Employee类需含id、name、department、salary四字段，id为唯一主键；应使用ConcurrentHashMap<Long, Employee>替代ArrayList以实现O(1)查找；addEmployee须校验空值与重复id并抛异常；findById为常数时间，searchByName为O(n)；删改操作需避免ConcurrentModificationException，多线程推荐ConcurrentHashMap。
Employee 类设计必须包含 id、name、department、salary 四个核心字段，且 id 应为唯一主键（建议用 Long 或 String，避免 int 溢出或重置问题）
很多初学者直接用 ArrayList<Employee> 存所有员工，但没考虑 id 冲突和查找效率——增删查改都得遍历，1000 条数据时 getById() 平均要比较 500 次。真正在意响应速度，就该用 HashMap<Long, Employee>，以 id 为 key，O(1) 定位
增：addEmployee() 要校验空值和重复 id
不能只做 list.add() 就完事。常见错误是忽略 name 为空字符串、salary < 0、id 已存在等边界情况
-
id为null或已存在时，应抛出IllegalArgumentException，而不是静默失败 - 建议在
addEmployee()开头加Objects.requireNonNull(employee, "employee cannot be null") - 若用
HashMap，直接调用map.putIfAbsent(id, employee) == null判断是否新增成功
查：findById() 和 searchByName() 的性能差异很大
findById() 用 HashMap 是常数时间；但 searchByName(String keyword) 必须遍历全量数据，无法避免 O(n)。别试图给 name 建哈希索引——值不唯一，意义不大
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- 如需模糊搜索，用
stream().filter(e -> e.getName().contains(keyword))即可，别提前引入 Lucene 或数据库 - 若 name 查询频繁且数据量超 5000 条，才考虑用
ConcurrentHashMap+ 预建Map<String, List<Employee>>倒排索引（但会显著增加内存和维护成本）
删与改：避免 ConcurrentModificationException
用 for (Employee e : list) 遍历时调 list.remove() 会抛异常。即使改成 Iterator，多线程下仍不安全
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- 单线程场景：用
Iterator.remove()或收集待删 id 后批量removeAll() - 多线程场景：别用
ArrayList或普通HashMap，换成CopyOnWriteArrayList（适合读多写少）或ConcurrentHashMap（推荐） -
updateEmployee()必须先get()再put()，不能直接改对象字段——否则缓存、日志、监听器可能拿不到变更前状态
public class EmployeeService {
private final Map<Long, Employee> storage = new ConcurrentHashMap<>();
public void addEmployee(Employee emp) {
if (emp == null || emp.getId() == null) {
throw new IllegalArgumentException("id and employee must not be null");
}
if (storage.putIfAbsent(emp.getId(), emp) != null) {
throw new IllegalArgumentException("duplicate id: " + emp.getId());
}
}
public Employee findById(Long id) {
return storage.get(id);
}
public List<Employee> searchByName(String keyword) {
return storage.values().stream()
.filter(e -> e.getName() != null && e.getName().contains(keyword))
.collect(Collectors.toList());
}
}
真实项目里，storage 很快会从内存换成数据库，但上面这些校验逻辑、空值处理、并发策略，在 DAO 层依然要保留——不是换了个存储方式，就能把业务规则甩给 MySQL。 
