優化大型關聯陣列的內存足跡

To reduce memory usage in large associative arrays, first choose a compact data structure like flat_hash_map or perfect hashing for static data, then optimize key and value representations by using smaller types, interning strings, and avoiding pointers, followed by tuning the load factor and pre-sizing the table to minimize over-provisioning, consider specialized alternatives like Roaring Bitmaps or probabilistic structures for extreme scale, and finally profile memory usage to ensure與默認的哈希地圖相比，這些策略結合使用可以將內存使用降低50–70％，因為這些策略可以將內存使用降低50-70％。

當使用大規模關聯陣列（通常用作哈希表，詞典或地圖）時，記憶效率成為一個關鍵問題。隨著數據集生長成數百萬或數十億個條目，即使是小元素開銷也可能導致過多的內存使用情況。優化內存足跡不僅要保存RAM；它還改善了緩存位置，降低了垃圾收集壓力，並可以大大加快訪問模式。

以下是減少記憶使用量的關鍵策略，同時保持大型關聯陣列的性能。

1。為您的用例選擇正確的數據結構

並非所有關聯陣列都是平等的。大多數語言中的默認哈希映射（例如，c， std::unordered_map in c In dict in c，python，java in Java的HashMap ）都是為通用使用而設計的，並且通常包括用於動態調整，指針間諜和碰撞處理的高架。

• 盡可能使用緊湊的哈希表。諸如Google的flat_hash_map （來自Abseil）之類的庫將條目直接存儲在連續的陣列中，從而減少了指針開銷並改善了緩存性能。
• 對於讀取的靜態數據集，請考慮完美的哈希（例如，使用gperf或cmph之類的工具）。這些生成無碰撞的哈希功能，並可以存儲以接近零開銷的數據。
• 在內存受限的環境中，嘗試（尤其是壓縮或簡潔的嘗試）比弦鍵的哈希地圖更有效。

示例： std::unordered_map<int int></int>由於節點分配和指針存儲而導致的flat_hash_map可能使用3倍內存。

2.優化密鑰和價值表示

密鑰和值的大小直接影響總內存使用量。即使使用有效的容器，腫的數據類型也會浪費內存。

• 使用較小的整數類型：如果您的數據擬合，則更喜歡int32_t而不是int64_t 。
• 實習字符串或使用字符串池：對於重複的字符串鍵（例如，日誌級別，狀態代碼），存儲一個副本並使用ID（例如， enum或uint16_t ）作為映射鍵。
• 包裝值：如果您存儲多個小字段，請將它們組合到單個緊湊型結構或BitField中。
• 避免在地圖上指針：將指針存儲到值（例如， map<string object></string> ）會增加間接和堆的碎片。更喜歡價值語義或競技場分配。

提示：在C中， std::string小弦優化（SSO）有幫助，但短字符串仍然使用〜24–32字節。對於固定鍵，請考慮將它們放到整數並使用uint32_t鍵。

3。減少哈希表格過剩

哈希表通常分配額外的存儲桶，以使負載因子低（例如75％）並保持O（1）平均查找時間。但這意味著多達25％的空間可能未使用。

• 調整負載因子：某些實現使您可以調整最大負載因子。將其增加（例如，達到90％）會以稍微慢的查找和更多的碰撞來減少記憶。

• 準確保留內存：如果知道元素的數量，請預先大小哈希表。避免在插入過程中重複重新進行重新分配和過度分配。

   absl :: flat_hash_map <int，data> map;
  map.reserve（1&#39;000&#39;000）; //預先分配空間

• 散裝載荷後收縮：如果您一次構建地圖，然後僅閱讀，請考慮修剪多餘的容量：

   map.shrink_to_fit（）; //如果支持

4。使用專業或替代表示

對於極端規模，請考慮超越傳統的哈希表。

• 咆哮的位圖：當鑰匙是整數（尤其是稀疏範圍）時，咆哮的位圖可以存儲具有特殊密度的集合或地圖。
• 簡明地圖：諸如Folly的F14或Swisstable （用於Abseil）之類的庫提供的每元素開銷比標準容器較低。
• 外部存儲：如果完整的數據集不需要在內存中，請使用磁盤支持的哈希映射（例如，帶有索引表的SQLite或LMDB）。
• 概率結構：如果不需要確切的查找，則Bloom過濾器或杜鵑過濾器可以表示內存的一小部分中的設置成員資格。

5。監視和配置存儲器使用情況

優化需要測量。

• 使用Valgrind ， HepTrack或PPROF等工具分析內存分配。
• 不僅衡量總尺寸，還要衡量：
  • 居住的開銷
  • 內存碎片
  • 緩存失誤費率

經驗法則：在優化的哈希表中，鑰匙和價值尺寸之上的每個入門費用應為≤4-8個字節。

實際上，與幼稚的實現相比，將緊湊的容器（例如flat_hash_map ）與實施密鑰和適當的預尺寸相結合可以降低50–70％。

關聯陣列的內存優化不是萬能的 - 取決於訪問模式，可變性，密鑰類型和規模。但是，通過仔細的選擇，您可以有效地處理大型數據集而不會犧牲太多的性能。

基本上，這是關於將結構與數據匹配，並避免默認時的結構太重。

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