号码过滤,超大访问量情况下如何处理?
情况是有一个号码池(存放号码的集合估计10万个左右),用户提交号码时判断该号码是否在池里,在就过滤,我是把过滤池的号码村在了hashtable，然后判断用户提交的号码是否在hashtable里面，这样处理小数据还可以，但用户访问过率时系统会很慢，
　　　求更快的方法，希望能给出具体代码，用完成端口或线程．．．．．

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号码池最好找下规律进行分离，分成多个池
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如果只是 判断号码 是否存在 不必要用hashtable数组即可

如果是要根据 userID 来取号码 才使用hashtable


不管那种
楼主可以 将 号码 按段分解 使用多个hashtable(第一种情况用数组即可)
比如 130 133 135 139 在你的号码中是存在的 先去查这个段记录是否存在,
再往下找后面的段 , 具体分组看情况
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不管那种
楼主可以 将 号码 按段分解 使用多个hashtable(第一种情况用数组即可)
比如 130 133 135 139 在你的号码中是存在的 先去查这个段记录是否存在,
再往下找后面的段 , 具体分组看情况
还是,hertcloud(·￡孙子兵法￡·) 的办法试试
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慢的原因一般来说是内存占用太大了,你可以考虑用Xml来存储这些号码,然后用占内存很小的XmlReader来分析这个Xml,这样可能会效率会提高很多.(以前有过这种类似做法).
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个人意见：
找一下号码的规律然后创建索引：如果你的号码不是类似GUID的毫无规律的东西，就一定有规律，比如身份证号码可以按照地区，手机号可以按号段等等，按照这个创建索引。
放弃HashTable用数组：HashTable存对象，每一次都要装箱、拆箱，这个操作比较耗时，再者HashTable是Key-Value成对的，对于存储号码也没有意义。我估计你用HashTable是因为它有类似HasValue的属性。如果需要Key-Value模式的，可以考虑专为字符串设计的StringDictionary。不过你这个，我觉得数组更好些。
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但是数组肯定会比Hashtable快N多