jov1

不行，我看到这个想象了下画面，真的笑了好久

看起来线程池在业务方法里面每次创建吗，这个建议放全局，然后如果要等一批任务异步执行完，可以这样
```
List<CompletableFuture<String>> futures = inputs.stream()
.map(input -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> process(input), executorService))
.collect(Collectors.toList());

// 等待所有任务完成并收集结果
return futures.stream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList());
```
或者还是用线程池，但是用 CountDownLatch 等待任务执行都可以。

rbac 能解决一部分垂直越权问题，也就是对于接口或其他资源的访问控制， 比如限制某人有某接口、按钮操作、什么什么的权限，但是解决不了水平越权和数据权限问题，比如大家都能看订单，有的希望按照组织架构，级别高的可以看所有子级的，这种有的方案是在对于资源记录所属组织，比如资源上增加该资源所属组织路径,/a/b, 查询时候按照这个过滤，有的是大家都有查看订单权限，如果我通过?orderId=xx 访问一个不是我的订单的详情或者什么数据，这种有些用多租户，就是需要控制数据查看的表都增加租户 id 这样的字段，进行全局 sql 拦截过滤数据，或者不合适多租户需求的业务就根据具体业务写在具体业务代码里，目前我自己是没有找到很通用的关于数据权限的模型或框架工具。

我是之前在阳朔旅拍的，中间没有加什么价格，一般额外加的钱就是选片时候，一般套餐的精修和相册都不会特别多，选片时会给你推荐，比如可以多加一些精修相片，加的多了就需要一个相册，相册呢也可以升级成更好更大的那种，类似这样的，你们自己把握就行，丰俭由人。跟楼上说的一样，提前商量好，注意别吵架，开心第一，相册后面都是压箱底了。

假设这样一个场景，你的某个业务需要调用一个第三方接口，但是第三方接口有 QPS 限制，比如 20/每秒，
但是你的服务是集群部署的，通过 guava 的令牌桶可以实现单机的 QPS 控制，比如 RateLimiter.create(20, 1, TimeUnit.SECONDS);
如果部署 3 个集群，那么 QPS 最大可能为 60/每秒，这样就超过三方接口限制。
那么这种情况可以拆分为如何将 20 合理的分配到 3 个集群上，简单点使用 xxl-job ，根据分片总数和当前分片序号，以及你需要限制的 QPS ，计算得到每个分片的大小，替换到令牌桶上就可以了。

下面这个分配总数 count 就是你程序里面要定义的 qps 了。
RateLimiter.create(count, 1, TimeUnit.SECONDS);

```
public static void main(String[] args) {
// xxl-jpb 返回集群分片信息
ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();


int totalSize = 20; //集群自己配置总的 qps
int shardingTotal = shardingVO.getTotal(); // xxl-job 返回的当前分片总数
int shardingIndex = shardingVO.getIndex(); // xxl-job 返回的当前分片序号

int count = getShardingCount(totalSize, shardingIndex, shardingTotal);
System.out.println("分片 " + shardingIndex + " 分配数量: " + count);
}

public static int getShardingCount(int totalSize, int shardingIndex, int shardingTotal) {
int baseSize = totalSize / shardingTotal; // 每个分片的基本数量
int remainder = totalSize % shardingTotal; // 余数部分

// 前 remainder 个分片分配 baseSize + 1 个元素，之后的分片分配 baseSize 个元素
return shardingIndex < remainder ? baseSize + 1 : baseSize;
}
```

之前用的 hutool 另外 api 解压，windows 和 linux 都正常运行，可以试下
```
// 解压目录
File extractFile = new File(extractPath);
Extractor extractor = CompressUtil.createExtractor(
CharsetUtil.CHARSET_GBK,
FileUtil.file("d:/test/compress/test.zip"));

extractor.extract(FileUtil.file(extractFile));
// 获取目录 extractFile 下文件做其他处理。。。
```