问题一：在数据割接过程中，为什么多线程处理会导致数据错乱和重复？
在数据割接过程中，为什么多线程处理会导致数据错乱和重复？
参考回答：
由于线程的执行顺序无法精确控制，主线程可能在子线程处理完其分配的数据之前就执行了clear操作，导致子线程处理的数据变成空，从而引发数据错乱和重复处理的问题。
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问题二：如何解决了多线程处理数据割接时数据错乱和重复的问题？
如何解决了多线程处理数据割接时数据错乱和重复的问题？
参考回答：
通过将赋值操作（buffer->list）放在线程外部执行，并将深拷贝的列表作为参数传递给子线程，然后在每个子线程处理完其分配的数据后再执行clear操作，从而避免了数据错乱和重复处理的问题。
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问题三：对于中小规模的计数服务（万级），通常使用什么方案？
对于中小规模的计数服务（万级），通常使用什么方案？
参考回答：
通常使用缓存 + DB 的存储方案。当计数变更时，先变更计数 DB，然后再变更计数缓存，如使用 Memcached 或 Redis。
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问题四：在高并发访问场景下，DB 存储计数会遇到什么问题？
在高并发访问场景下，DB 存储计数会遇到什么问题？
参考回答：
在高并发访问场景下，使用DB存储计数会给DB带来巨大的压力，DB可能成为整个计数服务的瓶颈所在。
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问题五：大型互联网场景下（百万级），如何提升计数服务的性能？
大型互联网场景下（百万级），如何提升计数服务的性能？
参考回答：
可以直接将计数全部存储在Redis中，并通过hash分拆的方式提升写性能，利用读写分离提升读性能。
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