added boost::concurrent_flat_map bulk

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+++ b/clang-x86/Parallel
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+++ b/clang-x86/parallel_load.cpp.csv
@@ -1,109 +1,109 @@
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+++ b/gcc-x64/Parallel
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+++ b/gcc-x64/parallel_load.cpp.csv
@@ -1,109 +1,109 @@
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+1;3.90024;8.25393;8.62152;6.16414
+2;6.02215;8.91702;12.5649;10.349
+3;8.01327;11.1756;16.8237;14.5845
+4;9.91848;13.6402;20.8165;18.626
+5;11.7803;16.2237;24.7442;22.7191
+6;13.5235;18.9122;28.6641;26.7453
+7;15.2433;21.9189;32.8168;30.6395
+8;17.8347;25.5492;39.0688;35.2484
+9;16.9046;23.2244;35.417;32.5229
+10;16.9306;23.4481;35.6983;31.7448
+11;16.9782;23.7225;35.5027;32.5169
+12;17.2994;24.0467;36.6728;32.9713
+13;16.6839;23.936;34.7166;31.0521
+14;17.0287;24.3072;34.6915;31.5785
+15;17.3853;24.4121;34.8806;31.8398
+16;17.4205;24.672;35.1643;30.5947
 Parallel load (N=5000000, theta=0.99):
-#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map
-1;5.46785;6.46879;6.6272
-2;7.04909;7.5714;9.72937
-3;9.01178;9.68489;13.2985
-4;11.0412;11.9026;17.0213
-5;13.0817;14.2239;20.7027
-6;15.1187;16.6308;24.3792
-7;17.2865;18.6623;28.1144
-8;20.0418;20.6948;32.7588
-9;19.1401;20.3515;30.6339
-10;19.239;20.0562;29.8134
-11;18.8737;20.161;30.3475
-12;19.1418;20.4297;30.7028
-13;18.7064;20.0453;29.903
-14;19.1257;20.2411;30.4431
-15;19.0668;20.7228;30.7733
-16;19.0586;20.677;30.1669
+#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map;boost::concurrent_flat_map bulk
+1;5.22929;6.43144;6.74906;4.92292
+2;6.76085;7.55521;9.97336;8.25419
+3;8.62702;9.74382;13.7151;11.8428
+4;10.4974;11.9631;17.4381;15.3306
+5;12.3653;14.3243;21.1968;18.8622
+6;14.1738;16.672;24.9394;22.3239
+7;16.0714;19.2676;28.7871;25.8537
+8;18.5588;22.1789;33.643;29.8227
+9;17.7402;20.7346;31.0703;27.6876
+10;17.7773;20.4287;30.7928;27.3257
+11;17.8105;20.6558;30.7331;27.9614
+12;17.9592;21.1657;31.7059;27.9387
+13;17.4634;20.9528;30.4997;26.845
+14;18.2027;21.2752;31.4992;27.6847
+15;18.1357;21.501;31.1487;27.5789
+16;18.0867;21.6955;31.5171;27.8434
--- a/img/clang-arm64/Parallel
+++ b/img/clang-arm64/Parallel
--- a/img/clang-arm64/Parallel
+++ b/img/clang-arm64/Parallel
--- a/img/clang-arm64/Parallel
+++ b/img/clang-arm64/Parallel
--- a/img/clang-arm64/Parallel
