快速并发的哈希表
- 量子位
- 2024-10-13 08:39:11
快速并发的哈希表
在高并发的Rust项目中，如何选择一个高效可靠的哈希表？
Papaya：一个专为读操作密集型场景设计的并发哈希表。
其主要特点包括——
• 场景优化：针对读多写少场景下进行了深度优化，确保高吞吐量和低延迟表现。
• 内存管理：采用垃圾回收机制（由seize提供支持），在保证性能的同时优化内存管理。
• 无锁API：彻底避免死锁风险，提升系统稳定性。
• 原子操作：支持复杂的原子操作，如compute。
• 异步支持：完美兼容异步编程，提升开发效率。
那么Papaya是如何确保高效性和可靠性的呢？
它通过分片（sharding）技术和开放寻址策略，来降低了锁竞争带来的性能瓶颈。并用元数据表（metadata table）进一步提升读取性能。
内存回收方面，Papaya采用了Hyaline算法，解决了传统Epoch-Based Reclamation（EBR）在并发环境下的内存回收难题，提升了性能和回收的可预测性。
基准测试表明，相比于DashMap、Flurry等现有并发哈希表库，Papaya在读吞吐量、延迟可预测性以及异步支持方面表现更为优异。
感兴趣的小伙伴可以点击——
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在高并发的Rust项目中，如何选择一个高效可靠的哈希表？
Papaya：一个专为读操作密集型场景设计的并发哈希表。
其主要特点包括——
• 场景优化：针对读多写少场景下进行了深度优化，确保高吞吐量和低延迟表现。
• 内存管理：采用垃圾回收机制（由seize提供支持），在保证性能的同时优化内存管理。
• 无锁API：彻底避免死锁风险，提升系统稳定性。
• 原子操作：支持复杂的原子操作，如compute。
• 异步支持：完美兼容异步编程，提升开发效率。
那么Papaya是如何确保高效性和可靠性的呢？
它通过分片（sharding）技术和开放寻址策略，来降低了锁竞争带来的性能瓶颈。并用元数据表（metadata table）进一步提升读取性能。
内存回收方面，Papaya采用了Hyaline算法，解决了传统Epoch-Based Reclamation（EBR）在并发环境下的内存回收难题，提升了性能和回收的可预测性。
基准测试表明，相比于DashMap、Flurry等现有并发哈希表库，Papaya在读吞吐量、延迟可预测性以及异步支持方面表现更为优异。
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