libcuckoo 介绍和使用指南

libcuckoo 介绍和使用指南

libcuckoo 是一个高性能、并发的 C++ 哈希表实现

什么是 libcuckoo？

libcuckoo 是一个高性能、并发的 C++ 哈希表实现，基于布谷鸟哈希(Cuckoo Hashing)算法。它是一个开源库，专为多线程环境设计，提供了出色的并发性能。

主要特点

1. 高并发性：支持多线程同时读写操作
2. 无锁设计：使用细粒度锁而非全局锁，提高并发性能
3. 内存效率：比传统哈希表更节省内存
4. 高性能：在各种工作负载下表现优异
5. 可扩展性：随着核心数增加性能线性提升

安装方法

从源码安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/efficient/libcuckoo.git
   

2. 包含头文件：

   #include <libcuckoo/cuckoohash_map.hh>
   

3. 编译时需要包含头文件路径：

   g++ -std=c++11 -I/path/to/libcuckoo your_program.cpp -o your_program
   

基本使用方法

创建哈希表

#include <libcuckoo/cuckoohash_map.hh>
#include <iostream>
#include <string>int main() {// 创建一个字符串到整数的哈希表cuckoohash_map<std::string, int> my_map;// 插入元素my_map.insert("apple", 5);my_map.insert("banana", 3);// 查找元素int value;if (my_map.find("apple", value)) {std::cout << "apple: " << value << std::endl;}// 更新元素my_map.update("apple", 6);// 删除元素my_map.erase("banana");return 0;
}

并发操作示例

#include <libcuckoo/cuckoohash_map.hh>
#include <thread>
#include <vector>cuckoohash_map<int, int> concurrent_map;void insert_work(int start, int end) {for (int i = start; i < end; ++i) {concurrent_map.insert(i, i * 10);}
}int main() {std::vector<std::thread> threads;int num_threads = 4;int items_per_thread = 1000;for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {threads.emplace_back(insert_work, i * items_per_thread, (i + 1) * items_per_thread);}for (auto& t : threads) {t.join();}// 现在concurrent_map中有4000个元素return 0;
}

高级功能

自定义哈希函数和比较函数

struct MyHash {size_t operator()(const std::string& key) const {return std::hash<std::string>()(key);}
};struct MyEqual {bool operator()(const std::string& lhs, const std::string& rhs) const {return lhs == rhs;}
};cuckoohash_map<std::string, int, MyHash, MyEqual> custom_map;

更新操作

// 如果键存在则更新，否则插入
my_map.upsert("apple", [](int& val) { val++; }, // 更新函数1); // 如果键不存在，插入的值

大小和统计信息

std::cout << "Size: " << my_map.size() << std::endl;
auto stats = my_map.hashpower_stats();
std::cout << "Hashpower: " << stats.hashpower << std::endl;

性能考虑

1. 负载因子：libcuckoo 在负载因子较高时性能更好
2. 哈希函数：选择一个分布均匀的哈希函数很重要
3. 扩容：表会自动扩容，但扩容操作可能影响性能

适用场景

• 高并发读写环境
• 需要低延迟的应用程序
• 内存受限但需要高性能哈希表的场景

注意事项

1. libcuckoo 不支持迭代器，因为并发环境下迭代器难以实现
2. 键和值类型需要是可拷贝的
3. 对于小数据集，可能不如标准库的 unordered_map 高效

libcuckoo 是一个强大的并发哈希表实现，特别适合多线程环境下的高性能需求场景。