哪怕你不增加预取代码，硬件预取器也有可能帮你做预取，另外gcc也有编译选项，开启它会在编译阶段自动插入预取代码，手动增加预取代码需要小心处理，时机的选择很重要，最后一定要基于测试数据，另外，即使预取表现很好，但代码修改也有可能导致效果衰减，而且预取语句执行本身也有开销，只有预取的收益大于预取的开销，且CACHE-MISS很高才是值得的 。
## 2、算法优化
数据量小的集合上遍历查找即可，但如果循环的次数过百，便需要考虑用更快的查找结构和算法替换蛮力遍历，哈希表，红黑树，二分查找很常用 。
### 哈希（HASH）
哈希也叫散列，是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值，也叫摘要 。比如把一篇文章的内容通过散列生成64位的摘要，该过程不可逆 。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值，但如果输出的位数足够，散列成相同输出的概率非常非常小 。
字符串的比较有时会成为消耗较大的操作，虽然strcmp或者memcpy的实现用到了很多加速和优化技巧，但本质上它还是逐个比较的方式 。
字符串比较的一个改进方案就是哈希，比较哈希值（通常是一个int64的整数）而非比较内容能快很多，但需要为字符串提前计算好哈希值，且需要额外的空间保存哈希值，另外，在哈希值相等的时候，还需要比较字符串，但因为冲突的概率极低，所以后续的字符串比较不会很多次 。
这样不一定总是更高效，但它提供了另一个思路，你需要测试你的程序，再决定要不要这样做 。
另一个哈希的用法是哈希表，哈希表的经典实现是提前开辟一些桶，通过哈希找到元素所在的桶（编号），如果冲突，再拉链解决冲突 。
为了减少冲突经常需要开辟更多的桶，但更多的桶需要更大的存储空间，特别是元素数量不确定的时候，桶的数量选择变得两难，随着装载的元素变多，冲突加剧，在扩容的时候，将需要对已存在的元素重新哈希，这是很费的点 。
哈希表的冲突极端情况下会退化成链表，当初设想的快速查找变得不再可行，HashMap是普通哈希表的改进版，结合哈希和二叉平衡搜索树 。
另一个常用来做查找的结构是红黑树，它能确保最坏情况下，有logN的时间复杂度，但红黑树的查找过程需要沿着链走，不同结点内存通常不连续，CACHE命中性经常很差，红黑树的中序遍历结果是有序的，这是哈希表不具备的，另外，红黑树不存在哈希表那般预估容量难的问题 。
### 基于有序数组的二分查找
二分查找的时间复杂度也是logN，跟红黑树一致，但二分查找的空间局部性更好，不过二分查找有约束，它只能在有序数组上进行，所以，如果你需要在固定的数据集合（比如配置数据）做查找，二分查找是个不错的选择 。
### 跳表（Skip List）
跳表增加了向前指针，是一种多层结构的有序链表，插入一个值时有一定概率晋升到上层形成间接的索引 。
跳表是一个随机化的数据结构，实质就是一种可以进行二分查找的有序链表 。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找 。跳表不仅能提高搜索性能，同时也可以提高插入和删除操作的性能 。
跳表适合大量并发写的场景，可以认为是随机平衡的二叉搜索树，不存在红黑树的再平衡问题 。Redis强大的ZSet底层数据结构就是哈希加跳表 。

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