/**
 * 线程池配置
 *
 **/
@Configuration
public class ThreadPoolConfig
{
    // 核心线程池大小
    private int corePoolSize = 50;

    // 最大可创建的线程数
    private int maxPoolSize = 200;

    // 队列最大长度
    private int queueCapacity = 1000;

    // 线程池维护线程所允许的空闲时间
    private int keepAliveSeconds = 300;

    @Bean(name = "threadPoolTaskExecutor")
    public ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor()
    {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);
        // 线程池对拒绝任务(无线程可用)的处理策略
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        return executor;
    }
}

@Component
@JobHandler("syncWechatWorkCustomerLinkDetailHandler")
public class SyncWechatWorkCustomerLinkDetailHandler extends IJobHandler {

    @Autowired
    private IWechatCustomerLinkDetailService wechatCustomerLinkDetailService;

    @Override
    public ReturnT<String> execute(String params) throws Exception {
        wechatCustomerLinkDetailService.syncWechatWorkCustomerLinkDetail(params);
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

    @Override
    public void syncWechatWorkCustomerLinkDetail(String params) {
        XxlJobLogger.log("补充任务开始执行...[{}]",params);

        //查询条件对象
        WechatCustomerLinkDetail searchparam = new WechatCustomerLinkDetail();
        if (StringUtils.isNotEmpty(params)) {
            Long[] ids = Convert.toLongArray(params);
            //根据ids查询数据
            searchparam.setLinkIds(ids);
        }
        // 分页查询企微获客助手客户链接
        int pageNo = 0;
        int pageSize = 200;
        while(true){
            pageNo++;
            XxlJobLogger.log("第【{}】页数据开始补充...",pageNo);
            PageHelper.startPage(pageNo, pageSize);
            PageHelper.orderBy("id asc");
            List<WechatCustomerLinkDetail> list = wechatCustomerLinkDetailMapper.selectWechatCustomerLinkDetailList(searchparam);
            PageHelper.clearPage();
            if (CollUtil.isEmpty(list) ) {
                break;
            }
            //开始补充数据
            multiThreadProcessData(list);
            XxlJobLogger.log("第【{}】页数据补充完成...",pageNo);
        }
    }

    /**
     * 使用多线程处理列表中的数据
     * @param list 待处理的微信客户链接详情列表
     */
    public void multiThreadProcessData(List<WechatCustomerLinkDetail> list) {
        // 将大集合分割为多个小集合，以便多线程处理
        List<List<WechatCustomerLinkDetail>> partitionData = partitionData(list, 10);
        // 获取线程池执行器
        ThreadPoolTaskExecutor executor = SpringUtils.getBean("threadPoolTaskExecutor");
        // 创建计数器，用于线程同步
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(partitionData.size());

        for (List<WechatCustomerLinkDetail> details : partitionData) {
            // 提交任务给线程池执行，每个任务负责处理一个分割后的列表
            executor.execute(() -> {
                try {
                    for (WechatCustomerLinkDetail detail : details) {
                        //打印线程名称
                        //System.out.println("name========"+Thread.currentThread().getName());
                        // 对每个详情进行处理，填充微信用户名称信息  这里就是业务逻辑处理的地方
                        fillWechatUserNameInfo(detail);
                    }
                } catch (Exception e) {
                    // 捕获异常并打印，避免线程异常中断
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    // 处理完成后，计数器减一，用于线程同步
                    latch.countDown();
                }
            });
        }

        // 等待所有任务完成
        try {
            latch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            // 线程被中断，打印异常信息
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 分割数据列表成多个小块。
     * @param dataList 待分割的数据列表，包含微信客户链接详情。
     * @param partitionSize 每个分区的大小。
     * @return 分割后的数据列表，每个元素是一个分区，分区内部保持原有顺序。
     */
    private List<List<WechatCustomerLinkDetail>> partitionData(List<WechatCustomerLinkDetail> dataList, int partitionSize) {
        List<List<WechatCustomerLinkDetail>> partitions = new ArrayList<>();

        // 总数据量
        int size = dataList.size();
        // 每个分区的实际大小，整除操作保证每个分区大小尽量均匀
        int batchSize = size / partitionSize;

        // 遍历分区数量次，为每个分区添加数据
        for (int i = 0; i < partitionSize; i++) {
            // 当前分区的起始索引
            int fromIndex = i * batchSize;
            // 当前分区的结束索引，如果是最后一个分区，则包含所有剩余数据
            int toIndex = (i == partitionSize - 1) ? size : fromIndex + batchSize;

            // 将当前分区的数据添加到分区列表中
            partitions.add(dataList.subList(fromIndex, toIndex));
        }
        return partitions;
    }