int dataSizePerThread = awardIds.size() / threadNum; 这段代码可能为空 再优化一下

确实，如果`awardIds`的大小小于线程数，则会出现`dataSizePerThread`为0的情况。可以在计算`dataSizePerThread`时，加上一个最小值的限制，避免出现0的情况。代码改进后如下：

int threadNum = 10;
int dataSizePerThread = Math.max(1, awardIds.size() / threadNum);
List<CompletableFuture<List<TCaAwardInfo>>> futures = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
    int startIndex = i * dataSizePerThread;
    int endIndex = Math.min((i + 1) * dataSizePerThread, awardIds.size());
    List<Long> subList = awardIds.subList(startIndex, endIndex);
    CompletableFuture<List<TCaAwardInfo>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        List<TCaAwardInfo> result = new ArrayList<>();
        List<TCaAwardInfo> tCaAwardInfos = awardApiService.queryActivationCode(subList);
        result.addAll(tCaAwardInfos);
        return result;
    }, taskExecutor);
    futures.add(future);
}

List<TCaAwardInfo> activationCodeList = new ArrayList<>();
for (CompletableFuture<List<TCaAwardInfo>> future : futures) {
    activationCodeList.addAll(future.join());
}

这样，即使`awardIds`的大小小于线程数，也能保证每个线程都有数据处理，避免了线程空跑的情况。