ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);改为手动创建线程

可以使用如下代码手动创建线程并执行任务：

int threadCount = 10; // 线程数量
List<Thread> threads = new ArrayList<>(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
    Thread thread = new Thread(() -> {
        // 执行任务代码
    });
    threads.add(thread);
    thread.start(); // 启动线程
}

// 等待所有线程执行完成
for (Thread thread : threads) {
    try {
        thread.join();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

需要注意的是，手动创建线程需要自己管理线程的生命周期和线程池大小，如果线程数量过多可能会导致系统资源消耗较大，因此建议使用线程池来管理线程。

相关问题

executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT); 打印获取到了几个线程

当你使用 `Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT)` 创建一个固定大小的线程池时，它会预创建 THREAD_COUNT 个线程。但是，这并不意味着你可以直接打印出来获取到的确切线程数。实际上，线程池内部管理的是工作线程，并不会暴露所有的工作线程信息给你。

如果你想要知道线程池中有多少线程处于活动状态（正在运行任务），可以使用 `ExecutorService` 的 `activeCount()` 方法。例如：

int activeThreads = executor.getActiveCount();
System.out.println("当前活跃线程数: " + activeThreads);

然而，线程池也可能有闲置的线程，它们是在等待新的任务到来。如果你想了解整个线程池的大小，应该关注 `getPoolSize()` 方法返回的值，即线程池能够持有的最大并发任务数，这通常是 THREAD_COUNT。

int totalThreads = executor.getPoolSize();
System.out.println("线程池总线程数（最大并发量）: " + totalThreads);

请注意，由于线程池的行为，这两个数字可能不完全一致，除非所有线程都在处理任务，否则 `activeCount()` 可能会小于 `getPoolSize()`。

List<UserEo> userEoList = comDataComponent.getUserListByUid();int batchSize = 1000; // 每批次处理1000个用户int threadCount = (userEoList.size() + batchSize - 1) / batchSize; // 计算需要开启的线程数ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);for (int i = 0; i < threadCount; i++) { int start = i * batchSize; int end = Math.min(start + batchSize, userEoList.size()); List<UserEo> subList = userEoList.subList(start, end); executorService.submit(() -> { for (UserEo userEo : subList) { List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode()); String redisKey = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid(); redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> { connection.set(redisTemplate.getKeySerializer().serialize(redisKey), redisTemplate.getValueSerializer().serialize(ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema))); return null; }); } });}executorService.shutdown();executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);改为手动创建线程池

可以将原来的代码改为手动创建线程池的方式，如下所示：

List<UserEo> userEoList = comDataComponent.getUserListByUid();
int batchSize = 1000; // 每批次处理1000个用户
int threadCount = (userEoList.size() + batchSize - 1) / batchSize; // 计算需要开启的线程数
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);

for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
    int start = i * batchSize;
    int end = Math.min(start + batchSize, userEoList.size());
    List<UserEo> subList = userEoList.subList(start, end);
    Thread thread = new Thread(() -> {
        for (UserEo userEo : subList) {
            List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode());
            String redisKey = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid();
            redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
                connection.set(redisTemplate.getKeySerializer().serialize(redisKey), redisTemplate.getValueSerializer().serialize(ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema)));
                return null;
            });
        }
    });
    executorService.submit(thread);
}

executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);

这个代码中，我们手动创建了线程池，并且使用了 `Thread` 类来创建线程。我们将任务放入线程中运行，并且使用 `executorService.submit(thread)` 方法将线程提交到线程池中。最后，我们关闭线程池，并等待所有任务执行完毕。