哈希

HashSet 和 HashMap 是两种广泛使用的类型。默认的哈希算法没有指定，但在撰写本文时，默认算法是一种称为 SipHash 1-3 的算法。这个算法质量很高——它提供了很高的碰撞保护，但对于短键（如整数）来说相对较慢。

如果测试显示hash是关键部分，而HashDoS attacks并不是你的应用所关心的问题，那么使用具有更快的散列算法的散列表可以提供很大的速度优势。

• rustc-hash提供了 “FxHashSet “和 “FxHashMap “类型，它们是 “HashSet “和 “HashMap “的替代物。它的散列算法质量不高，但速度非常快，特别是对整数键而言，并且发现它的性能优于rustc内的所有其他散列算法。
• fnv提供了FnvHashSet和FnvHashMap类型。其散列算法比fxhash的质量高，但速度稍慢。
• ahash提供AHashSet和AHashMap。它的哈希算法可以采取一些处理器上的AES指令支持的优势。

如果散列性能在你的程序中很重要，那么值得尝试以上几种选择。例如，在rustc中看到以下结果。

• 从 fnv切换到 rustc-hash 的结果是速度提高了6%。
• 试图从rustc-hash切换到ahash的结果是减速1-4%。
• 试图从rustc-hash切换回默认的哈希，结果是速度减慢了4-84%!

如果您决定普遍使用替代方案之一，比如 FxHashSet/FxHashMap，很容易在某些地方意外地使用 HashSet/HashMap。您可以使用 Clippy 来避免这个问题。

有些类型不需要哈希。例如，您可能有一个包装整数的新类型，而整数值是随机的，或者接近随机的。对于这种类型，哈希值的分布与值本身的分布并没有太大不同。在这种情况下，nohash_hasher crate 可能会有用。

哈希函数设计是一个复杂的主题，超出了本书的范围。ahash 文档 中有很好的讨论。