批量處理服務，區別於單條資料處理。按照事先設定好的規則，將資料從狀態a轉換為狀態b或者生成狀態b。
相對論的角度來說。批量處理服務原理上等價於一次次服務組成的序列。應用相同的邏輯規則來處理資料。
但是從效率的角度卻不希望處理時間是：
n = n * f(1);
應該是：
f(1)<= n < n*f(1)
即，無限的接近於條資料處理的時間。
比如：電信的批量繳費。要求給a檔案中包含的1000**重置100元。通常情況下10個以下的**充值，人工操作一會兒就完成了。其中包含**號碼查詢；欠費查詢，充值繳費，更新賬單，賬本等動作。而1000個**，人工操作時間長，易出錯的問題就顯現了。
在不使用多執行緒多程序的形式下。正常的批量繳費功能實現，是for迴圈乙個個的去執行上面的動作。毫無疑問耗費的效率時間是n=n*f(1)。
那麼請問方案該如何設計呢？
1、使用中間表的方式。插入中間表之前，必要的資料格式校驗是必要的；
資料校驗在資料庫層面完成，給1000個**中有效的**號碼充值100，通過sql完成【直接更新，或者取出所有資料後，再重新插入】。當然這回給資料庫帶來壓力。所以這類方法可以加上定時器的方式處理。
2、而對於資料扎堆到某幾天的批量處理，還是建議採用多程序多執行緒的形式
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