CompletableFuture 使用supplyAsync执行时间没有得到优化

`CompletableFuture` 是Java 8中引入的一个并行流处理库，用于异步编程，特别是处理串行和并发任务的组合。`supplyAsync` 方法用于将一个函数（Supplier）的结果异步地提供给未来（Future）。然而，`supplyAsync` 并不是总是能自动优化执行时间，优化主要取决于几个因素：

1. **CPU核心和线程池大小**：如果任务数量超过了系统的可用线程数，那么任务可能会被阻塞，直到有线程可用。如果线程池大小设置得当，可以最大化利用多核处理器的性能。

2. **任务并行性**：`supplyAsync` 默认使用ForkJoinPool来执行任务。如果任务本身是非阻塞的，且它们之间相互独立，那么可以受益于并行化。但如果任务之间存在依赖，过度并行可能反而降低效率。

3. **任务执行时间**：如果任务执行时间很短，那么即使在等待期间，其他任务也可能已经完成，导致整体执行时间并不明显优化。

4. **调度策略**：`supplyAsync` 中的任务会被添加到线程池的工作队列，调度策略（如优先级、时间片轮转等）会影响任务何时被执行。

5. **上下文切换开销**：频繁的上下文切换也会影响执行时间，特别是在任务间交互或IO密集型操作中。

如果你想优化`supplyAsync`的执行时间，可以考虑以下策略：
- **调整线程池配置**：根据系统资源和预期负载动态调整线程池大小。
- **批处理**：对于大量的小任务，可以考虑使用`thenAcceptMany`或`thenApplyToLong/Double/Int`来批量提交。
- **优化任务**：减少不必要的同步和计算，使任务执行更快。
- **使用恰当的并发级别**：避免过度并发，尤其是在数据结构修改操作中，过多的并发可能导致数据一致性问题。