关于代码优化

一:百雀羚

场景： 1500w数据 800w会员，

全内存跑， 25G空间

多条件在1500w数据中做快速检索。。。。最终目的

最原始的时候，能够达到 90s -120s

别让技术阻碍了业务发展。 【技术一定要领先于业务 eric】

耗费内存不可怕，可怕的是速度提不起来，别让技术阻碍了业务发展。

2.性能优化的想法

<1> 能用简单类型就不要用复杂类型，毕竟是在托管堆中实例化。 【总交易个数dictionary】

//1500w
foreach(var item in list)
{
new class(){tradecount=10 ,customerid=1}
}

//tempCustomerEntityList : 1500w 30s
var query = from item in tempCustomerEntityList
group item by item.CustomerId
into grp
select new { key = grp.Key, list = grp.Count() };

1. 用dictionary 优化 15s

Dictionary<int,int> dic

key: customerid
value： totalcount

因为dictionary本身底层实现就是通过数组的。。。

int num = this.comparer.GetHashCode(key) & 2147483647; 1500w

2. 数组优化： int[] nums=new int[100]; 1s

index: 0-99 是不是可以存放customerid=1 .。。。 99
value: totalcount

foreach (var customerEntity in tempCustomerEntityList)
{
if (totalTradeCountArray[(int)customerEntity.CustomerId] == 0)
{
totalTradeCountArray[(int)customerEntity.CustomerId] = 1;
}
else
{
totalTradeCountArray[(int)customerEntity.CustomerId]++;
}
}

数组天然就是一个hash。

<2> 大数据下字典的性能特别烂，因为每次的Add操作都要计算 hashcode,记得使用天然的hash 形式【数组】

比如：Array中，index=customerid，content=个数 总交易个数
BitArray中，index=customerid，content=true/false 是否包含 1s 【城市等级】

<3> 重点优化总交易金额排名 【2-3天】

<1> 原始的方式： dictionary + orderby【快排2/3】 20 - 30s

key: customerid value: payment 最后对字典进行orderby

<2> 改进1： Array + 小根堆 10s-12s 原因在于小跟堆 太大

TopN的问题。 100个大小的小根堆 1500w * 0.25 % ~400w大小堆

<3> 桶排序 + TopDictonary 4s

payment： 81.12 => 81.12 * 100 =8112 （array index）

100w * 100 = 1个亿 （Array数组index 达到1个亿）

使用payment * 100 作为index，保持payment在1.5w以内。=1500000
大于1.5w的单独用dictionary存起来，这样的大客户毕竟不多

100 - 5000 绝大多数人。。。

1.5w => 0 - 1500000

0 1 2 3 4 5 6
100 50 10 30

比如说前25%是40个人。。直接从后面往前找，扫到6，5就搞定了。。。

<4> 太漂亮的代码性能基本都不高,返朴归真的代码性能才是最高的，也是最难写的。

2.多线程，在合理的地方使用多线程，尽可能的并发执行 Task<TResult>方式

Or 条件下的多线程
And 条件下的多线程
Customer 条件下的多线程

try
{
//多线程处理
Task<List<long>>[] tasks = new Task<List<long>>[fieldValueItemList.Count];

for (int i = 0; i < fieldValueItemList.Count; i++)
{
tasks[i] = Task.Factory.StartNew((fieldValueItem) =>
{
using (SearchStopWatch watch = new SearchStopWatch(string.Format("或者条件：{0}", filterCore.GetType().Name)))
{
List<long> smallCustomerIDList = null;
try
{
smallCustomerIDList = filterCore.Filter((FilterValueItem)fieldValueItem);
}
catch (Exception ex)
{
LogHelper.WriteLog(ex);
throw;
}
return smallCustomerIDList;
}

}, fieldValueItemList[i]);
}

Task.WhenAll(tasks).ContinueWith(t =>
{
using (SearchStopWatch watch = new SearchStopWatch(string.Format("或者条件 追加List时间： {0}", filterCore.GetType().Name)))
{
foreach (var task in tasks)
{
customerIDList.AddRange(task.Result);
}
}
}, TaskContinuationOptions.OnlyOnRanToCompletion).Wait();
}
catch (Exception ex)
{
LogHelper.WriteLog(ex);
throw;
}

3. 设计模式板块的分享

简单工厂模式 客户分组，分析客户，分析模板

状态模式 状态链条 ，将class 进行了串联，避免了判断语句

外面来条件，你需要判断到底有哪一个类来处理。。。

如果你用普通的方式，那就是很多的swatch。。。if。

过滤器模式

每一个维度都是一些小条件，这些小条件都是用来筛选客户
所以可以用过滤器模式。。

用了设计模式之后，可以保证代码的简洁性，维护性，ADD，Remove都是很方便的。。。