Go map使用Swiss Table重新实现,性能最高提升近50%

本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/11/14/go-map-use-swiss-table

2024月11月5日的Go compiler and runtime meeting notes中,我们注意到了一段重要内容,如下图红框所示:

这表明,来自字节的一位工程师在两年多前提出的“使用Swiss table重新实现Go map”的建议即将落地,目前该issue已经被纳入Go 1.24里程碑

Swiss Table是由Google工程师于2017年开发的一种高效哈希表实现,旨在优化内存使用和提升性能,解决Google内部代码库中广泛使用的std::unordered_map所面临的性能问题。Google工程师Matt Kulukundis在2017年CppCon大会上详细介绍了他们在Swiss Table上的工作

目前,Swiss Table已被应用于多种编程语言,包括C++ Abseil库的flat_hash_map(可替换std::unordered_map)Rust标准库Hashmap的默认实现等。

Swiss Table的出色表现是字节工程师提出这一问题的直接原因。字节跳动作为国内使用Go语言较为广泛的大厂。据issue描述,Go map的CPU消耗约占服务总体开销的4%。其中,map的插入(mapassign)和访问(mapaccess)操作的CPU消耗几乎是1:1。大家可千万不能小看4%这个数字,以字节、Google这样大厂的体量,减少1%也意味着真金白银的大幅节省。

Swiss Table被视为解决这一问题的潜在方案。字节工程师初版实现的基准测试结果显示,与原实现相比,Swiss Table在查询、插入和删除操作上均提升了20%至50%的性能,尤其是在处理大hashmap时表现尤为突出;迭代性能提升了10%;内存使用减少了0%至25%,并且不再消耗额外内存。

这些显著的性能提升引起了Go编译器和运行时团队的关注,特别是当时负责该子团队的Austin Clements。在经过两年多的实验和评估后,Go团队成员Michael Pratt基于Swiss Table实现的internal/runtime/maps最终成为Go map的底层默认实现。

在本文中,我们将简单介绍Swiss Table这一高效的哈希表实现算法,并提前看一下Go map的Swiss Table实现。

在进入swiss table工作原理介绍之前,我们先来回顾一下当前Go map的实现(Go 1.23.x)。

1. Go map的当前实现

map,也称为映射,或字典,或哈希表,是和数组等一样的最常见的数据结构。实现map有两个关键的考量,一个是哈希函数(hash function),另一个就是碰撞处理(collision handling)。hash函数是数学家的事情,这里不表。对于碰撞处理,在大学数据结构课程中,老师通常会介绍两种常见的处理方案:

  • 开放寻址法(Open Addressing)

在发生哈希碰撞时,尝试在哈希表中寻找下一个可用的位置,如下图所示k3与k1的哈希值发生碰撞后,算法会尝试从k1的位置开始向后找到一个空闲的位置:

  • 链式哈希法(拉链法, Chaining)

每个哈希桶(bucket)存储一个链表(或其他数据结构),所有哈希值相同的元素(比如k1和k3)都被存储在该链表中。

Go当前的map实现采用的就是链式哈希,当然是经过优化过的了。要了解Go map的实现,关键把握住下面几点:

  • 编译器重写

我们在用户层代码中使用的map操作都会被Go编译器重写为对应的runtime的map操作,就如下面Go团队成员Keith Randall在GopherCon大会上讲解map实现原理的一个截图所示:

  • 链式哈希

前面提过,Go map当前采用的是链式哈希的实现,一个map在内存中的结构大致如下:


来自Keith Randall的ppt截图

我们看到,一个map Header代表了一个map类型的实例,map header中存储了有关map的元数据(图中字段与当前实现可能有少许差异,毕竟那是几年前的一个片子了),如:

- len: 当前map中键值对的数量。
- bucket array: 存储数据的bucket数组,可以对比前面的链式哈希的原理图进行理解,不过不同的是,Go map中每个bucket本身就可以存储多个键值对,而不是指向一个键值对的链表。
- hash seed: 用于哈希计算的种子,用于分散数据并提高安全性。

