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背景
物资系统”物资库存”导出功能，导出的数据几千条上万条，耗时非常长，经分析，导出前端主导，前端一页一页地获取，全部获取完成后，前端生成xlsx文件。
设计有两个问题，1, 分页大小100，几千条数据前后端来回几十次；2，数据全部放在浏览器，用户内存使用造成压力
本文介绍大数据量处理性能优化方案，引入进程内的并行执行组件，多线程分片并行执行，支持数据量少降级到单线程，减少消耗；支持进度反馈；使用磁盘文件，支持百万数据导出
本组件是进程内的分片并行，若分布式的并行执行，支持几十上百节点大规模计算，需引入zookeeper
并行执行组件
组件使用ExecutorService和CountDownLatch，实现多线程并行，支持平均分片策略，支持进度实时反馈
开发示例
本节以物资系统的”物资库存”为例，介绍并行组件开发和使用，整个过程分3个阶段，
0 准备
- 首先设置线程数量，实际根据数据量和系统负载计算合适的线程数
- 生成uuid，返回给前端，后续前端带上uuid查询进度，下载文件
- 执行状态缓存，两种方式，本地map；分布式redis，前者在集群环境要考虑session亲和，uuid哈希，但健壮性不好，如，节点下线或者增加节点都会出问题，推荐使用redis，更新进度closure需要原子操作，可以使用lua或者getAndSet的原子操作，保证进度在多线程下正确更新
上图准备写入文档
1 导出任务
上图构建进度闭包类，执行中任务的线程各自累加完成量，计算出进度
上图是分片执行体，整个需要使用executor异步执行，因为ShardingExecutor使用LatchCountDown阻塞等待所有执行线程。
构建和初始化执行器，安全上下文，业务处理可能需要用到用户信息，权限信息等，手动传递上下文，如果使用了inherited线程本地变量可自动传递
业务逻辑实现为Consumer，接收分片，即，total根据平均分片，业务方法getPage自行解释，可以是0~n，也可以是a-c等等
数据处理完毕，进度inc更新进度，方法需要线程安全，可以使用AtomicLong之类的保证
上图是进度闭包的简单实现
2 定时获取进度；
前端打开任务后，带上uuid，定时调用获取进度
3 下载
客户端使用UUID下载文件
X 定时清理任务
服务端实现定时清理任务，根据任务超时时间和进度清理，这是全局的，若不需支持进度反馈，合并上面1，2，3为一个方法，并在最后清理，不需要全局的清理任务。
Benchmark
模拟服务端导出列表，包括写入excel文件，数据量使用过滤ISSUEUNIT字段控制
数据1000，线程数 1，3，10
数据数/线程数 | 1 | 3 | 10 |
1267 | 1.77/1.85/1.75 | 1.80/1.70/1.68 | 1.77/1.69 |
*以上统计连续跑3次，小数点后第三位不为0进一，单位：秒，下同
数据4000，线程数 1，3，5，10
数据数/线程数 | 1 | 3 | 5 | 10 |
4000 | 4.23/3.53/3.46 | 2.67/2.40/2.33 | 2.24/2.15/2.03 | 2.76/2.10/2.36 |
数据20000，线程数 5，10，20
数据数/线程数 | 5 | 10 | 20 |
24168 | 5.70/5.46/5.47 | 4.45/4.63/4.53 | 4.88/4.21/4.41 |
数据40000，线程数 5，10，20，30
数据数/线程数 | 5 | 10 | 20 | 30 |
42710 | 11.95/10.84/10.37 | 7.39/7.38 | 6.93/6.69 | 6.30/6.25 |
以上测试在IDE执行，jar包jdk服务模式运行性能会好些
总结：数据量越大，线程数多性能好，反之，数据量少，线程少性能好或者区别不大
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优化：可重置可复用的线程池，降低线程构建和销毁的消耗
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