使用 Swiss Table 怎样实现更快的 Go map

文章精选推荐

1 JetBrains Ai assistant 编程工具让你的工作服从翻倍
2 Extra Icons：JetBrains IDE的图标增强神器
3 IDEA插件推荐-SequenceDiagram，主动生成时序图
4 BashSupport Pro 这个ides插件主要是用来干嘛的 ？
5 IDEA必装的插件：Spring Boot Helper的使用与功能特点
6 Ai assistant ,又是一个写代码神器
7 Cursor 设备ID修改器，你的Cursor又可以继续试用了
 
文章正文

在 Go 语言中，map 是一种非常常用的数据结构，用于存储键值对。然而，在高并发和高性能的场景下，标准库中的 map 实现大概无法满足需求。Swiss Table 是一种高效的哈希表实现，最初由 Google 在 C++ 中引入，厥后也被其他语言（如 Rust）采用。本文将探讨怎样使用 Swiss Table 的思想来实现一个更快的 Go map。
1. Swiss Table 简介

Swiss Table 是一种基于开放寻址法的哈希表实现，具有以下特点：

• 缓存友好：Swiss Table 通过将元数据（如哈希值的部分位）存储在连续的内存块中，进步了缓存掷中率。
  
• SIMD 优化：Swiss Table 使用 SIMD（单指令多数据流）指令来加速查找操作。
  
• 低内存开销：Swiss Table 通过紧凑的元数据存储，减少了内存开销。
  

2. Go 中的 Swiss Table 实现

虽然 Go 语言自己没有直接提供 Swiss Table 的实现，但我们可以借鉴其思想来实现一个高效的哈希表。以下是一个简化版的 Swiss Table 实现。
2.1 数据结构

首先，我们定义哈希表的数据结构：

1. package swisstable
3. import (
4.         "unsafe"
5. )
7. const (
8.         groupSize    = 16 // 每个组的大小
9.         empty        = 0  // 空槽位标记
10.         deleted      = 1  // 删除槽位标记
11.         metadataSize = groupSize / 8 // 每个组的元数据大小
12. )
14. type entry struct {
15.         key   string
16.         value interface{}
17. }
19. type SwissTable struct {
20.         metadata []byte // 元数据数组
21.         entries  []entry // 存储键值对的数组
22.         size     int     // 当前存储的键值对数量
23.         capacity int     // 哈希表的总容量
24. }

复制代码

2.2 哈希函数

Swiss Table 使用哈希函数来确定键的位置。我们可以使用 Go 内置的哈希函数：

1. func hash(key string) uint64 {
2.         h := uint64(5381)
3.         for i := 0; i < len(key); i++ {
4.                 h = (h << 5) + h + uint64(key[i])
5.         }
6.         return h
7. }

复制代码

2.3 查找操作

查找操作是 Swiss Table 的核心。我们通过哈希值的一部分来确定键所在的组，然后在该组中查找键：

1. func (st *SwissTable) find(key string) (int, bool) {
2.         h := hash(key)
3.         groupIndex := int(h % uint64(st.capacity/groupSize))
4.         start := groupIndex * groupSize
6.         for i := 0; i < groupSize; i++ {
7.                 index := start + i
8.                 if index >= st.capacity {
9.                         index -= st.capacity
10.                 }
12.                 metadata := st.metadata[index/metadataSize]
13.                 bit := byte(1 << (index % metadataSize))
15.                 if metadata&bit == 0 {
16.                         return -1, false // 未找到
17.                 }
19.                 if st.entries[index].key == key {
20.                         return index, true // 找到
21.                 }
22.         }
24.         return -1, false // 未找到
25. }

复制代码

2.4 插入操作

插入操作首先查找键是否存在，如果存在则更新值，否则插入新键值对：

1. func (st *SwissTable) Insert(key string, value interface{}) {
2.         index, exists := st.find(key)
3.         if exists {
4.                 st.entries[index].value = value
5.                 return
6.         }
8.         if st.size >= st.capacity {
9.                 st.resize()
10.         }
12.         h := hash(key)
13.         groupIndex := int(h % uint64(st.capacity/groupSize))
14.         start := groupIndex * groupSize
16.         for i := 0; i < groupSize; i++ {
17.                 index := start + i
18.                 if index >= st.capacity {
19.                         index -= st.capacity
20.                 }
22.                 metadata := st.metadata[index/metadataSize]
23.                 bit := byte(1 << (index % metadataSize))
25.                 if metadata&bit == 0 {
26.                         st.entries[index] = entry{key, value}
27.                         st.metadata[index/metadataSize] |= bit
28.                         st.size++
29.                         return
30.                 }
31.         }
33.         st.resize()
34.         st.Insert(key, value)
35. }

复制代码

2.5 删除操作

删除操作标记槽位为删除状态，但不立即开释内存：

1. func (st *SwissTable) Delete(key string) {
2.         index, exists := st.find(key)
3.         if !exists {
4.                 return
5.         }
7.         st.metadata[index/metadataSize] &^= byte(1 << (index % metadataSize))
8.         st.entries[index] = entry{"", nil}
9.         st.size--
10. }

复制代码

2.6 扩容操作

当哈希表的负载因子过高时，我们需要扩容：

1. func (st *SwissTable) resize() {
2.         newCapacity := st.capacity * 2
3.         newMetadata := make([]byte, newCapacity/metadataSize)
4.         newEntries := make([]entry, newCapacity)
6.         oldEntries := st.entries
7.         st.metadata = newMetadata
8.         st.entries = newEntries
9.         st.capacity = newCapacity
10.         st.size = 0
12.         for _, entry := range oldEntries {
13.                 if entry.key != "" {
14.                         st.Insert(entry.key, entry.value)
15.                 }
16.         }
17. }

复制代码

3. 性能对比

通过上述实现，我们可以对比标准库 map 和 Swiss Table 的性能。以下是一个简单的性能测试：

1. package main
3. import (
4.         "fmt"
5.         "time"
6. )
8. func main() {
9.         // 标准库 map
10.         start := time.Now()
11.         m := make(map[string]interface{})
12.         for i := 0; i < 1000000; i++ {
13.                 m[fmt.Sprintf("key%d", i)] = i
14.         }
15.         fmt.Println("Standard map insert time:", time.Since(start))
17.         // Swiss Table
18.         start = time.Now()
19.         st := swisstable.NewSwissTable()
20.         for i := 0; i < 1000000; i++ {
21.                 st.Insert(fmt.Sprintf("key%d", i), i)
22.         }
23.         fmt.Println("Swiss Table insert time:", time.Since(start))
24. }

复制代码

4. 总结

通过借鉴 Swiss Table 的思想，我们可以在 Go 中实现一个高效的哈希表。虽然 Go 的标准库 map 已经非常高效，但在某些特定场景下，Swiss Table 的实现大概会带来更好的性能。未来，随着 Go 语言的发展，大概会有更多的高性能数据结构被引入标准库或第三方库中。
参考文献

• Swiss Table: A Fast Hash Table Implementation
  
• Go 语言官方文档
  

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。