一个高性能并发问题

网上看到一个小案例

 

给定minX，maxX，minY，maxY后，查找出这个区域内所有的userid列表出来，新增userid的坐标和更新userid的坐标要高效，删除userid也一样，所以要考虑存储结构和查询效率 minX，maxX，minY，maxY不是整个坐标系的大小，整个坐标系大小为x*y （minX，maxX，minY，maxY）只是给定的查询条件，（minX<x，maxX<x，minY<y，maxY<y） 数据在程序启动时候从文件系统或者数据库读到内存，基本上都在内存存储，所以要构建这么样的一个模型出来，没有思路了，基本上是每个userid需要每秒需要更新一次坐标值，当然userid初期有4万多个吧，要考虑到10万哥userid，同时并发的话有1万个userid，查询的话，基本上是每秒查询一次

 

我的一些思路

问题难点

1.坐标更改应该比较频繁。如果采用顺序类数据结构，会发生大量的并发修改顺序的操作。

2.并发查询要求量非常大

3.数据比较需要两个维度的比较，X，Y

 

思路

1.将二维空间一维化。参考

http://hi.baidu.com/xuan_hacker/blog/item/d3fea48888244d92a4c272b9.html

 

2.采用无锁并发跳表来存储海量一维化数据

 

3.修改坐标的操作应该分为 Remove,修改节点值，Add三个步骤

 

4.查询的效率应该问题不大。

 

此思路需要实际测试验证。