List<UserEo> userEoList = comDataComponent.getUserListByUid(); for (UserEo userEo : userEoList) { List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode()); //将当前用户的数据权限 存入redis key = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + UserUid redisTemplate.opsForValue().set(SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid(), ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema)); }userEoList数据量一万怎么优化代码

可以考虑使用多线程来提高代码的执行效率，将循环遍历的过程拆分成多个线程并行执行，可以采用线程池来管理线程的执行。具体实现如下：

1. 创建线程池

// 创建一个线程池，根据CPU核心数来创建
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(corePoolSize);

2. 将任务拆分成多个子任务，并提交到线程池中执行

// 将任务拆分成多个子任务
List<List<UserEo>> subUserEoList = ListUtils.splitList(userEoList, corePoolSize);

// 提交子任务到线程池中执行
for (List<UserEo> subList : subUserEoList) {
    executorService.execute(() -> {
        for (UserEo userEo : subList) {
            List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode());
            redisTemplate.opsForValue().set(SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid(), ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema));
        }
    });
}

3. 关闭线程池

// 关闭线程池
executorService.shutdown();

其中，ListUtils.splitList() 可以使用 Apache Commons Collections 库中的工具类实现，可以将一个大的 List 拆分成多个子 List，每个子 List 的大小相等或者差不多相等。这样可以将任务平均分配到多个线程中执行，提高代码的执行效率。