海量 key 和value 都比较小的数据，如何存储才更省内存 ？

解答思路：

对于海量key和value都比较小的数据，存储策略应考虑以下几个方面来节省内存：

1. 数据压缩：对key和value进行压缩处理，以减少内存占用。可以使用如LZ77、Huffman编码等压缩算法。
2. 数据结构选择：选择适合的数据结构来存储数据。例如，使用哈希表（HashMap）存储键值对时，应尽量选用合适的哈希函数以减少哈希冲突，提高查找效率。同时，可以考虑使用开放地址法或链表法解决冲突。
3. 内存管理：合理使用内存管理策略，如使用内存池来分配和回收内存。避免频繁的内存分配和释放操作，以提高内存使用效率。
4. 分片存储：将数据分成多个较小的片段（分片），每个片段独立存储。这样可以减少单个片段内的数据量和内存占用，同时提高并发访问的效率。
5. 考虑使用缓存优化技术：利用缓存技术，如LRU（最近最少使用）策略，将数据缓存到内存中，减少磁盘IO操作，提高数据访问速度。

最优回答：

针对海量key和value都比较小的数据，我们可以采取以下措施来节省内存：首先，对key和value进行压缩处理；其次，选择合适的数据结构如哈希表来存储数据；然后，利用内存管理策略如内存池来优化内存分配和回收；此外，可以采用分片存储技术将数据分成多个片段进行存储；最后，考虑使用缓存优化技术来提高数据访问速度。

1. 数据压缩算法：了解常见的压缩算法如LZ77、Huffman编码等，并理解它们的工作原理和适用场景。
2. 数据结构：熟悉常见的数据结构如哈希表、二叉搜索树等，并了解它们的时间复杂度和空间复杂度。
3. 内存管理策略：了解常见的内存管理策略如内存池、垃圾回收等，并理解它们在提高内存使用效率方面的作用。
4. 分片存储技术：了解分片存储的基本原理和优点，如提高并发访问效率和减少单个片段的数据量等。
5. 缓存优化技术：熟悉常见的缓存优化技术如LRU策略等，并了解它们在提高数据访问速度方面的作用。同时还需要了解缓存击穿、缓存雪崩等问题及其解决方案。