通常一个bucket可以存储8个键值对,这些键值对是根据键的哈希值分配到对应的bucket中。

注:在《Go语言第一课》专栏中,有关于Go map工作原理的系统说明,感兴趣的童鞋可以看看。

  • 溢出桶(overflow bucket)

每个bucket后面还会有Overflow Bucket。当一个bucket中的数据超出容量时,会创建overflow bucket来存储多余的数据。这样可以避免直接扩展bucket数组,节省内存空间。但如果出现过多的overflow bucket,性能就会下降。

  • “蚂蚁搬家”式的扩容

当map中出现过多overflow bucket而导致性能下降时,我们就要考虑map bucket扩容的事儿了,以始终保证map的操作性能在一个合理的范围。是否扩容由一个名为load factor的参数所控制。load factor是元素数量与bucket数量的比值,比值越高,map的读写性能越差。目前Go map采用了一个经验值来确定是否要扩容,即load factor = 6.5。当load factor超过这个值时,就会触发扩容。所谓扩容就是增大bucket数量(当前实现为增大一倍数量),减少碰撞,让每个bucket中存放的element数量降下来。

扩容需要对存量element做rehash,在元素数量较多的情况下,“一次性”的完成桶的扩容会造成map操作延迟“突增”,无法满足一些业务场景的要求,因此Go map采用“增量”扩容的方式,即在访问和插入数据时,“蚂蚁搬家”式的做点搬移元素的操作,直到所有元素完成搬移。

Go map的当前实现应该可以适合大多数的场合,但依然有一些性能和延迟敏感的业务场景觉得Go map不够快,另外一个常被诟病的就是当前实现的桶扩容后就不再缩容(shrink)了,这会给内存带来压力。


来自issue 20135的截图

下面我们再来看看swiss table的结构和工作原理。

2. Swiss table的工作原理

就像前面提到的,Swiss table并非来自某个大学或研究机构的论文,而是来自Google工程师在工程领域的”最佳实践”,因此关于Swiss table的主要资料都来自Google的开源C++ library Abseil以及开发者的演讲视频。在Abseil库中,它是flat_hash_map、flat_hash_set、node_hash_map以及node_hash_set等数据结构的底层实现,并且Swiss table的实现在2018年9月正式开源

和Go map当前实现不同,Swiss table使用的不是拉链法,而是开放寻址,但并非传统的方案。下面是根据公开资源画出的一个Swiss table的逻辑结构图(注意:并非真实内存布局):

如果用一个式子来表示Swiss table,我们可以用:

A swiss table = N * (metdata array + slots array)

我们看到:swiss table将所谓的桶(这里叫slot)分为多个group,每个group中有16个slot,这也是swiss table的创新,即将开放寻址方法中的probing(探测key碰撞后下一个可用的位置(slot))放到一个16个slot的group中进行,这样的好处是可以通过一个SIMD指令并行探测16个slot,这种方法也被称为Group Probing

在上图中,我们看到一个Group由metadata和16个slot组成。metadata中存储的是元数据,而slot中存储的是元素(key和value)。Group probling主要是基于metadata实现的,Google工程师的演讲有对group probing实现的细节描述。

当我们向swiss table插入一个元素或是查找一个元素时,swiss table会通过hash函数对key进行求值,结果是一个8字节(64bit)的数。和Go map的当前实现一样,这个哈希值的不同bit功用不同,下图是一个来自abseil官网的示例:

哈希值的高57bit被称为H1,低7bit被称为H2。前者用于标识该元素在Group内的索引,查找和插入时都需要它。后者将被用于该元素的元数据,放在metadata中存储,用于快速的group probing之用,也被称为哈希指纹

每个Group的metadata也是一个16字节数组,每个字节对应一个slot,是该slot的控制字节。这个字节的8个bit位的组成如下:


图来自abseil库官网

metadata中的控制字节有三个状态:

  • 最高位为1,其余全零为空闲状态(Empty),即对应的slot尚未曾被任何element占据过;
  • 最高位为0,后7位为哈希指纹(H2),为对应的slot当前已经有element占据的已使用状态
  • 最高位为1,其他位为1111110的,为对应的slot为已删除状态,后续可以被继续使用。

