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。

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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。

Executors.newFixedThreadPool 线程池设置名称

你可以使用以下代码来创建一个带有名称的固定大小线程池：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(n, new ThreadFactory() {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        return new Thread(r, "MyThreadPool-" + count.incrementAndGet());
    }
});

其中，`n` 是线程池的大小，`ThreadFactory` 是用于为线程池中的每个线程创建一个对应的线程对象的工厂类。在上述代码中，我们创建了一个匿名内部类实现了 `ThreadFactory` 接口，并在 `newThread` 方法中为每个线程设置了名称。名称的格式是 `MyThreadPool-1`、`MyThreadPool-2`、`MyThreadPool-3` 等等。