最近几年中，面向数据的设计已经受到了很多的关注 —— 一种强调内存中数据布局的编程风格，包括如何访问以及将会引发多少的 cache 缺失。由于在内存读取操作中缺失所占的数量级要大于命中的数量级，所以缺失的数量通常是优化的关键标准。这不仅仅关乎那些对性能有要求的 code-data 结构设计的软件，由于缺乏对内存效益的重视而成为软件运行缓慢、膨胀的一个很大因素。
高效缓存数据结构的中心原则是将事情变得平滑和线性。比如，在大部分情况下，存储一个序列元素更倾向于使用普通数组而不是链表 —— 每一次通过指针来查找数据都会为 cache 缺失增加一份风险；而普通数组则可以预先获取，并使得内存系统以最大的效率运行
如果你知道一点内存层级如何运作的知识，下面的内容会是想当然的结果——但是有时候即便它们相当明显，测试一下任不失为一个好主意。几年前 Baptiste Wicht 测试过了 std::vector vs std::list vs std::deque，（后者通常使用分块数组来实现，比如：一个数组的数组）。结果大部分会和你预期的保持一致，但是会存在一些违反直觉的东西。作为实例：在序列链表的中间位置做插入或者移除操作被认为会比数组快，但如果该元素是一个 POD 类型，并且不大于 64 字节或者在 64 字节左右（在一个 cache 流水线内），通过对要操作的元素周围的数组元素进行移位操作要比从头遍历链表来的快。这是由于在遍历链表以及通过指针插入/删除元素的时候可能会导致不少的 cache 缺失，相对而言，数组移位则很少会发生。（对于更大的元素，非 POD 类型，或者你已经有了指向链表元素的指针，此时和预期的一样，链表胜出）
多亏了类似 Baptiste 这样的数据，我们知道了内存布局如何影响序列容器。但是关联容器，比如 hash 表会怎么样呢？已经有了些权威推荐：Chandler Carruth 推荐的带局部探测的开放寻址（此时，我们没必要追踪指针），以及Mike Acton 推荐的在内存中将 value 和 key 隔离（这种情况下，我们可以在每一个 cache 流水线中得到更多的 key）， 这可以在我们必须查找多个 key 时提高局部性能。这些想法很有意义，但再一次的说明：测试永远是好习惯，但由于我找不到任何数据，所以只好自己收集了。
测试
我测试了四个不同的 quick-and-dirty 哈希表实现，另外还包括 std::unordered_map 。这五个哈希表都使用了同一个哈希函数 —— Bob Jenkins 的 SpookyHash（64 位哈希值）。（由于哈希函数在这里不是重点，所以我没有测试不同的哈希函数；我同样也没有检测我的分析中的总内存消耗。）实现会通过简短的代码在测试结果表中标注出来。
- UM：
std::unordered_map。在 VS2012 和 libstdc++-v3 （libstdc++-v3: gcc 和 clang 都会用到这东西）中，UM 是以链表的形式实现，所有的元素都在链表中，bucket 数组中存储了链表的迭代器。VS2012 中，则是一个双链表，每一个 bucket 存储了起始迭代器和结束迭代器；libstdc++ 中，是一个单链表，每一个 bucket 只存储了一个起始迭代器。这两种情况里，链表节点是独立申请和释放的。最大负载因子是 1 。 - Ch：分离的、链状 bucket 指向一个元素节点的单链表。为了避免分开申请每一个节点，元素节点存储在普通数组池中。未使用的节点保存在一个空闲链表中。最大负载因子是 1。
- OL：开地址线性探测 —— 每一个 bucket 存储一个 62 bit 的 hash 值，一个 2 bit 的状态值（包括 empty，filled，removed 三个状态），key 和 value 。最大负载因子是 2/3。
- DO1：“data-oriented 1” —— 和 OL 相似，但是哈希值、状态值和 key、values 分离在两个隔离的平滑数组中。
- DO2：“data-oriented 2” —— 与 OL 类似，但是哈希/状态，keys 和 values 被分离在 3 个相隔离的平滑数组中。
在我的所有实现中，包括 VS2012 的 UM 实现，默认使用尺寸为 2 的 n 次方。如果超出了最大负载因子，则扩展两倍。在 libstdc++ 中，UM 默认尺寸是一个素数。如果超出了最大负载因子，则扩展为下一个素数大小。但是我不认为这些细节对性能很重要。素数是一种对低 bit 位上没有足够熵的低劣 hash 函数的挽救手段，但是我们正在用的是一个很好的 hash 函数。
OL，DO1 和 DO2 的实现将共同的被称为 OA（open addressing）——稍后我们将发现它们在性能特性上非常相似。在每一个实现中，单元数从 100 K 到 1 M，有效负载（比如：总的 key + value 大小）从 8 到 4 k 字节我为几个不同的操作记了时间。 keys 和 values 永远是 POD 类型，keys 永远是 8 个字节（除了 8 字节的有效负载，此时 key 和 value 都是 4 字节）因为我的目的是为了测试内存影响而不是哈希函数性能，所以我将 key 放在连续的尺寸空间中。每一个测试都会重复 5 遍，然后记录最小的耗时。