下面是Abseil开发者演进slide中的一个针对swiss table的迭代逻辑:

通过这幅图可以看出H1的作用。不过这里通过pos = pos + 1进行probing(探测)显然是不高效的!metadata之所以设计为如此,并保存了插入元素的哈希指纹就是为了实现高效的probing,下图演示了基于key的hash值的H2指纹通过SIMD指令从16个位置中快速得到匹配的pos的过程:

虽然有两个匹配项,但这个过程就像“布隆过滤器”一样,快速排除了不可能的匹配项,减少了不必要的内存访问。

由此也可以看到:swiss table的16个条目的分组大小不是随意选择的,而是基于SSE2寄存器长度(128bit, 16bytes)和现代CPU的缓存行大小(64字节)优化的,保证了一个Group的控制字节能被单次SIMD指令处理。

此外swiss table也是通过load factor来判定是否需要对哈希表进行扩容,一旦扩容,swiss table通常是会将group数量增加一倍,然后重新计算当前所有元素在新groups中的新位置(rehash),这个过程是有一定开销的。如果不做优化,当表中元素数量较多时,这个过程会导致操作延迟增加。

最后,虽然多数情况是在group内做probing,但当元素插入时,如果当前Group已满,就必须探测到下一个Group,并将元素插入到下一个Group。这样,在该元素的查找操作中,probing也会跨group进行。

到这里,我们已经粗略了解了swiss table的工作原理,那么Go tip对swiss table当前的实现又是怎样的呢?我们下面就来看看。

3. Go tip版本当前的实现

Go tip版本基于swiss table的实现在https://github.com/golang/go/blob/master/src/internal/runtime/maps下。

由于Go map是原生类型,且有了第一版实现,考虑到Go1兼容性,新版基于swiss table的实现也要继承已有的语义约束。同时,也要尽量避免swiss table自身的短板,Go团队在swiss table之上做了局部改进。比如为了将扩容带来的开销降到最低,Go引入了多table的设计,以支持渐进式扩容。也就是说一个map实际上是多个swiss table,而不是像上面说的一个map就是一个swiss table。每个table拥有自己的load factor,可以独立扩容(table的扩容是一次性扩容),这样就可以将扩容的开销从全部数据变为局部少量数据,减少扩容带来的影响

Go swiss-table based map的逻辑结构大致如下:

我们可以看出与C++ swisstable的最直观不同之处除了有多个table外,每个group包含8个slot和一个control word,而不是16个slot。此外,Go使用了二次探测(quadratic probing), 探测序列必须以空slot结束。

为了实现渐进式扩容,数据分散在多个table中;单个table容量有上限(maxTableCapacity),超过上限时分裂成两个table;使用可扩展哈希(extendible hashing)根据hash高位选择table,且每个table可以独立增长。

Go使用Directory管理多个table,Directory是Table的数组,大小为2^globalDepth。如果globalDepth=2,那Directory最多有4个表,分为0×00、0×01、0×10、0×11。Go通过key的hash值的前globalDepth个bit来选择table。这是一种“extendible hashing”,这是一种动态哈希技术,其核心特点是通过动态调整使用的哈希位数(比如上面提到的globalDepth)来实现渐进式扩容。比如:初始可能只用1位哈希值来区分,需要时可以扩展到用2位,再需要时可以扩展到用3位,以此类推。

举个例子,假设我们用二进制表示哈希值的高位,来看一个渐进式扩容的过程:

  • 初始状态 (Global Depth = 1):
directory
hash前缀  指向的table
0*** --> table1 (Local Depth = 1)
1*** --> table2 (Local Depth = 1)
  • 当table1满了需要分裂时,增加一位哈希值 (Global Depth = 2):
directory
hash前缀  指向的table
00** --> table3 (Local Depth = 2)  // 由table1扩容而成
01** --> table4 (Local Depth = 2)  // 由table1扩容而成
10** --> table2 (Local Depth = 1)
11** --> table2 (Local Depth = 1)  // 复用table2因为它的Local Depth还是1
  • 如果table2也满了,需要分裂:
directory
hash前缀  指向的table
00** --> table3 (Local Depth = 2)
01** --> table4 (Local Depth = 2)
10** --> table5 (Local Depth = 2) // 由table2扩容而成
11** --> table6 (Local Depth = 2) // 由table2扩容而成

