查询100万数据，分配查询。优化上述代码

对于查询100万数据的情况，上述代码的处理方式存在一些问题。首先，循环中创建了大量的CompletableFuture实例，这会导致线程池中的线程数量增加，从而影响性能。其次，由于每个任务都是异步执行的，可能会导致数据查询和存储的顺序不一致，从而影响数据的正确性。针对这些问题，可以考虑采用线程池和异步队列的方式实现数据查询的分配和处理。

具体实现方式如下：

int batchSize = 10;
int total = getTotalCount(); // 获取数据总量

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(batchSize);
CompletionService<List<BusinessFlowDetail>> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executorService);
BlockingQueue<BusinessFlowDetail> dataQueue = new LinkedBlockingQueue<>();

for (int i = 0; i < total; i += batchSize) {
    int start = i;
    int end = Math.min(i + batchSize, total);

    completionService.submit(() -> fetchDataFromDB(start, end));
}

for (int i = 0; i < total; i++) {
    try {
        List<BusinessFlowDetail> subList = completionService.take().get();
        for (BusinessFlowDetail detail : subList) {
            dataQueue.offer(detail); // 将查询到的数据存储到队列中
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

executorService.shutdown();

上述代码中，采用了线程池和CompletionService来处理数据查询任务。首先创建一个固定大小的线程池，然后通过CompletionService将查询任务提交给线程池异步执行。在循环中使用take()方法从CompletionService中获取已经完成的任务，并从任务返回的结果中获取查询到的数据，然后将数据存储到队列中。由于CompletionService会按照完成的顺序返回任务结果，因此可以保证数据的顺序性。最后在关闭线程池之前调用shutdown()方法来停止线程池的执行。

这种实现方式可以有效地提高数据查询的效率和顺序性，同时避免了线程数量过多的问题。