩，返回给用户。

业务中需要异步发送邮件、信息等场景

背景：在一些业务场合中，如果我们在操作一些业务时，需要发送邮件或者短信告知用户，又不想阻塞当前主线程的执行，此时我们需要异步的执行一些邮件发送或者短信发送。
注解@Async
在 Spring Boot 中，@Async 注解的默认线程池核心线程数是 8。这是 Spring Boot 自动配置的默认行为，具体细节如下：
默认线程池配置（Spring Boot 2.x/3.x）
配置项 默认值
核心线程数 8 (spring.task.execution.pool.core-size)
最大线程数 Integer.MAX_VALUE (无上限)
队列容量 Integer.MAX_VALUE (无界队列)
此线程池配置可能有内存溢出的情况，因此我们需要修改其参数，来保证任务的执行。

业务中解析对账文件

背景：对账文件，结算机构会以机构号为标准，会以zip的压缩文件发送到服务器上，我们需要将对账文件中的内容解析，落到本地的磁盘。因此需要多线程来进行解析，提升文件解析的时间，保证我们的内容更快地解析完成。
注意点：
1.文件内容的数量，保证内存不溢出的情况下，多线程解析文件，将文件内容落磁盘。
2.考虑线程池的配置，核心线程池，最大线程池，阻塞队列，存活时间，线程工厂，拒绝策略等。
3.使用CountDownLatch，来计数保证所有的线程文件解析完成后，再考虑进行下面的业务。