主要观点：

• Stan Laurel 和 Oliver Hardy 身材不同，文中讲述了一个工作中遇到的性能问题。
• 数据处理工作有一系列计数去重操作，通过复用 map 提高性能，但随着数据变大，作业完成时间变长。
• 分析发现数据分布有异常值，导致清除 map 操作变慢，而清除 map 仍比重新分配 map 快，但大 map 清除更慢。
• 不同任务数据分布不同，导致 map 容量变化，清除时间变长，吞吐量显著下降。
• 解决方案是在清除新任务的 map 前检查其容量，过大则重新分配 map，最终使用两个 map 解决问题。

关键信息：

• 工作中的数据处理作业及性能问题表现。
• 数据分布异常及对 map 操作的影响。
• 测试不同 map 操作的性能。
• 最终采用两个 map 解决吞吐量问题。

重要细节：

• 过去复用 map 比每次创建新 map 快。
• 作业完成时间随数据变大而变长，出现明显的吞吐量下降。
• 测试不同大小 map 清除和分配的性能数据。
• 任务数据分布变化导致 map 容量和清除时间变化。
• 有提议添加 map 的 cap 但被拒绝。