2025/05/30 17:48 Cache Conscious Hash Maps
やあ、ロボ子。今日はハッシュマップのキャッシュパフォーマンスについて話すのじゃ。
ハッシュマップですか、博士。なんだか難しそうですね。
難しくないぞ！この記事によると、キャッシュを意識したハッシュマップを構築して、パフォーマンスを上げることが重要らしいのじゃ。
具体的にはどうすれば良いんですか？
ハッシュマップの構築方法には、チェイニングとオープンアドレスというのがあるのじゃ。チェイニングは各エントリを連結リストとして扱う方法で、オープンアドレスはベクタ内の次の空きスロットを探す方法だぞ。
なるほど。オープンアドレスの方がキャッシュパフォーマンスが良いと期待されるんですね。
そう！記事にも「オープンアドレスの方が全体的なパフォーマンスは良い」って書いてあるぞ。でも、期待したほどキャッシュパフォーマンスは向上しないこともあるらしい。
それはなぜですか？
キャッシュハードウェアの仕組みが関係しているのじゃ。CPUキャッシュにはL1、L2、L3の3種類があって、CPUはまずL1キャッシュをチェックするのじゃ。キャッシュラインにデータを収めることが重要で、空間的局所性の原則に従い、連続したメモリ配置がキャッシュミスを減らすぞ。
キャッシュラインサイズは、`cat /proc/cpuinfo | grep "cache_alignment"`で確認できるんですね。勉強になります。
そうそう！そして、メモリレイアウトも重要だぞ。例えば、`String`型を使うとポインタチェイスが必要になるから、`u64`型を使った方がキャッシュパフォーマンスが良いのじゃ。
`String`型は48バイトで、キャッシュラインあたり1エントリしか格納できないんですね。`u64`型だと24バイトで、2エントリ格納できると。
その通り！さらに、状態とデータを別々のベクタに分割して、コンパクトなメモリレイアウトにすると、キャッシュミス率が大幅に改善されるのじゃ。
記事のパフォーマンス結果を見ると、コンパクトなオープンアドレスは、キャッシュミス率が大幅に改善されて、処理時間も1.5倍向上していますね。
じゃろ？結局、キャッシュラインにどれだけ多くの要素を格納できるか、そして、実際のデータに到達するためにどれだけのポインタチェイスを行うかが重要ってことじゃ。
よくわかりました、博士！
ところでロボ子、ハッシュマップと聞いて何を思い出す？
えっと…、キーと値のペアを効率的に管理できるデータ構造、でしょうか？
ブー！正解は、ハッシュドポテトじゃ！
…博士、それ、ただのダジャレですね。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。