使用CompletableFuture查询30万数据 并放入list集合

可以使用`CompletableFuture`和`Stream`来实现这个需求。以下是一个示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.stream.Collectors;

public class CompletableFutureDemo {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 模拟数据查询，返回一个 List
        List<String> data = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 300000; i++) {
            data.add("data_" + i);
        }

        // 分成 10 个线程并行处理数据
        int threadNum = 10;
        int dataSizePerThread = data.size() / threadNum;

        List<CompletableFuture<List<String>>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
            int startIndex = i * dataSizePerThread;
            int endIndex = (i == threadNum - 1) ? data.size() : (i + 1) * dataSizePerThread;

            List<String> subList = data.subList(startIndex, endIndex);

            CompletableFuture<List<String>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                List<String> result = new ArrayList<>();
                for (String item : subList) {
                    // 查询数据的代码
                    result.add(item);
                }
                return result;
            });

            futures.add(future);
        }

        // 等待所有线程执行完毕
        CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0]));
        allFutures.join();

        // 合并结果
        List<String> result = futures.stream()
                .flatMap(future -> future.join().stream())
                .collect(Collectors.toList());

        // 输出结果
        System.out.println(result.size());
    }
}

上述代码中，首先模拟了一份数据，然后将这份数据分成了 10 个子集，分别由 10 个线程并行处理。每个子集的处理过程，都被封装成了一个 `CompletableFuture` 对象，并添加到了 `futures` 列表中。然后使用 `CompletableFuture.allOf` 方法等待所有线程执行完毕，最后将所有线程的结果合并成一个列表并输出。

需要注意的是，这里的查询数据的代码，需要根据具体的业务逻辑进行实现，上述代码中只是简单地将数据添加到结果列表中。