通过extendible hashing实现的渐进式扩容,每次只处理一部分数据,扩容过程对其他操作影响小,空间利用更灵活。

对于新版go map实现而言,单个Table达到负载因子阈值时触发Table扩容。当需要分裂的Table的localDepth等于map的globalDepth时触发Directory扩容,这就好理解了。

除此之外,Go版本对small map也有特定优化,比如少量元素(<=8)时直接使用单个group,避免或尽量降低swiss table天生在少量元素情况下的性能回退问题。

更多实现细节,大家可以自行阅读https://github.com/golang/go/blob/master/src/internal/runtime/maps/下的Go源码进行理解。

注:目前swiss table版的go map依然还未最终定型,并且后续还会有各种优化加入,这里只是对当前的实现(2024.11.10)做概略介绍,不代表以后的map实现与上述思路完全一致。

4. Benchmark

目前gotip版本中GOEXPERIMENT=swissmap默认已经打开,我们直接用gotip版本即可体验基于swiss table实现的map。

字节工程师zhangyunhao的gomapbench repo提供了对map的性能基准测试代码,不过这个基准测试太多,我大幅简化了一下,只使用Int64,并只测试了元素个数分别为12、256和8192时的情况。

注:我基于Centos 7.9,使用Go 1.23.0和gotip(devel go1.24-84e58c8 linux/amd64)跑的benchmark。

// 在experiments/swiss-table-map/mapbenchmark目录下
$go test -run='^$' -timeout=10h -bench=. -count=10 > origin-map.txt
$GOEXPERIMENT=swissmap gotip test -run='^$' -timeout=10h -bench=. -count=10 > swiss-table-map.txt
$benchstat origin-map.txt swiss-table-map.txt > result.txt

注:gotip版本的安装请参考《Go语言第一课》专栏的第3讲。benchstat安装命令为go install golang.org/x/perf/cmd/benchstat@latest

下面是result.txt中的结果:

goos: linux
goarch: amd64
pkg: demo
cpu: Intel(R) Xeon(R) Platinum
                                  │ origin-map.txt │         swiss-table-map.txt          │
                                  │     sec/op     │    sec/op     vs base                │
MapIter/Int/12-8                      179.7n ± 10%   190.6n ±  4%        ~ (p=0.436 n=10)
MapIter/Int/256-8                     4.328µ ±  5%   3.748µ ±  1%  -13.40% (p=0.000 n=10)
MapIter/Int/8192-8                    137.3µ ±  1%   123.6µ ±  1%   -9.95% (p=0.000 n=10)
MapAccessHit/Int64/12-8               10.12n ±  2%   10.68n ± 14%   +5.64% (p=0.000 n=10)
MapAccessHit/Int64/256-8              10.29n ±  3%   11.29n ±  1%   +9.77% (p=0.000 n=10)
MapAccessHit/Int64/8192-8             25.99n ±  1%   14.93n ±  1%  -42.57% (p=0.000 n=10)
MapAccessMiss/Int64/12-8              12.39n ± 88%   20.99n ± 50%        ~ (p=0.669 n=10)
MapAccessMiss/Int64/256-8             13.12n ±  6%   11.34n ±  7%  -13.56% (p=0.000 n=10)
MapAccessMiss/Int64/8192-8            15.71n ±  1%   14.03n ±  1%  -10.66% (p=0.000 n=10)
MapAssignGrow/Int64/12-8              607.1n ±  2%   622.6n ±  2%   +2.54% (p=0.000 n=10)
MapAssignGrow/Int64/256-8             25.98µ ±  3%   23.22µ ±  1%  -10.64% (p=0.000 n=10)
MapAssignGrow/Int64/8192-8            792.3µ ±  1%   844.1µ ±  1%   +6.54% (p=0.000 n=10)
MapAssignPreAllocate/Int64/12-8       450.2n ±  2%   409.2n ±  1%   -9.11% (p=0.000 n=10)
MapAssignPreAllocate/Int64/256-8     10.412µ ±  1%   6.055µ ±  2%  -41.84% (p=0.000 n=10)
MapAssignPreAllocate/Int64/8192-8     342.4µ ±  1%   232.6µ ±  2%  -32.05% (p=0.000 n=10)
MapAssignReuse/Int64/12-8             374.2n ±  1%   235.4n ±  2%  -37.07% (p=0.000 n=10)
MapAssignReuse/Int64/256-8            8.737µ ±  1%   4.716µ ±  4%  -46.03% (p=0.000 n=10)
MapAssignReuse/Int64/8192-8           296.4µ ±  1%   181.0µ ±  1%  -38.93% (p=0.000 n=10)
geomean                               1.159µ         984.2n        -15.11%

