这种情况通常是由于多线程执行顺序不一致导致的。在您的代码中，您通过异步地使用ThreadPoolExecutor提交任务来获取响应，而不是同步地获取响应。

这意味着在处理和解析响应时，您不能保证每个响应的顺序都正确。在多线程的情况下，每个响应的到达时间可能会有所不同，这会影响您的数据处理和存储的顺序。

为了解决这个问题，您可以考虑使用一个有序的队列来保存响应，并在处理响应时按照先到先处理的顺序进行处理。也就是说，每当您获取一个响应时，您需要将其放入一个有序队列中，并在将其处理时按照它们到达的顺序进行处理。

以下是一些可能的代码示例，用于演示如何使用有序队列在多线程环境中有序处理响应：

from queue import PriorityQueue

class Response:
    def __init__(self, data, index):
        self.data = data
        self.index = index
    
    def __lt__(self, other):
        return self.index < other.index
        
q = PriorityQueue()

def get_response(i):
    # 获取响应并添加到队列中
    response = YourResponseFunction(i)
    q.put(Response(response, i))

def parse_response(q):
    while not q.empty():
        response = q.get()
        # 处理响应并存储数据
        parse(response.data)

# 创建线程池
pool = ThreadPoolExecutor(30)

# 向线程池提交任务
for i in range(idqueue.qsize()):
    pool.submit(get_response, i)

# 用队列中的响应处理数据
parse_response(q)

在这个示例代码中，我们使用了Python的优先队列来按照到达的顺序保存响应。在get_response函数中，我们首先获取响应并将其打包成一个Response对象，然后将其插入到队列中。

在parse_response函数中，我们首先从队列中读取响应，然后处理并存储响应。为了保证顺序，我们不断从队列中读取响应，直到队列为空。

希望这个解决方案能够帮助您解决数据乱序问题。