缓冲流优化：

• 调试缓冲大小：评估当前缓冲流的大小，可能需要适当调整以达到最佳性能。缓冲大小如果太小，会增加I/O操作次数，影响性能；过大则占用过多内存。

改进写入方法：

• 探索高效写入方式：调查是否有更高效的压缩流写入方法，可能需要查阅相关文档或资料，找到更优的实现方式来提高批量写入的效率。

多线程处理：

• 使用线程池：考虑将读取和写入操作分配到多个线程，利用线程池来同时处理不同的文件任务，这样可以并行处理，提升效率，特别是在处理大量文件时。

压缩算法选择：

• 引入第三方库或高效算法：评估采用Java标准压缩算法之外的更高效算法，如快率排列（Fast Fisher-Yates）或其他现代压缩算法，可能会显著提升压缩速度和文件大小。

文件处理顺序优化：

• 分析文件大小和顺序影响：研究文件处理顺序对总体性能的影响，通过调整处理小文件和大文件的顺序，可能改进整体效率。

分块处理：

• 拆分大文件：将大文件拆分成多个小块，分别压缩后再合并压缩块，利用内存更高效地处理大文件，提高压缩效率。

性能监控工具：

• 部署全面的性能分析工具：利用工具如JProfiler或VisualVM，监控内存使用、线程阻塞和I/O瓶颈，帮助定位问题并找到优化方法。