关于海量数据问题的处理详解

问题： 微博有11亿的用户，其中大约50万是蓝V用户，用户用uid标示，试设计一套架构，判断一个用户是否是蓝V，画出架构图，并给出关键算法。要求消耗的内存最小，效率最高，同时能够适应蓝V用户的动态增减。

海量数据问题的处理 个人感觉：这个题不仅考察了基础，同时又有工程上的引申

• 思路：
  （1）发现这是个类似redis的架构，KV（key-value）的结构：key是uid，（uid应是内部系统中用来表示用户的user id，是一个字符 串）；value用一个位表示即可，0或1，1表示是蓝V用户
  （2）索引与hash，在涉及到查找的时候，可以使用一些数据结构中的知识，如红黑树，字典树，跳表，hash之类的，在这里，我考虑了一下，hash的效率是最高的，虽然它有大量的key是无法命中的，也会浪费一些存指针的空间，但是在瞬间性判断是否是该key的性能上是高的
  （3）多机的可扩展性，由于数据量太大，单机的话内存可能无法hold住，这时候可以利用多机的可扩展性来解决，貌似涉及到分布式中的一致性哈希问题，这个不太熟悉，查阅后发现可以进行数据的动态处理的。