xxHash

xxHash

高性能哈希算法库 支持多种平台和数据规模

xxHash是一个高性能的开源哈希算法库,包含XXH32、XXH64和XXH3等算法。它能以接近RAM速度的极快速度处理数据,并在所有平台上生成一致的哈希值。该库通过了SMHasher测试,保证了优秀的哈希质量。xxHash在处理大小数据时都表现出色,适用于哈希表和布隆过滤器等场景。库提供了简单的一次性和流式哈希API,并支持多种编译选项来优化性能和二进制大小。

xxHash哈希算法高性能数据完整性跨平台Github开源项目

xxHash - 极速哈希算法

xxHash是一种极速哈希算法,处理速度可达内存速度极限。 代码具有高度可移植性,在所有平台(小端/大端)上生成相同的哈希值。 该库包含以下算法:

  • XXH32:使用32位运算生成32位哈希值
  • XXH64:使用64位运算生成64位哈希值
  • XXH3(自v0.8.0起):使用向量化运算生成64位或128位哈希值。 128位变体称为XXH128。

所有变体均成功通过SMHasher测试套件,该套件用于评估哈希函数的质量(碰撞、分散性和随机性)。 此外还提供了额外的测试,更全面地评估64位哈希的速度和碰撞特性。

分支状态
release构建状态
dev构建状态

基准测试

基准测试参考系统使用Intel i7-9700K处理器,运行Ubuntu x64 20.04。 开源基准测试程序使用clang v10.0编译器和-O3标志编译。

哈希名称位宽带宽 (GB/s)小数据速度质量备注
XXH3 (SSE2)6431.5 GB/s133.110
XXH128 (SSE2)12829.6 GB/s118.110
RAM顺序读取N/A28.0 GB/sN/AN/A供参考
City646422.0 GB/s76.610
T1ha26422.0 GB/s99.09碰撞略差
City12812821.7 GB/s57.710
XXH646419.4 GB/s71.010
SpookyHash6419.3 GB/s53.210
Mum6418.0 GB/s67.09碰撞略差
XXH32329.7 GB/s71.910
City32329.1 GB/s66.010
Murmur3323.9 GB/s56.110
SipHash643.0 GB/s43.210
FNV64641.2 GB/s62.75雪崩效应差
Blake22561.1 GB/s5.110加密级
SHA11600.8 GB/s5.610加密级但已破解
MD51280.6 GB/s7.810加密级但已破解

注1:小数据速度是对算法在小数据上效率的粗略评估。更详细的分析请参考下一段。

注2:某些算法的速度快于RAM。在这种情况下,只有当输入已在CPU缓存(L3或更好)中时,它们才能达到最大速度潜力。否则,它们会受限于RAM速度。

小数据

大数据的性能只是整体情况的一部分。 哈希在哈希表和布隆过滤器等结构中也非常有用。 在这些用例中,经常需要对大量小数据(从几个字节开始)进行哈希处理。 算法在这些场景下的性能可能会有很大不同,因为算法的某些部分(如初始化或最终处理)会成为固定开销。 分支预测失误的影响也会变得更加明显。

XXH3的设计目标是在长输入和短输入上都能有出色的性能, 这可以从下图中观察到:

XXH3,延迟,随机大小

更详细的分析请访问wiki: https://github.com/Cyan4973/xxHash/wiki/Performance-comparison#benchmarks-concentrating-on-small-data-

质量

速度并不是唯一重要的属性。 生成的哈希值必须具备出色的分散性和随机性, 这样其任何子部分都可以最大程度地分散表格或索引, 并将冲突减少到理论最小水平,遵循生日悖论

xxHash已经通过Austin Appleby出色的SMHasher测试套件进行了测试, 并通过了所有测试,确保了合理的质量水平。 它还通过了来自SMHasher的较新分支的扩展测试,包括额外的场景和条件。

最后,xxHash提供了自己的大规模冲突测试器, 能够生成和比较数十亿个哈希值,以测试64位哈希算法的极限。 在这方面,xxHash也表现出良好的结果,符合生日悖论。 更详细的分析记录在wiki中

