C++知识

1.C++map为什么线程不安全?

其实STL中的容器都是线程不安全的，如果想要线程安全的话，就得自己加锁。

C++ 标准库从 C++11 开始明确规定：多个线程并发地对同一个 std::map 对象进行读写操作，是未定义行为（UB）——除非你自己加锁（如 std::mutex）。

为什么 std::map 不自带锁？

1. 性能优先
   标准库容器的设计哲学是零开销抽象（zero-overhead abstraction）。
   如果每个操作都加锁，即使单线程程序也会被迫承担锁的开销，这违背了 C++ 的设计原则。
2. 灵活性更高
   用户可以根据具体场景选择锁的粒度（全局锁、分段锁、读写锁等）。
   标准库提供了 std::mutex、std::shared_mutex 等工具，让用户自己组合。

2.map大量插入会有性能问题，为什么

std::map 在“大量插入”场景下出现性能瓶颈，并不是因为它“不会用 CPU”，而是由它的底层数据结构（红黑树）和接口语义共同决定的。下面把原因拆成 4 个层面，一层层展开：
① 数据结构层面：红黑树的 O(log n) 代价
插入 = 搜索插入点 + 树重平衡。

每 insert/operator[] 都要从根节点一路比较到叶子，找到插入位置；随后可能触发 旋转 + 颜色翻转，这些都是 O(log n) 的 CPU 计算。

当 n 达到百万、千万级时，log₂(n) 依旧不算小，而且每一次操作都独立走一遍完整路径，CPU 分支预测失败率高、cache miss 高。

② 内存分配层面：节点级分配带来的负担

红黑树是 “节点式容器”（node-based container），每插入一个元素就至少一次 new/malloc。

大量小对象分配 →内存碎片；分配器锁竞争（默认 glibc ptmalloc 的 global arena 锁）；cache locality 极差：节点散落在堆各处，遍历时随机访问，TLB & cache 命中率低。

③ 接口语义层面：每次插入都要“唯一键”检查

std::map::insert 和 operator[] 都要 先查重，保证键唯一。就算你事先知道键不会重复，也绕不开这次查找；而哈希表（unordered_map）可以通过 reserve + emplace_hint 避免重复检查。

④ 并发层面：自带无锁机制 → 线程竞争放大问题

如果你在多线程环境用全局 mutex 保护 std::map，锁粒度是整个对象；大量插入让这把锁成为 热点，线程上下文切换/睡眠开销迅速放大（之前谈过的互斥锁 vs 自旋锁问题）。

综合症状 = 计算 + 内存 + 并发 三重放大

维度	开销来源	量级
CPU	红黑树 log n 比较 + 旋转	10⁷ 次插入时 log₂(10⁷) ≈ 23
内存	每元素一次 new + 指针开销	额外 2~3 倍内存放大
并发	全局 mutex 或分配器锁	线程越多越慢

std::map 大量插入慢，是因为 “红黑树的节点级操作 + 每次 log n 计算 + 频繁内存分配” 三者叠加；把容器换成哈希表、把一次性插入变成批量构造，或者把 map 拆掉分片，都能让性能上一个数量级。

3.set的应用场景

需求	容器
需要去重、有序遍历、范围查询是否存在	std::set / std::multiset
只去重/查询、不关心顺序	std::unordered_set（平均 O(1)）
键可重复	std::multiset 或 unordered_multiset
极高并发读写	第三方并发 set（tbb::concurrent_hash_set, folly::F14）

4.map set mutiset mutimap unordered_map unordered_set的底层实现、使用场景、优缺点

容器	底层实现	典型场景	优点	缺点
map	红黑树	键值对有序、范围查询、遍历	有序、可范围遍历、最坏O(log n)	内存碎片大、插入慢、cache差
set	红黑树	去重+有序遍历、排行榜	有序、唯一键、支持lower_bound	同map缺点
multiset	红黑树	允许重复键的有序集合	保留排序、可存重复	同map缺点
multimap	红黑树	一键多值的有序存储	一键多值、范围遍历	同map缺点
unordered_map	哈希表	键值对无序、高速增删查	平均O(1)、内存连续性好	无序、rehash开销、最坏O(n)
unordered_set	哈希表	高速去重、存在性检查	平均O(1)、简单高效	无序、rehash开销、最坏O(n)