对纯for循环进行并行流和线程池优化简记

最近在项目中需要根据角色拿对应任务（activiti 中的内容），再根据任务拿工单集（任务跟工单为多对一的关系，所以还需过滤掉重复的工单），获得最终结果集的耗时较大，所以考虑从多线程方向优化。

这些操作在一个for循环里涉及两处数据库查询IO，但IO的阻塞不严重，不属于IO密集型的多线程设计条件，所以采用线程池，优化的效果不是很好（对于IO阻塞系数较小的应用优化，多线程的使用，CPU在线程非阻塞的状态下切换上下文，消耗很大，同时还得加上创建线程的开销）；采用concurrent包的Stream来进行并发流式的处理，优化效果还比较可观。

现针对三种不同的实现方式和执行效果通列如下：

原始for循环：

//同组测试数据，2038ms 结果集稳定

方法体：

List<WorkOrder> content = new ArrayList<WorkOrder>();
Map<String,Integer> widMap=new HashMap<String,Integer>();

for (String id : ids) {
List<Task> tasks = taskService.createTaskQuery()
.taskCandidateGroup(id).active().list();

//同组测试数据，2038ms 结果集稳定
for (Task task : tasks) {
ProcessInstance pi = runtimeService
.createProcessInstanceQuery()
.processInstanceId(task.getProcessInstanceId())
.singleResult();
String workOrderId = pi.getBusinessKey();
if(!widMap.containsKey(workOrderId)){
WorkOrder wo = workOrderService.findStartedWorkOrderAnd(
workOrderId, Constants.WORKORDER.CONFIGURED,
Constants.WORKORDER.INPROCESSED,
Constants.WORKORDER.UNFILLED);
if(wo!=null){
content.add(wo);
}
widMap.put(workOrderId, 1);
}
}

}

并行流：

//并行流，712ms 结果集稳定

方法体：

List<WorkOrder> cont