昨天下午到今天下午，接近一天的时间做poi数据的分城市统计工作。
poi数据是大数据量的文本数据，数据量是千万级别，重点城市可以拿到坐标范围数据。
昨天偷懒，用python完成了一个逐条统计脚本，运行到今天早上，居然没有跑完。
产品催的紧，没办法只能用c++完成。写之前想到用并发执行统计功能。
然而启动多线程时碰到了一个小坑，伪码如下:
for (int i = 0; i < threads_num; ++i) { std::thread loop_thread(thread_func, param1, param2); loop_thread.join(); }启动进程，发现cpu一直没有跑起来，只是100%，不是应该是threads_num * 100%么？
问题原来出在创建线程之后，直接执行了join操作，实际还是一个线程执行完再执行另外一个，哈哈哈。
正确的启动方式是这样的：
std::thread threads[threads_num]; for (int i = 0; i < threads_num; ++i) { threads[i] = std::thread(thread_func, param1, param2); } for (int i = 0; i < threads_num; ++i) { threads[i].join(); }如此这般之后，cpu确实跑起来了，然而效率仍然不敢恭维。
跑小数据量的时候，10000条记录也很耗时，问题绝对出在点是否在面的范围内的判断上。
这难不倒我，我还有道格拉斯-普特。
然而dist参数的设置是个难题，只能对比之前跑出的结果，逐一调参。
经过一系列骚操作，千万级数据在10分钟内跑完了，其中时间绝大部分花在了文本数据的读取上了。
学到了：
1 c++多线程启动
2 抽稀的重要性
