大家好，我是煎魚。

本次 Go1.24 新版本又帶來了一個比較不錯的優化點，Go map 做了一個比較大的改變，有了一定的性能優化。

咱們又可以躺著升級個版本就得到一定的性能益處了。今天這篇文章將主要針對這部分進行新版本特性分享。

該提案（go/issues/54766[1]）的發起方是來自字節的大佬們。主要目的建議在 Go map 使用 Swiss Table 來替換 Hashmap 的原始實現。

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這里不得不提到 Swiss Table 是什么？好像比 Hashmap 牛逼許多。

Swiss Table 是什么

Swiss Table[2] 是一種用于解決哈希沖突的高效哈希表實現，最初由 Google 的工程師開發，在 2017 年首次在技術大會中提出。并應用于其開源的 Abseil C++ 庫中。

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Swiss Table 的名字來源于其獨特的查找方式，該方式結合了緊湊的存儲和高效的查找性能，類似瑞士軍刀般功能強大且多用途。

以下簡單介紹 Swiss Table 的幾個核心概念。有想了解的同學可以淺嘗。不感興趣的可以跳過該章節。

緊湊的存儲布局

• Swiss Table 使用小塊連續內存（稱為 bucket groups）存儲哈希表中的條目。每個 bucket group 通常包含 16 個條目。
• 表的元數據（如哈希值的高位部分）存儲在一個緊湊的位圖結構中，這使得查找操作可以快速跳過空的或不匹配的條目。

高效的查找

• 查找時，Swiss Table 通過元數據位圖快速定位可能的條目位置，避免遍歷所有條目。
• 使用 SIMD（單指令多數據）技術，在現代 CPU 上一次性檢查多個桶，大大提高了查找性能。

緩存友好

• 連續存儲布局和緊湊的元數據結構減少了緩存未命中率，提高了性能。
• 查找和插入操作充分利用了 CPU 的緩存層次結構。

減少內存碎片

• Swiss Table 在設計上盡量減少內存使用，同時保持高性能。
• 它通過有效的內存管理策略減少了因沖突或增長導致的內存碎片。

漸進式增長

• 在需要擴展哈希表時，Swiss Table 采用漸進式增長策略，避免了傳統哈希表一次性擴展帶來的性能波動。

對 Go map 的用處和效益

在字節大佬們提供的測試報告中，Go map 使用 Swiss Table 而不是 Hashmap 時，能夠帶來以下的性能效益：

• 查詢：在查詢較大的 hashmap 或查詢 hashmap 中不存在的元素時，有顯著的提升（20%~50%）。在查詢元素較少的 hashmap 時，性能下降最多 20%。
• 插入和刪除：在幾乎所有情況下都有顯著提升（20%~50%）。
• 迭代（iterate）：性能提升了大約 10%。
• 內存情況：在大多數情況下，內存使用量減少了 0%~25%。重復使用固定大小的 hashmap 不再消耗任何額外的內存。

使用 Swiss Table 的改造是對于 Go map 有較大的綜合性能提升的。針對這一變更評估了 2 年多（2022 年發起）后，將在 2025 年 2 月發布的 Go1.24 正式被應用。

但由于該特性還處于實驗性，希望關閉的同學也可以設置 GOEXPERIMENT=noswissmap 來進行關閉。用于做簡單的對照數據實驗也是不錯的。

總結

本次國內的字節大佬們為 Go 運行時貢獻了 Go map 的 Swiss Table 的改造，給 map 帶來了較大的性能提高。

參考資料

[1]go/issues/54766: https://github.com/golang/go/issues/54766

[2]Swiss Table: https://abseil.io/about/design/swisstables