测试的操作在这里：
- Fill：将一个随机的 key 序列插入到表中（key 在序列中是唯一的）。
- Presized fill：和 Fill 相似，但是在插入之间我们先为所有的 key 保留足够的内存空间，以防止在 fill 过程中 rehash 或者重申请。
- Lookup：执行 100 k 次随机 key 查找，所有的 key 都在 table 中。
- Failed lookup: 执行 100 k 次随机 key 查找，所有的 key 都不在 table 中。
- Remove：从 table 中移除随机选择的半数元素。
- Destruct：销毁 table 并释放内存。
你可以在这里下载我的测试代码。这些代码只能在 64 机器上编译（包括Windows和Linux）。在 main() 函数顶部附近有一些开关，你可把它们打开或者关掉——如果全开，可能会需要一两个小时才能结束运行。我收集的结果也放在了那个打包文件里的 Excel 表中。（注意： Windows 和 Linux 在不同的 CPU 上跑的，所以时间不具备可比较性）代码也跑了一些单元测试，用来验证所有的 hash 表实现都能运行正确。
我还顺带尝试了附加的两个实现：Ch 中第一个节点存放在 bucket 中而不是 pool 里，二次探测的开放寻址。 这两个都不足以好到可以放在最终的数据里，但是它们的代码仍放在了打包文件里面。
结果
这里有成吨的数据!! 这一节我将详细的讨论一下结果，但是如果你对此不感兴趣，可以直接跳到下一节的总结。
Windows
这是所有的测试的图表结果，使用 Visual Studio 2012 编译，运行于 Windows 8.1 和 Core i7-4710HQ 机器上。
从左至右是不同的有效负载大小，从上往下是不同的操作（注意：不是所有的Y轴都是相同的比例！）我将为每一个操作总结一下主要趋向。
Fill：
在我的 hash 表中，Ch 稍比任何的 OA 变种要好。随着哈希表大小和有效负载的加大，差距也随之变大。我猜测这是由于 Ch 只需要从一个空闲链表中拉取一个元素，然后把它放在 bucket 前面，而 OA 不得不搜索一部分 bucket 来找到一个空位置。所有的 OA 变种的性能表现基本都很相似，当然 DO1 稍微有点优势。
在小负载的情况，UM 几乎是所有 hash 表中表现最差的 —— 因为 UM 为每一次的插入申请（内存）付出了沉重的代价。但是在 128 字节的时候，这些 hash 表基本相当，大负载的时候 UM 还赢了点。因为，我所有的实现都需要重新调整元素池的大小，并需要移动大量的元素到新池里面，这一点我几乎无能为力；而 UM 一旦为元素申请了内存后便不需要移动了。注意大负载中图表上夸张的跳步！这更确认了重新调整大小带来的问题。相反，UM 只是线性上升 —— 只需要重新调整 bucket 数组大小。由于没有太多隆起的地方，所以相对有效率。
Presized fill：
大致和 Fill 相似，但是图示结果更加的线性光滑，没有太大的跳步（因为不需要 rehash ），所有的实现差距在这一测试中要缩小了些。大负载时 UM 依然稍快于 Ch，问题还是在于重新调整大小上。Ch 仍是稳步少快于 OA 变种，但是 DO1 比其它的 OA 稍有优势。
Lookup：
所有的实现都相当的集中。除了最小负载时，DO1 和 OL 稍快，其余情况下 UM 和 DO2 都跑在了前面。（LCTT 译注： 你确定？）真的，我无法描述 UM 在这一步做的多么好。尽管需要遍历链表，但是 UM 还是坚守了面向数据的本性。
顺带一提，查找时间和 hash 表的大小有着很弱的关联，这真的很有意思。 哈希表查找时间期望上是一个常量时间，所以在的渐进视图中，性能不应该依赖于表的大小。但是那是在忽视了 cache 影响的情况下！作为具体的例子，当我们在具有 10 k 条目的表中做 100 k 次查找时，速度会便变快，因为在第一次 10 k – 20 k 次查找后，大部分的表会处在 L3 中。
Failed lookup：
相对于成功查找，这里就有点更分散一些。DO1 和 DO2 跑在了前面，但 UM 并没有落下，OL 则是捉襟见肘啊。我猜测，这可能是因为 OL 整体上具有更长的搜索路径，尤其是在失败查询时；内存中，hash 值在 key 和 value 之飘来荡去的找不着出路，我也很受伤啊。DO1 和 DO2 具有相同的搜索长度，但是它们将所有的 hash 值打包在内存中，这使得问题有所缓解。
Remove：
