1BRC
1️⃣🐝🏎️ 十亿行挑战 -- 一个有趣的探索，看看能以多快的速度从文本文件中聚合10亿行数据。这个挑战主要针对Java，但我决定用Golang来解决它！
我写了一篇详细的博客介绍我的实现方法，你可以在这里查看。
迭代记录
最终实现方法如下图所示：
以下是每次迭代的详细记录：
| 尝试次数 | 方法 | 执行时间 | 差异 | 提交 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 朴素实现：将温度读入城市的映射中。串行遍历映射中的每个键（城市）以找出最低、最高和平均温度。 | 6:13.15 | ||
| 1 | 使用goroutines并发评估映射中的每个城市。 | 4:32.80 | -100.35 | 8bd5f43 |
| 2 | 移除对float64切片的排序。通过迭代计算最小值、最大值和平均值。 | 4:25.59 | -7.21 | 830e5df |
| 3 | 解耦文件内容的读取和处理。使用缓冲goroutine在两个进程之间通信。 | 5:22.83 | +57.24 | 2babf7d |
| 4 | 不再向通道发送每一行，而是每100行一起发送。此外，为了最小化垃圾回收，重置切片时不释放内存。 | 3:41.76 | -161.07 | b7b1781 |
| 5 | 以100 MB的块读取文件，而不是逐行读取。 | 3:32.62 | -9.14 | c26fea4 |
| 6 | 将温度从string转换为int64，以int64处理，最后转换为float64。 | 2:51.50 | -41.14 | 7812da4 |
| 7 | 在城市<>温度映射中，将每个键（城市）的值替换为预处理的最小值、最大值、计数和所有温度之和，而不是存储该城市的所有记录温度。 | 1:39.81 | -71.79 | e5213a8 |
| 8 | 使用生产者消费者模式分块读取文件并并行处理这些块。 | 1:43.82 | +14.01 | 067f2a4 |
| 9 | 通过将每个读取的块处理成一个映射来减少内存分配。结果通道现在可以整理较小的已处理块映射。 | 0:28.544 | -75.286 | d4153ac |
| 10 | 通过在处理城市温度时不读取小数点来避免字符串连接开销。 | 0:24.571 | -3.973 | 90f2fe1 |
| 11 | 直接将字节切片转换为字符串，而不使用strings.Builder。 | 0:18.910 | -5.761 | 88bb6da |
| 12 | 用自定义的string到int 解析器替换strconv.ParseInt。 | 0:14.008 | -4.902 | 17d575f |
| 13 | 在构建最终结果字符串时减少映射访问调用。 | 0:12.017 | -1.9991 |
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