1. 并行处理数据
1.1 CompletableFuture.allOf()： 使用 CompletableFuture.allOf() 方法进行并行聚合处理数据。这方法适用于异步任务场景，将原本串行运行的业务逻辑改为并行处理。例如，将数据按季度进行并行处理，汇总后再进行下一步处理。
1.2 并行操作： 修改 for 循环为并行操作，可借助 parallelStream 的分治法思想，将列表切分成多个小列表，然后使用 CompletableFuture.allOf() 方法聚合数据。适用于大量数据的并行处理，提高效率。
1.3 List转Map并行处理： 将 List 转换为 Map 时，可以使用并行操作提高循环效率。这在对比两个数据列表时特别有用，将其中一个列表转换为 Map，通过唯一值进行匹配，减少循环嵌套。
2. 线程池配置优化
2.1 IO密集型线程池配置： 针对IO密集型任务，配置多开线程，采用小队列。因为IO任务不占用CPU，多线程可提高IO效率，小队列可减少等待时间。
2.2 CPU密集型线程池配置： 针对CPU密集型任务，配置少量线程，避免频繁上下文切换。同时，采用大队列，以避免高并发时任务丢失，保持任务队列的容量。
3. 其他小技巧
3.1 List转Map空间换时间： 在对比两个数据列表时，将一个列表转换为 Map，以唯一值作为 Key。这用空间换时间，避免了双层循环，提高了匹配效率。
3.2 使用并行流（parallelStream）： 在处理集合数据时，考虑使用并行流进行操作，以充分利用多核处理器的性能，提高处理速度。
