起因： 甲方爸爸觉得功能A太慢了
代码结构：以用户分组，每组一个队列，执行三个表的fullscan数据，合并数据并生成新数据。
分析：用户量大概4000+，fullsacan数据大概10w，主要耗时在于fullscan查询和队列消耗
优化步骤：
1. 全局： 由于大量用户并不符合创建队列需求，以hash表方式记录每个用户是否符合创建队列，减少队列生成数量并提高队列效率
2. 局部：以findOne在findAll前进行预查询，以判断当前用户是否有符合条件的数据，并尽量增加可筛选条件，降低findOne的查询范围
结果：效率提升很多，优化前40分钟的任务，现在2分钟就执行完了
实现时间：4个工时
测试时间：8个工时
结论：
1. 队列的创建，排队，销毁等消耗不容忽视
2. fullscan的效率极低，要尽量避免或想办法替代
3. 又一次使用hash表解决效率问题（上一次是数据查重），感觉hash表真是个好东西~ 还没试过跳表，如果有机会接触更大量的数据就能用到了吧
4. 代码功能保持独立性很重要，这次有关于多种数据类型相似的操作方法，我是分开写的，有考虑是否要合并在一起，后来想到易读性很差也不利于维护容易出bug，还是分开写了，好在重复率不算太高，数量不大，只是结构相似
5. findOne使用了优化过的取值算法，findAll是全遍历吧，所以效率会高很多
6. 要多些极简耐用的代码~ 🍯
