如果队列过大，影响了应用性能，应该怎么做优化？

如果 `ConcurrentLinkedQueue` 的规模变得过大，对应用性能造成负面影响，可以考虑以下几个优化策略：

1. **设置合理的阈值**：调整批量处理的触发条件，比如当队列长度超过一定数量（例如几百条记录）时开始批量处理，防止一次性处理过多数据导致内存消耗过大。

int batchSize = 1000; // 设置一个合适的批量大小
while (!queue.isEmpty() && queue.size() > batchSize) {
    List<DatabaseEntry> batch = new ArrayList<>(batchSize);
    queue.drainTo(batch); // 取出一批数据
    processBatch(batch);
}

2. **分段处理**：如果数据量非常大，可以进一步细化为多个小批次，让每个线程处理一部分，这样可以充分利用多核资源。

3. **滚动式读取**：在处理完部分数据后，不要清空队列，而是让它保持部分填充状态，继续接收新数据。这可以避免不必要的数据复制，特别是对于大型表单数据。

4. **异步提交**：尽量使用异步的方式来执行数据库插入操作，这样可以释放主线程，让其继续接收新数据。可以考虑使用数据库的异步API，或者使用消息队列来缓存数据，待合适时机再提交。

5. **监控与日志**：实时监控队列的大小和其他性能指标，以便及时发现性能瓶颈并进行调整。同时记录日志可以帮助分析问题发生的原因。

6. **使用更高效的数据结构**：虽然 `ConcurrentLinkedQueue` 已经很高效，但如果性能还是无法满足，可以考虑使用其他更轻量级的数据结构，如堆栈或者环形缓冲区，它们可能会带来更好的性能。

通过以上措施，可以有效地管理 `ConcurrentLinkedQueue` 的大小，提升应用程序的整体性能。