构建修饰符

以下宏可以在编译时设置,以修改libxxhash的行为。它们通常默认是禁用的。

  • XXH_INLINE_ALL:使所有函数内联,实现直接包含在xxhash.h中。 内联函数有利于提高速度,特别是对于小键值。 当键的长度表示为_编译时常量_时,它_极其有效_, 观察到的性能提升在+200%范围内。 详情请参见这篇文章
  • XXH_PRIVATE_API:与XXH_INLINE_ALL效果相同。仍然可用于遗留支持。 这个名称强调XXH_*符号名称不会被导出。
  • XXH_STATIC_LINKING_ONLY:允许访问内部状态声明,用于静态分配。 由于ABI更改的风险,与动态链接不兼容。
  • XXH_NAMESPACE:用XXH_NAMESPACE的值为所有符号添加前缀。 此宏只能使用可编译的字符集。 在xxHash源代码多次包含的情况下,用于避免符号命名冲突。 客户端应用程序仍使用常规函数名, 因为符号通过xxhash.h自动转换。
  • XXH_FORCE_ALIGN_CHECK:当输入对齐时使用更快的直接读取路径。 在无法从未对齐地址加载内存的架构上,当要哈希的输入恰好在32位或64位边界对齐时,此选项可能导致显著的性能改进。 在具有良好未对齐内存访问性能的平台上(对齐和未对齐访问使用相同指令)略有不利。 此选项在x86x64aarch64上自动禁用,在所有其他平台上启用。
  • XXH_FORCE_MEMORY_ACCESS:默认方法0使用可移植的memcpy()表示法。 方法1使用gcc特定的packed属性,可为某些目标提供更好的性能。 方法2强制未对齐读取,这不符合标准,但有时可能是提取更好读取性能的唯一方法。 方法3使用字节移位操作,这对于不内联memcpy()的旧编译器或没有字节交换指令的大端系统最佳。
  • XXH_CPU_LITTLE_ENDIAN:默认情况下,字节序由在编译时解析的运行时测试确定。 如果编译器无法简化运行时测试,可能会影响性能。 可以跳过自动检测,通过将此宏设置为1来简单声明架构为小端。 将其设置为0表示大端。
  • XXH_ENABLE_AUTOVECTORIZE:根据CPU矢量能力和编译器版本,可能会为XXH32和XXH64触发自动矢量化。 注意:自动矢量化在较新版本的clang中更容易触发。 对于XXH32,SSE4.1或等效(NEON)就足够了,而XXH64需要AVX512。 不幸的是,自动矢量化通常会降低XXH性能。 因此,xxhash源代码默认尝试防止自动矢量化。 但是,系统在不断发展,这个结论并非一成不变。 例如,有报告称最新的Zen4 CPU更有可能通过矢量化提高性能。 因此,如果您更喜欢或想测试矢量化代码,可以启用此标志: 它将移除防止矢量化的保护代码,从而使XXH32和XXH64更有可能被自动矢量化。
  • XXH32_ENDJMP:将XXH32的多分支最终阶段切换为单个跳转。 这通常不利于性能,特别是在哈希随机大小的输入时。 但根据具体架构和编译器,跳转可能在小输入上提供略微更好的性能。默认禁用。
  • XXH_IMPORT:MSVC特定:只应为动态链接定义,因为它可以防止链接错误。
  • XXH_NO_STDLIB:禁用调用<stdlib.h>函数,特别是malloc()free()libxxhashXXH*_createState()将始终失败并返回NULL。 但一次性哈希(如XXH32())或使用静态分配状态的流式处理 仍按预期工作。 此构建标志对于没有动态分配的嵌入式环境很有用。
  • XXH_DEBUGLEVEL:当设置为任何大于等于1的值时,启用assert()语句。 这会(略微)降低执行速度,但可能有助于在调试会话中发现错误。

二进制大小控制

  • XXH_NO_XXH3:从生成的二进制中移除与XXH3(64位和128位)相关的符号。 XXH3libxxhash大小的最大贡献者, 因此对于不使用XXH3的应用程序来说,这对减小二进制大小很有用。
  • XXH_NO_LONG_LONG:移除依赖64位long long类型的算法的编译, 包括XXH3XXH64。 只会编译XXH32。 对于没有64位支持的目标(架构和编译器)很有用。
  • XXH_NO_STREAM:禁用流式API,将库限制为仅单次使用变体。
  • XXH_NO_INLINE_HINTS:默认情况下,xxHash使用__attribute__((always_inline))__forceinline来提高性能,但会增加代码大小。 将此宏定义为1会将所有内部函数标记为static,允许编译器决定是否内联函数。 这在优化最小二进制大小时非常有用, 在GCC和Clang上使用-O0-Os-Oz-fno-inline编译时会自动定义。 根据编译器和架构的不同,这也可能提高性能。
  • XXH_SIZE_OPT0:默认,优化速度 1-Os-Oz的默认设置:禁用一些速度优化以进行大小优化 2:使代码尽可能小,性能可能会受影响

