摘要:

此前的文章中介绍了使用多核cpu去分子集的访问元组并解析数据，以提升访问性能的一般性思想。但是在工程实践中遇到了很多现实性的问题。

本文对遇到的问题做追踪。

数据结构决定算法

采用何种数据结构,决定了所能执行的操作。或者说，就是在设计程序时的数据模型，甚至于说是数学模型，决定了其上的操作。

重提这句话是目的, 在于说明做多线程并行时，困难点不在于线程的任务的包装，而在于更底层的模块中包含的数据，这些数据被封装在不同的类之后，模块的抽象级别和内聚程度。

这决定了在物理存储引擎之上的逻辑层，被限制到了何种程度，以及以何种粒度来使用物理引擎的数据结构。

依赖倒置: 下层决定了上层的逻辑，而非上层决定了下层的逻辑

设计模式的这个原则，目的首先是为了从横向对功能进行分解，其实也很好理解，更下层面临更多的要处理的细节，给上层提供的接口，必然是本层抽象之后的。必须首先对更底层的进行建模，然后逐层抽象，如果直接由上层的逻辑来决定下层模块的内部逻辑，表面上看起来符合问题分解和分治原则，但是现实情况是更上层由于受业务需求影响更大，导致承载的需求变动距离，架构设计层面更多考虑灵活性，这种灵活对于底层的数据模型而言是灾难性的。难以想象由于逻辑层的需求调整，导致物理层的存储实现方式的修改。

在理解了一些设计的常识之后,就可以理解下面所面临的困境了。

直接修改为多线程访问不同的元组子集所产生的问题:

一. 多线程切换后, 出现上一次本线程加载的pack数据无法访问，导致需要重新加载

问题现象:

可以参考: <