定时任务优化怎么优化呀？

现在有一个定时任务，查询本地后然后在用本地查询出的数据去调用第三方接口（在循环里调用），由于数据量大，可能会导致定时任务卡死，不执行，现要优化这个定时，优化到不会卡死的地步，请问怎么优化这个定时呢？

1. 定时任务执行器使用多线程，这样即使一个定时任务线程卡死，仍然有其他备用线程。
2. 如果不涉及分布式数据一致问题，那么可以将调用第三方接口的数据查询做优化，改为线程池异步调用，最终结果汇总，CountDownLatch能满足这个需求。

我前几天记录了一篇文章跟你这个场景挺相似的，就是将数据分批发送，可以参考下

1. 第三方接口升级为批量接收
2. 调用接口设置超时设置
3. 检查随机数生成方式

优化点：
单机版的方案：
1、如果第三方接口有批量提交数据的接口，就用批量提交的接口，这样可以减少网络请求提供任务执行效率，还可以减少循环次数
2、定时任务的执行如果没有用线程池，建议优化为线程池执行任务
3、一定要合理的处理异常，不然可能因为处理过程中因为抛异常导致任务中断
集群版方案：
建议在单机版优化的基础上采用分布式的任务调动框架，可以参考：Elastic-Job https://blog.csdn.net/swzhang_01/article/details/105852638。
其核心就是把大任务分解成几个片段的小任务，集群里的每台机器都执行各自分配的小任务。可以这样理解之前1人要搬走1000块砖头要10个小时，现在分给10人去干，每人搬100块1个小时就完工。