+++ b/img/clang-arm64/Parallel
--- a/img/clang-arm64/Parallel
+++ b/img/clang-arm64/Parallel
--- a/img/clang-arm64/Parallel
+++ b/img/clang-arm64/Parallel
--- a/img/clang-x64/Parallel
+++ b/img/clang-x64/Parallel
--- a/img/clang-x64/Parallel
+++ b/img/clang-x64/Parallel
--- a/img/clang-x64/Parallel
+++ b/img/clang-x64/Parallel
--- a/img/clang-x64/Parallel
+++ b/img/clang-x64/Parallel
--- a/img/clang-x64/Parallel
+++ b/img/clang-x64/Parallel
--- a/img/clang-x64/Parallel
+++ b/img/clang-x64/Parallel
--- a/img/clang-x86/Parallel
+++ b/img/clang-x86/Parallel
--- a/img/clang-x86/Parallel
+++ b/img/clang-x86/Parallel
--- a/img/clang-x86/Parallel
+++ b/img/clang-x86/Parallel
--- a/img/clang-x86/Parallel
+++ b/img/clang-x86/Parallel
--- a/img/clang-x86/Parallel
+++ b/img/clang-x86/Parallel
--- a/img/clang-x86/Parallel
+++ b/img/clang-x86/Parallel
--- a/img/gcc-x64/Parallel
+++ b/img/gcc-x64/Parallel
--- a/img/gcc-x64/Parallel
+++ b/img/gcc-x64/Parallel
--- a/img/gcc-x64/Parallel
+++ b/img/gcc-x64/Parallel
--- a/img/gcc-x64/Parallel
+++ b/img/gcc-x64/Parallel
--- a/img/gcc-x64/Parallel
+++ b/img/gcc-x64/Parallel
--- a/img/gcc-x64/Parallel
+++ b/img/gcc-x64/Parallel
--- a/img/gcc-x86/Parallel
+++ b/img/gcc-x86/Parallel
--- a/img/gcc-x86/Parallel
+++ b/img/gcc-x86/Parallel
--- a/img/gcc-x86/Parallel
+++ b/img/gcc-x86/Parallel
--- a/img/gcc-x86/Parallel
+++ b/img/gcc-x86/Parallel
--- a/img/gcc-x86/Parallel
+++ b/img/gcc-x86/Parallel
--- a/img/gcc-x86/Parallel
+++ b/img/gcc-x86/Parallel
--- a/workload.xlsx.500k,
+++ b/workload.xlsx.500k,
--- a/workload.xlsx.500k,
+++ b/workload.xlsx.500k,
--- a/workload.xlsx.500k,
+++ b/workload.xlsx.500k,
--- a/img/vs-x64/Parallel
+++ b/img/vs-x64/Parallel
--- a/img/vs-x64/Parallel
+++ b/img/vs-x64/Parallel
--- a/img/vs-x64/Parallel
+++ b/img/vs-x64/Parallel
--- a/workload.xlsx.500k,
+++ b/workload.xlsx.500k,
--- a/workload.xlsx.500k,
+++ b/workload.xlsx.500k,
--- a/workload.xlsx.500k,
+++ b/workload.xlsx.500k,
--- a/img/vs-x86/Parallel
+++ b/img/vs-x86/Parallel
--- a/img/vs-x86/Parallel
+++ b/img/vs-x86/Parallel
--- a/img/vs-x86/Parallel
+++ b/img/vs-x86/Parallel
--- a/insert_data.py
+++ b/insert_data.py
@@ -41,8 +41,9 @@ with io.open(args.input_file,"r",encoding=args.encoding) as filein:
    ws.cell(row=row,column=2).value=None
    ws.cell(row=row,column=3).value=None
    ws.cell(row=row,column=4).value=None
+    ws.cell(row=row,column=5).value=None

