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场景是，先加载 500 万个 sha256 字符串到内存中，后面会需要大量的对这 500 万个字符串进行查找操作。
现在的实现方法是用 map，先单线程加载 500 万个字符串到 map 中，但是插入效率低。有没有其他支持并发写，且查询效率高的数据结构。
写和读是分开的。不存在同时读写的情况。
 | 1 Leigg 2021-01-26 19:21:57 +08:00 via iPhone 你这个题目和内容是相反的呀。 |
 | 2 shakaraka PRO goroutine+chan 可以么 |
 | 3 gfreezy 2021-01-26 19:24:14 +08:00 tries 书 |
 | 4 wingoo 2021-01-26 19:25:10 +08:00 map 可以根据 key 先拆掉, 不要放在一个 map 中 |
 | 5 Maboroshii 2021-01-26 19:29:34 +08:00 4L 正解， 对 key 做一个 hash，分成很多份。 |
 | 6 ppyybb 2021-01-26 19:42:12 +08:00 via iPhone 你这要求需要细化下 用的啥语言？要多久加载能满足要求？查询延迟要求是多少？有多少线程会去查？是在线 service 还是一次性脚本，还是别的定时 job ？这些都影响设计。 假如是 java，你直接上 concurrenthashmap 是否可以满足需求？ 或者像前面说的那样，把 key 分段读写。 复杂点，能不能先并发插入 concurrenthashmap，先应付着查询，然 后台起个线程再慢慢拷贝到普通 map，弄完了来个原子交换。缺点是内存峰值会大不少 |
 | 8 securityCoding 2021-01-26 19:48:50 +08:00 分段吧 ，空间换时间 |
 | 9 asAnotherJack 2021-01-26 20:55:44 +08:00 分段 |
 | 10 xyjincan 2021-01-26 21:46:29 +08:00 via Android Redis 可以存吗 |
 | 11 1011 2021-01-26 21:59:25 +08:00 写效率低，你就去优化写效率 影响 map 读写效率的的因素： 1. 哈希的计算 2. 扩缩容 3. 处理哈希冲突 ps.已知条件太少，单从你给的条件看，可做的“优化”多了去了 |
 | 12 renmu123 2021-01-26 22:05:16 +08:00 via Android 哈希插入和查询都是 o1 的，除非有碰撞，那就找个合适的碰撞函数，你已经放内存里了。 插入慢就多线程。 |
 | 13 Dongxiem 2021-01-27 13:05:11 +08:00 这个是静态存储吗？如果是只读不写，建议食用 groupcache 。 |
 | 14 xeaglex 2021-01-27 15:42:14 +08:00 Trie |
 | 15 SignLeung 2021-01-27 20:36:36 +08:00 ConcurrentMap，可以并发插入 |
 | 16 YouLMAO 2021-01-31 21:53:19 +08:00 via Android Trie tree,怎么用 map 呢，占太多内存当然太慢了大哥 |
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