DO2 很显然是赢家，但 DO1 也未落下。Ch 则落后，UM 则是差的不是一丁半点（主要是因为每次移除都要释放内存）；差距随着负载的增加而拉大。移除操作是唯一不需要接触数据的操作，只需要 hash 值和 key 的帮助，这也是为什么 DO1 和 DO2 在移除操作中的表现大相径庭，而其它测试中却保持一致。（如果你的值不是 POD 类型的，并需要析构，这种差异应该是会消失的。）
Destruct：
Ch 除了最小负载，其它的情况都是最快的（最小负载时，约等于 OA 变种）。所有的 OA 变种基本都是相等的。注意，在我的 hash 表中所做的所有析构操作都是释放少量的内存 buffer 。但是 在Windows中，释放内存的消耗和大小成比例关系。（而且，这是一个很显著的开支 —— 申请 ～1 GB 的内存需要 ～100 ms 的时间去释放！）
UM 在析构时是最慢的一个（小负载时，慢的程度可以用数量级来衡量），大负载时依旧是稍慢些。对于 UM 来讲，释放每一个元素而不是释放一组数组真的是一个硬伤。
Linux
我还在装有 Linux Mint 17.1 的 Core i5-4570S 机器上使用 gcc 4.8 和 clang 3.5 来运行了测试。gcc 和 clang 的结果很相像，因此我只展示了 gcc 的；完整的结果集合包含在了代码下载打包文件中，链接在上面。
大部分结果和 Windows 很相似，因此我只高亮了一些有趣的不同点。
Lookup：
这里 DO1 跑在前头，而在 Windows 中 DO2 更快些。（LCTT 译注： 这里原文写错了吧？）同样，UM 和 Ch 落后于其它所有的实现——过多的指针追踪，然而 OA 只需要在内存中线性的移动即可。至于 Windows 和 Linux 结果为何不同，则不是很清楚。UM 同样比 Ch 慢了不少，特别是大负载时，这很奇怪；我期望的是它们可以基本相同。
Failed lookup：
UM 再一次落后于其它实现，甚至比 OL 还要慢。我再一次无法理解为何 UM 比 Ch 慢这么多，Linux 和 Windows 的结果为何有着如此大的差距。
Destruct：
在我的实现中，小负载的时候，析构的消耗太少了，以至于无法测量；在大负载中，线性增加的比例和创建的虚拟内存页数量相关，而不是申请到的数量？同样，要比 Windows 中的析构快上几个数量级。但是并不是所有的都和 hash 表有关；我们在这里可以看出不同系统和运行时内存系统的表现。貌似，Linux 释放大内存块是要比 Windows 快上不少（或者 Linux 很好的隐藏了开支，或许将释放工作推迟到了进程退出，又或者将工作推给了其它线程或者进程）。
UM 由于要释放每一个元素，所以在所有的负载中都比其它慢上几个数量级。事实上，我将图片做了剪裁，因为 UM 太慢了，以至于破坏了 Y 轴的比例。
总结
好，当我们凝视各种情况下的数据和矛盾的结果时，我们可以得出什么结果呢？我想直接了当的告诉你这些 hash 表变种中有一个打败了其它所有的 hash 表，但是这显然不那么简单。不过我们仍然可以学到一些东西。
首先，在大多数情况下我们“很容易”做的比 std::unordered_map 还要好。我为这些测试所写的所有实现（它们并不复杂；我只花了一两个小时就写完了）要么是符合 unordered_map 要么是在其基础上做的提高，除了大负载（超过128字节）中的插入性能， unordered_map 为每一个节点独立申请存储占了优势。（尽管我没有测试，我同样期望 unordered_map 能在非 POD 类型的负载上取得胜利。）具有指导意义的是，如果你非常关心性能，不要假设你的标准库中的数据结构是高度优化的。它们可能只是在 C++ 标准的一致性上做了优化，但不是性能。:P
其次，如果不管在小负载还是超负载中，若都只用 DO1 （开放寻址，线性探测，hashes/states 和 key/vaules分别处在隔离的普通数组中），那可能不会有啥好表现。这不是最快的插入，但也不坏（还比 unordered_map 快），并且在查找，移除，析构中也很快。你所知道的 —— “面向数据设计”完成了！
注意，我的为这些哈希表做的测试代码远未能用于生产环境——它们只支持 POD 类型，没有拷贝构造函数以及类似的东西，也未检测重复的 key，等等。我将可能尽快的构建一些实际的 hash 表，用于我的实用库中。为了覆盖基础部分，我想我将有两个变种：一个基于 DO1，用于小的，移动时不需要太大开支的负载；另一个用于链接并且避免重新申请和移动元素（就像 unordered_map ),用于大负载或者移动起来需要大开支的负载情况。这应该会给我带来最好的两个世界。
与此同时，我希望你们会有所启迪。最后记住，如果 Chandler Carruth 和 Mike Acton 在数据结构上给你提出些建议，你一定要听。
via: http://reedbeta.com/blog/data-oriented-hash-table/
作者：Nathan Reed 译者：sanfusu 校对：wxy
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