优化 Golang 中映射/哈希表的迭代效率
对于一个Golang开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《优化 Golang 中映射/哈希表的迭代效率》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
当将生产 nodejs 应用程序迁移到 golang 时,我注意到 go 原生 map 的迭代实际上比 node 慢。
我提出了一种替代解决方案,通过公开一个可以迭代的数组并将 key=>index 对存储在单独的映射中,以牺牲删除/插入速度和迭代速度。
虽然这个解决方案有效,并且性能显着提高,但我想知道是否有更好的解决方案可以研究。
我的设置是,从哈希图中删除的内容非常罕见,只有添加和替换是常见的,此实现“有效”,尽管感觉更像是一种解决方法,而不是实际的解决方案。
地图始终按整数索引,包含任意数据。
fastmap: 500000 iterations - 0.153000ms native map: 500000 iterations - 4.988000ms
/* unordered hash map optimized for iteration speed. stores values in an array and holds key=>index mappings inside a separate hashmap */ type fastmapentry[k comparable, t any] struct { key k value t } type fastmap[k comparable, t any] struct { m map[k]int // stores key => array index mappings entries []fastmapentry[k, t] // array holding entries and their keys len int // total map size } func makefastmap[k comparable, t any]() *fastmap[k, t] { return &fastmap[k, t]{ m: make(map[k]int), entries: make([]fastmapentry[k, t], 0), } } func (m *fastmap[k, t]) set(key k, value t) { index, exists := m.m[key] if exists { // replace if key already exists m.entries[index] = fastmapentry[k, t]{ key: key, value: value, } } else { // store the key=>index pair in the map and add value to entries. increase total len by one m.m[key] = m.len m.entries = append(m.entries, fastmapentry[k, t]{ key: key, value: value, }) m.len++ } } func (m *fastmap[k, t]) has(key k) bool { _, exists := m.m[key] return exists } func (m *fastmap[k, t]) get(key k) (value t, found bool) { index, exists := m.m[key] if exists { found = true value = m.entries[index].value } return } func (m *fastmap[k, t]) remove(key k) bool { index, exists := m.m[key] if exists { // remove value from entries m.entries = append(m.entries[:index], m.entries[index+1:]...) // remove key=>index mapping delete(m.m, key) m.len-- for i := index; i < m.len; i++ { // move all index mappings up, starting from current index m.m[m.entries[i].key] = i } } return exists } func (m *fastmap[k, t]) entries() []fastmapentry[k, t] { return m.entries } func (m *fastmap[k, t]) len() int { return m.len }
运行的测试代码是:
// s.Variations is a native map holding ~500k records start := time.Now() iterations := 0 for _, variation := range s.Variations { if variation.Id > 0 { } iterations++ } log.Printf("Native Map: %d Iterations - %fms\n", iterations, float64(time.Since(start).Microseconds())/1000) // Copy data into FastMap fm := helpers.MakeFastMap[state.VariationId, models.ItemVariation]() for key, variation := range s.Variations { fm.Set(key, variation) } start = time.Now() iterations = 0 for _, variation := range fm.Entries() { if variation.Value.Id > 0 { } iterations++ } log.Printf("FastMap: %d Iterations - %fms\n", iterations, float64(time.Since(start).Microseconds())/1000)
正确答案
我认为这种比较和基准测试有点题外话。 map 的 go 实现与您的实现有很大不同,基本上是因为它需要覆盖更广泛的条目区域,编译时使用的结构实际上有点重(不过,它们基本上存储了有关您使用的类型的一些信息)在你的地图等),而且实现方式不同! map 的 go 实现基本上是一个 hashmap(你的显然不是,或者确实是,但实际的哈希实现委托给你内部保存的 m
映射)。
导致您得到此结果的其他因素之一是,如果您看一下:
for _, variation := range fm.entries() { if variation.value.id > 0 { } iterations++ }
基本上,您正在迭代切片,这比映射更容易、更快地迭代,您可以查看数组,该数组将相同类型的元素彼此相邻,这是有道理的,对吧?
为了进行更好的比较,您应该这样做:
for _, y := range fastMap.m { _ = fastMap.Entries()[y].Value + 1 // some simple calculation }
如果您确实追求性能,那么编写良好的哈希函数和固定大小的数组将是您的最佳选择。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《优化 Golang 中映射/哈希表的迭代效率》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布Golang相关知识,快来关注吧!

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