最大化提公升資料處理速度，將耗時降至10min左右，此時c表的寫入速度約5000/s。
因為t表間沒有業務關聯，所以每張表都可以單獨處理。
將t表按資料量排序，每個程序處理n張表，盡量平衡各程序的負載。
存在的問題：
t表的資料量分布極為不均衡，有幾張表資料量在70萬左右，最終耗時約為（70萬/500）s，瓶頸問題嚴重。
在方案一的的基礎上，以表+資料的維度做並行處理，可以解決大表瓶頸問題。
存在的問題：
**實現較複雜，需要考慮
借助 redis 的 pub/sub 機制，實現生產和消費的分離。
是方案三的變體，借助 redis 的 list，實現生產和消費的分離。
本方案相比方案三的優勢在於**邏輯比較簡潔，生產端和消費端均不需要做負載均衡。消費端能者多勞，多個消費程序同步完成作業。
最終採用方案四。
依次讀取t表資料，將表名+id寫入list。需要注意list支援批量寫入，每次寫入100條資料，寫入速度約50000/s。
單個程序的消費速度約300/s，起10個消費程序，處理速度可以達到約3000/s。如果資料庫的寫入速度允許，可適當增加消費程序數量。
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