golang 性能优化之 bitset 代替 hashset

hashset 是一种非常高效的数据结构,插入和查询的复杂度都是 O(1),基本上能满足大部分场景的性能需求,但在一些特殊的场景下,频次非常高的调用依然会成为性能瓶颈(用 pprof 分析),比如广告里面的定向逻辑,在一次请求中过滤逻辑可能会执行上千次,而其中有些过滤刚好都是一些枚举值,比如性别定向,年龄定向等等,对于这种可以用枚举表示的值可以用 bitset 优化,能有20多倍的性能提升

bitset 的本质也是一种 hashset,只不过哈希桶用一个 uint64 来表示了,uint64 中的每一位用来代表一个元素是否存在,如果为1表示存在,为0表示不存在,而插入和查询操作就变成了位运算

bitset 实现

bitset 的实现比较容易,下面这个是一个只支持枚举值不超过64的版本,当然也可以拓展到任意长度,使用一个 uint64 数组作为 hash 桶即可

type BitSet struct {
 bit uint64
}
func (bs *BitSet) Add(i uint64) {
 bs.bit |= 1 << i
}
func (bs *BitSet) Del(i uint64) {
 bs.bit &= ^(1 << i)
}
func (bs BitSet) Has(i uint64) bool {
 return bs.bit&(1<<i) != 0
}

性能测试

func BenchmarkSetContains(b *testing.B) {
 bitset := NewBitSet()
 hashset := map[uint64]struct{}{}
 for _, i := range []uint64{1, 2, 4, 10} {
 bitset.Add(i)
 hashset[i] = struct{}{}
 }
 b.Run("bitset", func(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
 for i := uint64(0); i < uint64(10); i++ {
 _ = bitset.Has(i)
 }
 }
 })
 b.Run("hashset", func(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
 for i := uint64(0); i < uint64(10); i++ {
 _, _ = hashset[i]
 }
 }
 })
}

BenchmarkSetContains/bitset-8 500000000 3.81 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkSetContains/hashset-8 20000000 89.4 ns/op 0 B/op 0 allocs/op

可以看到 bitset 相比 hashset 有20多倍的性能提升

参考链接

• 代码地址:https://github.com/hatlonely/...

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感谢作者:hatlonely

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