perf(nanjing): 优化条码处理性能

- 调整最优线程数下限从 4 个增加到 8 个
- 提高并行窗口大小上限从 4 个批次增加到 24 个批次
- 将各个阶段的超时时间从 300 秒增加到 600 秒，

ruoyi-admin/src/main/java/com/ruoyi/web/controller/nanjing/SelectProRpListController.java

@@ -131,7 +131,7 @@ public class SelectProRpListController extends BaseController
         // 计算最优线程数
         int CPU_CORES = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
         int OPTIMAL_THREADS = Math.min(
-                Math.max(CPU_CORES / 4, 4),  // CPU核心数的1/4，但不少于4个线程
+                Math.max(CPU_CORES / 4, 8),  // CPU核心数的1/4，但不少于8个线程
                 12  // 最大不超过12个线程
         );
         // 线程池配置
@@ -151,7 +151,7 @@ public class SelectProRpListController extends BaseController
             int totalBatches = (barcodes.size() + BATCH_SIZE - 1) / BATCH_SIZE; // 向上取整计算总批次数
 
             // 按顺序处理批次，但使用较小的并行窗口
-            int PARALLEL_WINDOW = Math.min(4, OPTIMAL_THREADS); // 并行窗口大小，最多4个批次同时处理
+            int PARALLEL_WINDOW = Math.min(24, OPTIMAL_THREADS); // 并行窗口大小，最多12个批次同时处理
             for (int windowStart = 0; windowStart < totalBatches; windowStart += PARALLEL_WINDOW) {
                 List<CompletableFuture<List<ProRpListPrint>>> windowFutures = new ArrayList<>();
                 int windowEnd = Math.min(windowStart + PARALLEL_WINDOW, totalBatches);
@@ -181,12 +181,12 @@ public class SelectProRpListController extends BaseController
                 try {
                     CompletableFuture<Void> windowComplete = CompletableFuture
                             .allOf(windowFutures.toArray(new CompletableFuture[0]));
-                    windowComplete.get(300, TimeUnit.SECONDS);
+                    windowComplete.get(600, TimeUnit.SECONDS);
 
                     // 按提交顺序收集当前窗口的结果
                     for (CompletableFuture<List<ProRpListPrint>> future : windowFutures) {
                         try {
-                            List<ProRpListPrint> batchResult = future.get(300, TimeUnit.SECONDS);
+                            List<ProRpListPrint> batchResult = future.get(600, TimeUnit.SECONDS);
                             printInfo.addAll(batchResult);
                             logger.info("当前处理进度: {}/{}",
                                     Math.min((windowStart + windowFutures.indexOf(future) + 1) * BATCH_SIZE, barcodes.size()),