无聊的优化

Knuth说过盲目的优化是罪恶的根源，这话一点不假，因为经理说“你这个动态返回太慢，要改进。” 于是开始了这两天

的优化历程。

 

  东西很简单，将一个地区分块，按照octree，使用16格分块，总共5层。建立索引。每次导入的线条都预生成

索引。 所以我要一个索引器。

 

   这个索引器没什么特别，普通的递归而已。 到最后开始存放索引的时候，问题出现了，：这个东西有些大，变成

文件有276m之大。在每次网络传输都占用了大量的时间。我的索引数据一开始存放在tokyo cabinet上。（因为

以前的测试结果还令人满意）。 可惜这么多的数据序列化和传输占用了大量时间，还是慢。于是想到了并行。

 

用executor将一些关键的任务分解，嗯,,似乎快了。快了至少有两倍。好像也达到目标了。

 

今天下午想想，有些不爽，想起以前曾经用过的db4o.于是拿出来试一下，不用并行，结果大跌眼镜：居然比优化过的方案

还快两倍。 仔细想想发现之前的优化极其无聊：这个索引基本上每个tenant只需要一个，用不着每次都从server拉下来。

再优化，网络的瓶颈还是摆在那里的。

 

不过并行计算还是有用的，中间有一步过滤使用executor在我的 dual core 2.5g上快了大约两倍。如果cores数量

上去，还可以更快。 我还考虑以后用scala的actor来代替现在的 executor方式重新实现一个。