資料介紹
由于查詢時(shí)間復(fù)雜度為O(1), Cuckoo哈希表在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而,現(xiàn)有 Cuckoo哈希表的寫入操作在遇到寫沖突時(shí)普遍采用隨杋替換策略來替換已有表項(xiàng)。一方面,寫λ操作容易岀現(xiàn)高遲插λ和無限循環(huán),尤其是當(dāng)哈希表負(fù)載率較高時(shí),甚至有重構(gòu)整個(gè)哈希表的風(fēng)險(xiǎn);另一方面,由于現(xiàn)有隨機(jī)替換策略將數(shù)據(jù)項(xiàng)盡量散布在哈希表的各個(gè)桶中,哈希表項(xiàng)間缺乏良好的空間局部性,降低了數(shù)據(jù)正向查詢的效率。為解決以上問題,提岀了一種基于智能放置策略的Cuckoo哈希表。具體地,為提升寫入操作的效率,提出了一種基于負(fù)載均衡的 Cuckoo哈希表( Load-balance Cuckoo hash Table, LBCHT),實(shí)時(shí)限制每個(gè)桶的負(fù)載,并使用廣度優(yōu)先搜索尋找最佳 Cuckoo路徑,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 LBCHT能有效減少高負(fù)載率下寫入操作可能出現(xiàn)的長尾效應(yīng);為提升查詢操作的效率,提岀了一種充分利用局部性原理的 Cucko哈希表( Locality Prilciple Cuckoo Hash Table, LPCHT),通過充分發(fā)掘哈希表項(xiàng)間的空間局部性,來有效減小查詢操作引起的CPU高速緩存缺失率,提高正向查詢的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,在高負(fù)載率的壓力測試環(huán)境中,與 libcuckoo相比, LBCHT的寫入效率提升了50%,LPCHT的正向查詢效率提升了7%。
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