我们看到了除了少数测试项有不足外(比如MapAssignGrow以及一些元素数量少的情况下),大多数测试项中,新版基于swiss table的map的性能都有大幅提升,有些甚至接近50%!

5. 小结

本文探讨了Go语言中的map实现的重塑,即引入Swiss Table这一高效哈希表结构的背景与优势。Swiss Table由Google工程师开发,旨在优化内存使用和提升性能,解决了传统哈希表在高负载情况下的性能瓶颈。通过对比现有的链式哈希实现,Swiss Table展示了在查询、插入和删除操作上显著提高的性能,尤其是在处理大规模数据时。

经过两年多的实验与评估,Go团队决定将Swiss Table作为Go map的底层实现,预计将在Go 1.24中正式落地。新的实现不仅承继了原有的语义约束,还通过引入多表和渐进式扩容的设计,进一步优化了扩容过程的性能。尽管当前实现仍在完善中,但Swiss Table的引入无疑为Go语言的性能提升提供了新的可能性,并为未来进一步优化奠定了基础。

对于那些因Go引入自定义iterator而批评Go团队的Gopher来说,这个Go map的重塑无疑会很对他们的胃口。

本文涉及的源码可以在这里下载。

6. 参考资料


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Go,15岁了[译]

本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/11/12/go-turns-15

虽然迟到了,但绝不缺席!新任Go技术负责人Austin Clements在Go语言15岁生日后的第二天,在Go官方博客上发表了庆祝文章“Go Turns 15”。在这篇文章中,Austin回顾了过去一年Go项目和社区的变化,以及Go团队的努力工作,并对Go的未来发展进行了展望。我在此对这篇庆生文进行了翻译,供大家参考。


Go,生日快乐!

周日,我们庆祝了Go开源15周年

自从Go诞生10周年以来,无论是Go语言本身还是整个世界都经历了巨大的变化。尽管如此,有些方面依然保持不变:Go始终致力于稳定性、安全性,以及支持软件工程和大规模生产

Go语言发展势头强劲!在过去五年中,Go的用户群增加了三倍多(译注:不知道这个数据从何而来),成为增长最快的编程语言之一。自十五年前诞生以来,Go已成为十大编程语言之一,并成为现代云计算的主要语言


来自TIOBE 2024年11月排行榜(译者配图)


来自Github Octoverse 2024(译者配图)

随着Go 1.22版本在二月份发布和Go 1.23版本在八月份发布,这一年可被称为“for循环之年”。Go 1.22将for循环中引入变量的作用域改为每次迭代,而非整个循环,从而解决了一个长期存在的语言“陷阱”。十多年前,在Go 1发布之前,Go团队对几个语言细节做出了决策,其中就包括for循环是否应该在每次迭代中创建一个新的循环变量。有趣的是,这次讨论非常简短且没有明确的意见。Rob Pike以他一贯的风格结束了讨论,只说了一个字:“stet”(保持原样)。结果也确实如此。尽管当时看似微不足道,但多年的生产经验突显了这一决策的影响。然而,在此期间,我们还构建了强大的工具来理解对Go的变更影响,特别是在整个Google代码库中进行生态系统范围的分析和测试,并建立了与社区合作和获取反馈的流程。在经过广泛的测试、分析和社区讨论后,我们推出了这一变更,并配备了哈希二分工具,以帮助开发者在大规模代码中精确定位受影响的部分。

