面试题：Go语言Map键值类型与最佳实践之性能优化

键值类型选择

键类型：
- 读写频率：由于是指标名称作为键，读写频率通常较高，应选择查找效率高的数据类型。对于字符串类型的键，使用String在Java中是常见选择，String内部采用了优化的哈希算法，在HashMap中查找速度较快。
- 内存占用：尽量避免使用过长的字符串作为键，以减少内存占用。如果指标名称是有限个且固定，可以考虑使用enum类型，enum在内存中占用空间相对较小，并且在EnumMap中查找性能极高。
- 并发访问：在高并发环境下，如果使用HashMap，可以考虑使用ConcurrentHashMap，其内部实现了线程安全的哈希表结构。对于键类型，ConcurrentHashMap支持常见的类型，如String、Integer等，只要键对象的hashCode()和equals()方法实现正确。
值类型：
- 读写频率：实时统计数据可能需要频繁读取和更新，应选择操作高效的数据类型。例如，如果统计数据是数值类型，long或double等基本数据类型及其对应的包装类在读写操作上效率较高。如果数据结构较为复杂，如需要存储多个统计值（如总和、计数、最大值等），可以自定义一个类来封装这些数据。
- 内存占用：对于数值类型，优先使用基本数据类型而不是包装类，因为包装类会额外占用内存空间。如果自定义类，应尽量减少不必要的成员变量，以降低内存占用。
- 并发访问：如果值类型需要在多线程环境下进行更新操作，需要考虑线程安全。可以使用Atomic系列类（如AtomicLong、AtomicDouble）来保证数值类型的原子性操作，避免数据竞争。如果是自定义类，可以在类内部实现线程安全的机制，如使用ReentrantLock等。

代码示例（以Java为例）

使用String作为键，AtomicLong作为值：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class RealTimeDataAnalysisSystem {
    private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> dataMap = new ConcurrentHashMap<>();

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟数据更新
        updateData("metric1", 10L);
        updateData("metric2", 20L);

        // 模拟数据读取
        System.out.println("metric1 value: " + getData("metric1"));
        System.out.println("metric2 value: " + getData("metric2"));
    }

    public static void updateData(String metric, long value) {
        dataMap.putIfAbsent(metric, new AtomicLong(0));
        dataMap.get(metric).addAndGet(value);
    }

    public static long getData(String metric) {
        return dataMap.getOrDefault(metric, new AtomicLong(0)).get();
    }
}

使用enum作为键，自定义线程安全类作为值：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class RealTimeDataAnalysisSystem2 {
    private enum Metric {
        METRIC1, METRIC2
    }

    private static class StatisticData {
        private long sum;
        private int count;
        private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

        public void update(long value) {
            lock.lock();
            try {
                sum += value;
                count++;
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }

        public long getSum() {
            lock.lock();
            try {
                return sum;
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }

        public int getCount() {
            lock.lock();
            try {
                return count;
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }

    private static final ConcurrentHashMap<Metric, StatisticData> dataMap = new ConcurrentHashMap<>();

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟数据更新
        updateData(Metric.METRIC1, 10L);
        updateData(Metric.METRIC2, 20L);

        // 模拟数据读取
        System.out.println("METRIC1 sum: " + getData(Metric.METRIC1).getSum());
        System.out.println("METRIC2 sum: " + getData(Metric.METRIC2).getSum());
    }

    public static void updateData(Metric metric, long value) {
        dataMap.putIfAbsent(metric, new StatisticData());
        dataMap.get(metric).update(value);
    }

    public static StatisticData getData(Metric metric) {
        return dataMap.getOrDefault(metric, new StatisticData());
    }
}

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