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使用 Swiss Table 如何实现更快的 Go map

article 2025/3/15 14:48:51

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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 实现可能无法满足需求。Swiss Table 是一种高效的哈希表实现，最初由 Google 在 C++ 中引入，后来也被其他语言（如 Rust）采用。本文将探讨如何使用 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，提高了缓存命中率。
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 语言本身没有直接提供 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：

package swisstable

import (
	"unsafe"
)

const (
	groupSize    = 16 // 每个组的大小
	empty        = 0  // 空槽位标记
	deleted      = 1  // 删除槽位标记
	metadataSize = groupSize / 8 // 每个组的元数据大小
)

type entry struct {
	key   string
	value interface{}
}

type SwissTable struct {
	metadata []byte // 元数据数组
	entries  []entry // 存储键值对的数组
	size     int     // 当前存储的键值对数量
	capacity int     // 哈希表的总容量
}

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：

func hash(key string) uint64 {
	h := uint64(5381)
	for i := 0; i < len(key); i++ {
		h = (h << 5) + h + uint64(key[i])
	}
	return h
}

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：

func (st *SwissTable) find(key string) (int, bool) {
	h := hash(key)
	groupIndex := int(h % uint64(st.capacity/groupSize))
	start := groupIndex * groupSize

	for i := 0; i < groupSize; i++ {
		index := start + i
		if index >= st.capacity {
			index -= st.capacity
		}

		metadata := st.metadata[index/metadataSize]
		bit := byte(1 << (index % metadataSize))

		if metadata&bit == 0 {
			return -1, false // 未找到
		}

		if st.entries[index].key == key {
			return index, true // 找到
		}
	}

	return -1, false // 未找到
}

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：

func (st *SwissTable) Insert(key string, value interface{}) {
	index, exists := st.find(key)
	if exists {
		st.entries[index].value = value
		return
	}

	if st.size >= st.capacity {
		st.resize()
	}

	h := hash(key)
	groupIndex := int(h % uint64(st.capacity/groupSize))
	start := groupIndex * groupSize

	for i := 0; i < groupSize; i++ {
		index := start + i
		if index >= st.capacity {
			index -= st.capacity
		}

		metadata := st.metadata[index/metadataSize]
		bit := byte(1 << (index % metadataSize))

		if metadata&bit == 0 {
			st.entries[index] = entry{key, value}
			st.metadata[index/metadataSize] |= bit
			st.size++
			return
		}
	}

	st.resize()
	st.Insert(key, value)
}

2.5 删除操作

删除操作标记槽位为删除状态，但不立即释放内存：

func (st *SwissTable) Delete(key string) {
	index, exists := st.find(key)
	if !exists {
		return
	}

	st.metadata[index/metadataSize] &^= byte(1 << (index % metadataSize))
	st.entries[index] = entry{"", nil}
	st.size--
}

2.6 扩容操作

当哈希表的负载因子过高时，我们需要扩容：

func (st *SwissTable) resize() {
	newCapacity := st.capacity * 2
	newMetadata := make([]byte, newCapacity/metadataSize)
	newEntries := make([]entry, newCapacity)

	oldEntries := st.entries
	st.metadata = newMetadata
	st.entries = newEntries
	st.capacity = newCapacity
	st.size = 0

	for _, entry := range oldEntries {
		if entry.key != "" {
			st.Insert(entry.key, entry.value)
		}
	}
}

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：

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	// 标准库 map
	start := time.Now()
	m := make(map[string]interface{})
	for i := 0; i < 1000000; i++ {
		m[fmt.Sprintf("key%d", i)] = i
	}
	fmt.Println("Standard map insert time:", time.Since(start))

	// Swiss Table
	start = time.Now()
	st := swisstable.NewSwissTable()
	for i := 0; i < 1000000; i++ {
		st.Insert(fmt.Sprintf("key%d", i), i)
	}
	fmt.Println("Swiss Table insert time:", time.Since(start))
}