本文将深化讨论如何经过正当设计线程池和应用异步编程模型，有效优化大规模数据的处置性能。咱们将联合 Spring Boot 框架中的 @Async 注解、自定义线程池、以及经过经常使用 EasyExcel 启动大数据量的 Excel 解析和异步写入数据库的场景，详细说明如何经过火而治之的战略，缩小系统的照应期间、提高并发处置才干。同时，还将剖析如何基于 CPU 和 IO 密集型义务的个性，来正当设置线程池的**线程数、最大线程数等参数，以便在实践名目中能够充散施展配件资源的性能。
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不怕万人阻挡，只怕自己投降
Not afraid of people blocking, I'm afraid their surrender
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