这段代码 是都能优化 Integer id = lastId > 0 ? lastId : NumberUtils.toInt(XxlJobHelper.getJobParam()); Example example = new Example(HomePageConfig.class); example.createCriteria().andIsNull("coverimg").andLike("coverimg","%wetron.cc%"); List<HomePageConfig> testList = homePageConfigMapper.selectByExample(example); int c = 0; for (HomePageConfig item : testList) { lastId = (int)item.getConfigId(); String url = item.getCoverImg(); UploadDTO dto = new UploadDTO(); dto.setUrl(item.getCoverImg()); uploadMapper.insert(dto); c++; if (c % 10 == 0) { log.info("###findWetron file size={}/{}", c, item.getConfigId()); } }

这段代码可以进行优化，可以考虑以下几点：

1. 可以将三个数据库操作尽可能合并为一个，减少数据库操作次数。

2. 将数据库查询操作放到分页查询中，一次性查询出所有符合条件的数据，减少查询次数。

3. 可以将日志的输出频率调整为每100条记录输出一次，减少日志输出次数。

4. 将上传操作改为批量上传，减少数据库操作次数。

5. 可以考虑使用线程池并行处理上传操作，提高效率。

6. 考虑使用缓存，将一些常用的数据缓存到内存中，减少数据库查询次数。

相关问题

sendMsg(content, type) { var timestamp = new Date().getTime() let lastid = this.msgList.length != 0 ? this.msgList[this.msgList.length - 1].msgId : timestamp; lastid++; let msg = { msgId: lastid, fromId: this.myuid, toId: this.toId, content: content } http.addChat(msg).then(res => { console.log('res', res) // 发送消息 this.screenMsg(res.data); }) },

这段代码的作用是发送消息。它首先获取当前时间戳作为消息的ID，然后根据是否有消息列表中的消息来确定新消息的ID，避免出现ID冲突的情况。接着创建一个消息对象，包含了消息ID、发送者ID、接收者ID和消息内容。最后，使用http对象的addChat方法将消息发送给后端，并在发送成功后调用screenMsg方法来更新聊天记录。

fun createUser() { FCore.get().apply { val list = users val lastID = list.lastOrNull()?.id ?: -1 createUser(lastID + 1) } }转java代码

以下是转换后的Java代码：

public void createUser() {
    FCore.get().apply(new Function1<FCore, Unit>() {
        @Override
        public Unit invoke(FCore fCore) {
            List<User> list = fCore.getUsers();
            int lastID = list.isEmpty() ? -1 : list.get(list.size() - 1).getId();
            fCore.createUser(lastID + 1);
            return null;
        }
    });
}

需要注意的是，该代码中的 `Function1` 是 Kotlin 中的 Lambda 表达式，因此需要手动将其转换为 Java 中的匿名函数。同时，Kotlin 中的 `apply` 函数也需要手动转换成 Java 中的方法调用。