对for循环的变更仅是是五年演进调整的一部分。这一变更的实现得益于Go 1.21中引入的向前兼容性,而这又建立在四年半前Go 1.14发布的Go模块基础之上。

译注:Go module首次在Go 1.11版本由Russ Cox设计和实现,Go 1.14版本首次宣布Go module具备生产使用的成熟度了。

Go 1.23在此变更的基础上进一步引入了迭代器和用户定义的for-range循环。结合仅仅两年半前在Go 1.18中引入的泛型!——这为自定义集合和许多其他编程模式奠定了强大而人性化的基础。

这些版本还带来了许多生产就绪方面的改进,包括备受期待的标准库HTTP路由器增强执行跟踪的全面重构,以及为所有Go应用程序提供更强的随机性。此外,我们的第一个v2标准库包的引入为未来的标准库演进和现代化建立了模板。

在过去的一年中,我们还谨慎地推出了Go工具的自愿使用的遥测系统。该系统将为Go开发者提供数据,以便他们做出更好的决策,同时保持完全开放和匿名。Go遥测最初出现在gopls(Go语言服务器)中,已经带来了许多改进。这项努力为使Go编程体验变得更加出色奠定了基础。

展望未来,我们正在不断演进Go,以更好地利用当前和未来硬件的能力。在过去的15年中,硬件发生了巨大的变化。为了确保Go能够在接下来的15年中继续支持高性能、大规模的生产工作负载,我们需要适应大型多核处理器、先进的指令集,以及在non-uniform内存层次结构中日益重要的局部性。其中一些改进将是透明的。Go 1.24将推出全新底层实现的map,以提高在现代CPU上的执行效率。同时,我们正在进行新的垃圾回收算法的原型设计,以适应现代硬件的能力和限制。一些改进将以新的API和工具的形式出现,以便Go开发者更好地利用现代硬件。我们正在研究如何支持最新的向量和矩阵硬件指令,以及应用程序如何构建CPU和内存的局部性。指导我们努力的一个核心原则是可组合优化(composable optimization):优化对代码库的影响应该尽可能局部化,以确保对其余代码库开发的便捷性不受影响。

我们将继续确保Go的标准库在默认情况下是安全的,并在设计上也考虑到安全性。这包括不断努力将内置的、原生支持的FIPS认证加密功能纳入其中,使得需要FIPS加密的应用程序只需简单切换一个命令行标志即可使用。此外,我们还在不断改进Go的标准库包,并借鉴math/rand/v2的例子,考虑在哪里可以引入新的API,以显著提高编写安全和可靠的Go代码的便利性。

我们正在努力使Go在人工智能领域表现更好,同时也让人工智能更好地服务于Go,增强其在AI基础设施、应用程序和开发者辅助工具方面的能力。Go是一种非常适合构建生产系统的语言,我们希望它也能成为构建生产级AI系统的优秀语言。作为云基础设施的可靠语言,Go自然成为大型语言模型(LLM)基础设施的理想选择。针对AI应用,我们将继续在流行的AI SDK中为Go提供一流的支持,包括LangChainGoGenkit。从一开始,Go就旨在改善端到端的软件工程过程,因此我们自然希望引入AI的最新工具和技术,以减少开发者的重复劳动,从而留出更多时间来进行更有趣的编程活动!

感谢您!

所有这一切的实现都离不开Go的杰出贡献者和蓬勃发展的社区。十五年前,我们只能憧憬Go所取得的成功以及围绕Go发展起来的社区。感谢每一位参与其中的人,无论贡献大小。我们祝愿大家在新的一年里一切顺利!


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