-  pattern=re.compile(r"([0-9]+);([0-9.]+);([0-9.]+);([0-9.]+)")
+  pattern=re.compile(r"([0-9]+);([0-9.]+);([0-9.]+);([0-9.]+);([0-9.]+)")
  for row,line in enumerate(lines[lines_read:],2):
    m=pattern.match(line)
    if not m: break
@@ -50,5 +51,6 @@ with io.open(args.input_file,"r",encoding=args.encoding) as filein:
    ws.cell(row=row,column=2).value=float(m.group(2))
    ws.cell(row=row,column=3).value=float(m.group(3))
    ws.cell(row=row,column=4).value=float(m.group(4))
+    ws.cell(row=row,column=5).value=float(m.group(5))
    
  wb.save(args.excel_file)
--- a/parallel_load.cpp
+++ b/parallel_load.cpp
@@ -73,6 +73,8 @@ using gtl_map=gtl::parallel_flat_hash_map<
  std::allocator<std::pair<const int,int>>,
  8,std::mutex>;

+struct bulk_map:boost::concurrent_flat_map<int,int>{};
+
 template<typename... Args>
 inline void map_update(boost_map& m,Args&&... args)
 {
@@ -148,6 +150,37 @@ private:
  Distribution dist;
 };

+template<typename Distribution>
+class bulk_finder
+{
+public:
+  bulk_finder(const Distribution& dist_):dist{dist_}{}
+
+  template<typename URNG>
+  void operator()(const bulk_map& m,URNG& gen)
+  {
+    keys[i++]=dist(gen);
+    if(i==N){
+      flush(m);
+      i=0;
+    }
+  }
+
+  void flush(const bulk_map& m)
+  {
+    res+=(int)m.visit(keys.begin(),keys.begin()+i,[](const auto&){});
+  }
+
+  int res=0;
+
+private:
+  static constexpr std::size_t N=bulk_map::bulk_visit_size;
+
+  Distribution      dist;
+  int               i=0;
+  std::array<int,N> keys;
+};
+
 /* contributed by Martin Leinter-Ankerl */

 template<size_t N>
@@ -228,12 +261,19 @@ struct parallel_load
                                    finish(1);

      for(int i=0;i<num_threads;++i)threads.emplace_back([&,i,zipf1,zipf2]{
+        static constexpr auto is_bulk=std::is_same<Map,bulk_map>::value;
+        using finder_type=typename std::conditional<
+          is_bulk,
+          bulk_finder<zipfian_int_distribution<int>>,
+          finder<zipfian_int_distribution<int>>
+        >::type;
+
        simple_discrete_distribution<3> dist({10,45,45});
        splitmix64_urng                 gen(std::size_t(282472+i*213731));

-        updater  update{zipf1};
-        finder   successful_find{zipf1},
-                 unsuccessful_find{zipf2};
+        updater     update{zipf1};
+        finder_type successful_find{zipf1},
+                    unsuccessful_find{zipf2};

        int n=i==0?(N+num_threads-1)/num_threads:N/num_threads;
        n*=10; /* so that sum(#updates(i)) = N */
@@ -249,6 +289,10 @@ struct parallel_load
            default: unsuccessful_find(m,gen); break;
          }
        }
+        if constexpr(is_bulk){
+          successful_find.flush(m);
+          unsuccessful_find.flush(m);
+        }
        results[i]=successful_find.res+unsuccessful_find.res;
        completed.count_down();
        finish.wait();
@@ -272,11 +316,12 @@ struct parallel_load

 template<
  template<typename> class Tester,
-  typename Container1,typename Container2,typename Container3
+  typename Container1,typename Container2,
+  typename Container3,typename Container4
 >
 BOOST_NOINLINE void test(
  const char* title,int N,double theta,
-  const char* name1,const char* name2,const char* name3)
+  const char* name1,const char* name2,const char* name3,const char* name4)
 {
 #ifdef NUM_THREADS
  const int num_threads=NUM_THREADS;
@@ -285,7 +330,7 @@ BOOST_NOINLINE void test(
 #endif

  std::cout<<title<<" (N="<<N<<", theta="<<theta<<"):"<<std::endl;
-  std::cout<<"#threads;"<<name1<<";"<<name2<<";"<<name3<<std::endl;
+  std::cout<<"#threads;"<<name1<<";"<<name2<<";"<<name3<<";"<<name4<<std::endl;

