眾所周知我們的輸出裝置的解析度一般都是 1000*1000左右，也就是說輸出裝置做多能展現１百萬個點畫素，超出的畫素將覆蓋在已有畫素上面。
其實我們並不需要繪製那麼多的點，我將超出的點可以不繪製，這裡介紹一種簡單的點繪製過濾方法，直接看**：
儲存畫素位置的ｍａｐ
std::mapm_pointexist;
／／這裡使用６４位長整型編碼乙個畫素位置，前３２為ｘ，後３２位ｙ。
unsigned long long a = (unsigned long long)((((unsigned long long)ｘ)<<32) +ｙ);
std::map::iterator it = m_pointexist.find(a);
if (it != m_pointexist.end())
else
m_pointexist[a] = true; ／／記錄
其實目前資訊點的幾何分布還是在一定區域比較多，例如智慧型城市中，資訊點主要在大型城市中，周圍區域資訊可能沒那麼多，這就跟社會學科的二八定論一樣，所以會造成在較小區域會有較多的資訊點，所以在一定比例尺下中心區域顯示的點會非常多，如果採用過濾繪製，將大大提高點的繪製效率，目前使用以上方法，並且將點繪製成ellipse，每秒不低於１０ｗ的繪製速度完全沒問題，實測還打到１３ｗ。
Go百萬級別併發實踐
golang和傳統基於 os 執行緒和程序實現不同，go語言的併發是基於使用者態的併發，這種併發方式就變得非常輕量，能夠輕鬆執行幾萬併發邏輯。go 的併發屬於 csp 併發模型的一種實現，csp 併發模型的核心概念是 不要通過共享記憶體來通訊，而應該通過通訊來共享記憶體 這在 go 語言中的實現就是...
千萬級 百萬級資料刪除優化
在mysql上面刪除大量資料 千萬級 由於不是清空資料，故不能使用truncate 語句 有個truncate可參考 mysql delete語句與truncate table語句 在正常delete下，刪除十分緩慢 由於索引的原因，每次刪除都要相應的更新索引，越往後索引碎片越多，即越往後越慢 完整...
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