在使用Spring Boot和Quartz调度任务时，你遇到的问题主要与MySQL连接池的管理和并发访问有关。我们可以通过分析这三种情况，来了解它们对MySQL连接池产生的并发访问压力以及可能的改进方法。

情况1：创建了1000个Scheduler

在这种情况下，1000个Scheduler独立运行，它们可能同时访问MySQL数据库。如果每个Scheduler都在同一时间进行数据库查询，这会导致非常高的并发数据库连接请求，可能导致连接池耗尽。

并发访问压力：
- 每个Scheduler都可能在同一时间进行数据库操作。
- 如果连接池大小不够，很多Scheduler会因为无法获取连接而等待，导致连接池耗尽。
- 这种情况对数据库服务器的压力非常大，可能导致性能问题。

情况2：创建一个Scheduler，循环1000次

在这种情况下，只有一个Scheduler在运行，但它循环1000次进行数据库操作。虽然Scheduler的数量减少了，但循环中的每次操作还是会进行数据库访问。

并发访问压力：
- 由于是单线程循环操作，数据库连接的并发请求数会比情况1少。
- 连接池的压力会减小，但由于所有操作都在单线程中进行，总体运行时间可能会变长。
- 这种方式不会立即耗尽连接池，但性能依然可能受到影响，因为一次性操作的次数太多。

情况3：使用多线程进行1000次循环操作

将1000次循环操作拆分成多线程执行，这样可以利用多线程的并发处理能力，加快任务执行速度。但是，这样也会增加并发数据库访问请求。

并发访问压力：
- 并发线程数将直接影响到数据库的并发请求数。
- 如果线程数过多，可能会导致连接池耗尽，类似于情况1。
- 需要合理设置线程数和连接池大小，来平衡性能和资源利用。

建议改进方法

1. 配置连接池：
   确保你的Hikari连接池配置合理，特别是maximumPoolSize（最大连接数）。根据实际需求和数据库服务器的处理能力来调整连接池的大小。

yaml spring.datasource.hikari.maximum-pool-size: 50

1. 控制并发线程数：
   在多线程执行时，不要无限制地增加线程数。可以使用ThreadPoolExecutor来管理线程池，并设置合理的线程数上限。

```java
// 创建固定大小的线程池
int corePoolSize = 10; // 根据实际情况设置
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(corePoolSize);

for (int i = 0; i < 1000; i++) {
executorService.execute(() -> {
// 你的逻辑
});
}

executorService.shutdown();
```

1. 批量处理：
   尽量使用批量查询来减少数据库连接的次数。例如，如果每次查询的数据量不是很大，可以一次性查询多个记录，然后在内存中进行处理。

2. 连接池监控：
   监控连接池的使用情况，调整连接池参数和并发策略，确保连接池不会被耗尽。

3. 异步调度：
   使用异步调度来分散任务执行时间，避免瞬时高并发。例如，可以在调度任务中引入一定的延迟或调度策略，使任务执行更加均匀。

示例：使用Hutool的ThreadUtil和ThreadPoolExecutor

import cn.hutool.core.thread.ThreadUtil;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class SchedulerTask {

    public static void main(String[] args) {
        int corePoolSize = 10; // 设置合理的线程池大小
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(corePoolSize);

        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                // 你的逻辑，例如数据库查询
                queryDatabase();
            });
        }

        executorService.shutdown();
    }

    private static void queryDatabase() {
        // 数据库查询逻辑
    }
}

通过以上方法，可以更好地控制并发访问对MySQL连接池的压力，确保应用程序的稳定性和性能。