亿个 url，每个 url 大小小于 56B，要求去重，内存 4G，说说思路。

解答思路：

面对亿个URL的去重问题，并且内存只有4G，我们需要采取一个高效且节省内存的方法来处理这个问题。由于每个URL的大小小于56B，我们可以考虑使用哈希表（Hash Table）进行快速去重，但是纯内存的哈希表可能无法处理如此大量的数据。因此，我们需要结合内存和磁盘存储的优势来设计一个解决方案。

最优回答：

1. 分片处理：由于数据量较大，无法全部加载到内存中，我们可以采用分片处理的方式，将URL数据分批次读取和处理。
2. 内存哈希去重：对于每一批数据，我们可以使用哈希表在内存中进行去重。选择适合的哈希函数，将URL作为键，利用哈希表快速查找的特性判断该URL是否已经存在。
3. 持久化存储：对于已经去重的URL，由于内存限制，我们不能将所有去重后的URL都保存在内存中。因此，可以选择将去重后的URL写入磁盘，进行持久化存储。
4. 合并结果：处理完所有分片数据后，再将这些分片的结果合并，得到最终的去重URL列表。

1. 哈希表（Hash Table）：一种以键值对形式存储数据的数据结构，通过哈希函数计算键的哈希值，将键值对存储在对应的位置上。哈希表具有快速查找、插入和删除的特性。
2. 分片处理：当数据量较大时，无法一次性加载到内存中，可以将数据分成多个小片段，分别进行处理。
3. 持久化存储：将数据从内存转移到磁盘或其他形式的长期存储设备中，以保证数据的持久性和安全性。
4. URL去重算法：除了使用哈希表，还有其他去重算法如布隆过滤器（Bloom Filter）等，可以根据实际情况选择适合的算法。