XXH3特有的构建修饰符

  • XXH_VECTOR:手动选择向量指令集(默认:在编译时自动选择)。可用的指令集有XXH_SCALARXXH_SSE2XXH_AVX2XXH_AVX512XXH_NEONXXH_VSX。编译器可能需要额外的标志以确保正确支持(例如,x86_64上的gcc需要-mavx2支持AVX2,或-mavx512f支持AVX512)。
  • XXH_PREFETCH_DIST:选择预取距离。用于特定硬件平台的底层适配。仅适用于XXH3。
  • XXH_NO_PREFETCH:禁用预取。某些平台或情况下不使用预取可能表现更好。仅适用于XXH3。

Makefile变量

使用make编译命令行界面xxhsum时,还可以设置以下环境变量:

  • DISPATCH=1:使用xxh_x86dispatch.c,在运行时根据本地主机自动选择scalarsse2avx2avx512指令集。此选项仅适用于x86/x64系统。
  • XXH_1ST_SPEED_TARGET:为基准模式下的第一次速度测试选择初始速度目标,以MB/s表示。基准测试将在后续迭代中调整目标,但第一次测试是"盲目"针对这个速度进行的。目前保守设置为10 MB/s,以支持非常慢(模拟)的平台。
  • NODE_JS=1:使用Emscripten为Node.js编译xxhsum时,这会链接NODERAWFS库以实现不受限制的文件系统访问,并修补isatty使命令行工具能正确检测终端。这会使二进制文件专用于Node.js。

构建xxHash - 使用vcpkg

你可以使用vcpkg依赖管理器下载和安装xxHash:

git clone https://github.com/Microsoft/vcpkg.git
cd vcpkg
./bootstrap-vcpkg.sh
./vcpkg integrate install
./vcpkg install xxhash

vcpkg中的xxHash端口由Microsoft团队成员和社区贡献者保持更新。如果版本过时,请在vcpkg仓库上创建一个问题或拉取请求

示例

最简单的示例调用xxhash的64位变体作为一次性函数,从单个缓冲区生成哈希值,并从C/C++程序调用:

#include "xxhash.h" (...) XXH64_hash_t hash = XXH64(buffer, size, seed); }

流式变体更复杂,但可以逐步提供数据:

#include "stdlib.h" /* abort() */ #include "xxhash.h" XXH64_hash_t calcul_hash_streaming(FileHandler fh) { /* 创建哈希状态 */ XXH64_state_t* const state = XXH64_createState(); if (state==NULL) abort(); size_t const bufferSize = SOME_SIZE; void* const buffer = malloc(bufferSize); if (buffer==NULL) abort(); /* 用选定的种子初始化状态 */ XXH64_hash_t const seed = 0; /* 或任何其他值 */ if (XXH64_reset(state, seed) == XXH_ERROR) abort(); /* 用输入数据填充状态,任意大小,任意次数 */ (...) while ( /* 还有数据 */ ) { size_t const length = get_more_data(buffer, bufferSize, fh); if (XXH64_update(state, buffer, length) == XXH_ERROR) abort(); (...) } (...) /* 生成最终哈希值 */ XXH64_hash_t const hash = XXH64_digest(state); /* 状态可以重复使用;但在此示例中,只是简单释放 */ free(buffer); XXH64_freeState(state); return hash; }

许可证

库文件xxhash.cxxhash.h采用BSD许可证。 工具xxhsum采用GPL许可证。

其他编程语言

除了C语言参考版本外, 得益于众多优秀贡献者的努力, xxHash还可用于许多不同的编程语言。 这些语言列表在此

打包状态

许多发行版都捆绑了包管理器, 可以轻松安装xxhash,既有libxxhash库, 也有xxhsum命令行界面。

打包状态

特别鸣谢

  • Takayuki Matsuoka,又名@t-mat,创建了xxhsum -c并在早期xxh版本中提供了巨大支持
  • Mathias Westerdahl,又名@JCash,引入了XXH64的第一个版本
  • Devin Hussey,又名@easyaspi314,对XXH3XXH128进行了令人难以置信的低级优化

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