List<UserEo> userEoList = comDataComponent.getUserListByUid(); for (UserEo userEo : userEoList) { List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode()); //将当前用户的数据权限 存入redis key = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + UserUid redisTemplate.opsForValue().set(SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid(), ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema)); }优化代码

可以考虑将redis操作改为批量操作，减少网络通信开销，代码如下：

List<UserEo> userEoList = comDataComponent.getUserListByUid();
Map<String, String> dataPermissionMap = new HashMap<>();
for (UserEo userEo : userEoList) {
    List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode());
    String key = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid();
    dataPermissionMap.put(key, ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema));
}
redisTemplate.opsForValue().multiSet(dataPermissionMap);

使用`multiSet`方法进行批量设置redis中的key-value对，将所有需要设置的key-value对先存入Map中，然后一次性进行批量设置，减少了网络通信的开销。同时，将redis中key的拼接放到循环外面进行，也可以减少循环中的重复计算。

相关问题

List<UserEo> userEoList = comDataComponent.getUserListByUid(); for (UserEo userEo : userEoList) { List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode()); //将当前用户的数据权限 存入redis key = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + UserUid redisTemplate.opsForValue().set(SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid(), ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema)); }代码优化

可以考虑使用批量操作来提高效率，将获取的用户列表分批次进行处理，例如每次处理100个用户，可以使用分页查询或者按照用户ID范围查询来实现。同时，可以使用Redis的pipeline技术来进行批量写入，减少网络开销和Redis服务器的压力。

优化后的代码示例：

int pageSize = 100; // 每页处理的用户数量
int pageNum = 1;
List<UserEo> userEoList = null;
do {
    userEoList = comDataComponent.getUserListByUid(pageNum, pageSize);
    List<String> redisKeys = new ArrayList<>(); // 存储Redis的Key
    List<String> redisValues = new ArrayList<>(); // 存储Redis的Value
    for (UserEo userEo : userEoList) {
        List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode());
        String redisKey = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid();
        String redisValue = ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema);
        redisKeys.add(redisKey);
        redisValues.add(redisValue);
    }
    if (!redisKeys.isEmpty()) {
        redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                for (int i = 0; i < redisKeys.size(); i++) {
                    byte[] key = redisKeys.get(i).getBytes();
                    byte[] value = redisValues.get(i).getBytes();
                    connection.set(key, value);
                }
                return null;
            }
        });
    }
    pageNum++;
} while (userEoList.size() == pageSize);

上述代码中，使用了do-while循环对用户列表进行分页处理，每次处理pageSize个用户。使用了两个List分别存储Redis的Key和Value，然后使用Redis的pipeline技术批量写入Redis。注意，如果用户数量不是pageSize的整数倍，需要在最后一次处理时特别处理。

List<UserEo> userEoList = comDataComponent.getUserListByUid(); for (UserEo userEo : userEoList) { List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode()); //将当前用户的数据权限 存入redis key = SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + UserUid redisTemplate.opsForValue().set(SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid(), ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema)); }userEoList数据量一万怎么优化代码

可以考虑使用多线程来提高代码的执行效率，将循环遍历的过程拆分成多个线程并行执行，可以采用线程池来管理线程的执行。具体实现如下：

1. 创建线程池

// 创建一个线程池，根据CPU核心数来创建
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(corePoolSize);

2. 将任务拆分成多个子任务，并提交到线程池中执行

// 将任务拆分成多个子任务
List<List<UserEo>> subUserEoList = ListUtils.splitList(userEoList, corePoolSize);

// 提交子任务到线程池中执行
for (List<UserEo> subList : subUserEoList) {
    executorService.execute(() -> {
        for (UserEo userEo : subList) {
            List<DataPermissionSchema> userDataPermissionSchema = getUserDataPermissionSchema(userEo.getUserUid(), userEo.getOrgCode());
            redisTemplate.opsForValue().set(SystemsConstant.DATA_PERMISSION_SCHEMA + userEo.getUserUid(), ObjectUtil.toString(userDataPermissionSchema));
        }
    });
}

3. 关闭线程池

// 关闭线程池
executorService.shutdown();

其中，ListUtils.splitList() 可以使用 Apache Commons Collections 库中的工具类实现，可以将一个大的 List 拆分成多个子 List，每个子 List 的大小相等或者差不多相等。这样可以将任务平均分配到多个线程中执行，提高代码的执行效率。