  for(int n=1;n<=num_threads;++n){
    std::cout<<n<<";";
@@ -294,6 +339,8 @@ BOOST_NOINLINE void test(
    t=measure(boost::bind(Tester<Container2>(),N,theta,n));
    std::cout<<10*N/t/1E6<<";";
    t=measure(boost::bind(Tester<Container3>(),N,theta,n));
+    std::cout<<10*N/t/1E6<<";";
+    t=measure(boost::bind(Tester<Container4>(),N,theta,n));
    std::cout<<10*N/t/1E6<<std::endl;
  }
 }
@@ -308,12 +355,14 @@ int main()
        parallel_load,
        tbb_map,
        gtl_map,
-        boost_map>
+        boost_map,
+        bulk_map>
      (
        "Parallel load",N,theta,
        "tbb::concurrent_hash_map",
        "gtl::parallel_flat_hash_map",
-        "boost::concurrent_flat_map"
+        "boost::concurrent_flat_map",
+        "boost::concurrent_flat_map bulk"
      );
    }
  }
--- a/vs-x64/Parallel
+++ b/vs-x64/Parallel
--- a/vs-x64/parallel_load.cpp.csv
+++ b/vs-x64/parallel_load.cpp.csv
@@ -1,109 +1,109 @@
 #logical cores: 6
 Parallel load (N=500000, theta=0.01):
-#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map
-1;10.3747;12.9138;18.127
-2;19.3572;19.3043;28.9384
-3;26.8042;23.9355;35.1984
-4;20.3684;26.6522;37.0612
-5;24.4348;31.3232;38.718
-6;29.0456;36.4553;38.7043
-7;21.0985;34.325;39.7274
-8;24.1455;34.4679;43.3101
-9;26.2513;34.0617;46.338
-10;24.1919;34.4455;48.4528
-11;26.3728;34.7979;51.2082
-12;28.927;35.018;51.3362
-13;24.1775;34.5085;51.9386
-14;25.543;34.9304;52.0904
-15;26.8394;34.8776;52.0947
-16;25.583;34.8513;51.1492
+#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map;boost::concurrent_flat_map bulk
+1;10.2857;12.8416;17.5831;21.274
+2;19.3832;19.2127;28.0345;34.2561
+3;25.7008;24.3961;32.0184;38.9555
+4;20.6449;26.9682;34.0228;43.7843
+5;24.2721;31.3551;38.371;43.6128
+6;28.8361;36.8805;38.7057;50.9111
+7;21.2058;34.4344;40.307;46.0429
+8;23.9073;33.8662;44.4703;48.689
+9;26.1497;34.8907;46.0398;51.9654
+10;24.1033;34.9105;47.0116;53.2363
+11;26.1822;35.4358;50.0523;60.8106
+12;28.7928;35.4627;50.877;60.3297
+13;23.7495;35.1277;50.5185;61.0223
+14;25.5397;34.9812;51.0176;61.0672
+15;26.5639;34.6496;50.5903;58.477
+16;25.6625;35.3404;50.9022;60.2236
 Parallel load (N=500000, theta=0.5):
-#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map
-1;10.6848;12.9327;17.946
-2;20.1047;20.4022;28.1315
-3;27.3517;23.9125;35.2922
-4;20.8216;26.7243;35.7531
-5;24.8949;31.0909;36.9292
-6;29.9125;36.434;42.2268
-7;21.7859;33.3065;41.8939
-8;25.0106;33.6803;43.4244
-9;27.1237;33.913;48.6614
-10;24.8681;34.3054;51.2371
-11;27.1451;34.8379;49.9596
-12;29.8993;34.9476;51.9662
-13;24.1835;35.2972;50.515
-14;26.26;35.6223;50.9821
-15;27.7812;35.3537;50.9783
-16;26.2295;35.4886;51.2703
+#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map;boost::concurrent_flat_map bulk
+1;10.7201;12.8342;17.4049;21.1345
+2;20.0486;19.8854;26.6907;31.182
+3;27.1759;25.5581;35.6582;39.338
+4;20.9014;26.8307;35.7685;42.3133
+5;24.6838;31.5998;38.1285;43.8475
+6;29.6755;36.7546;42.562;50.6734
+7;21.5767;33.6698;40.6385;47.572
+8;24.6068;34.2667;43.406;50.2464
+9;27.2783;34.2948;45.992;53.4665
+10;24.8938;34.4587;48.8429;57.961
+11;26.9863;34.8179;50.0589;60.9518
+12;29.6041;35.5983;50.3496;58.4938
+13;24.0808;35.6121;51.461;58.9731
+14;26.1659;35.4986;51.0123;61.6489
+15;27.4807;35.8532;51.2649;62.0419
+16;26.3234;35.6587;48.9551;60.8027
 Parallel load (N=500000, theta=0.99):
-#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map
-1;13.0025;14.0454;19.7605
-2;23.2941;23.6353;31.0266
-3;31.7625;29.6902;36.3966
-4;26.7902;29.0182;37.6939
-5;31.872;32.778;43.7076
-6;37.6669;38.2186;44.8174
-7;33.7029;34.3952;49.0155
-8;34.3587;34.5368;50.026
-9;35.0904;34.3419;48.8978
-10;35.4429;34.7539;51.5799
-11;34.9157;35.1497;51.4856
-12;35.3094;35.8474;51.9401
-13;35.3355;35.9253;52.1228
-14;35.5891;36.1861;50.4738
-15;35.6682;36.4805;51.1163
-16;35.7883;36.2906;50.1981
+#threads;tbb::concurrent_hash_map;gtl::parallel_flat_hash_map;boost::concurrent_flat_map;boost::concurrent_flat_map bulk
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+2;23.2398;23.4017;30.4439;33.8863
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+++ b/vs-x86/Parallel
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@@ -1,109 +1,109 @@
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