hashset 是一种非常高效的数据结构，插入和查询的复杂度都是 O(1)，基本上能满足大部分场景的性能需求，但在一些特殊的场景下，频次非常高的调用依然会成为性能瓶颈（用 pprof 分析），比如广告里面的定向逻辑，在一次请求中过滤逻辑可能会执行上千次，而其中有些过滤刚好都是一些枚举值，比如性别定向，年龄定向等等，对于这种可以用枚举表示的值可以用 bitset 优化，能有20多倍的性能提升

bitset 的本质也是一种 hashset，只不过哈希桶用一个 uint64 来表示了，uint64 中的每一位用来代表一个元素是否存在，如果为1表示存在，为0表示不存在，而插入和查询操作就变成了位运算

bitset 实现

bitset 的实现比较容易，下面这个是一个只支持枚举值不超过64的版本，当然也可以拓展到任意长度，使用一个 uint64 数组作为 hash 桶即可

type BitSet struct {
    bit uint64
}

func (bs *BitSet) Add(i uint64) {
    bs.bit |= 1 << i
}

func (bs *BitSet) Del(i uint64) {
    bs.bit &= ^(1 << i)
}

func (bs BitSet) Has(i uint64) bool {
    return bs.bit&(1<<i) != 0
}

性能测试

func BenchmarkSetContains(b *testing.B) {
    bitset := NewBitSet()
    hashset := map[uint64]struct{}{}
    for _,i := range []uint64{1,2,4,10} {
        bitset.Add(i)
        hashset[i] = struct{}{}
    }

    b.Run("bitset",func(b *testing.B) {
        for i := 0; i < b.N; i++ {
            for i := uint64(0); i < uint64(10); i++ {
                _ = bitset.Has(i)
            }
        }
    })

    b.Run("hashset",func(b *testing.B) {
        for i := 0; i < b.N; i++ {
            for i := uint64(0); i < uint64(10); i++ {
                _,_ = hashset[i]
            }
        }
    })
}

BenchmarkSetContains/bitset-8             500000000             3.81 ns/op           0 B/op           0 allocs/op
BenchmarkSetContains/hashset-8            20000000            89.4 ns/op           0 B/op           0 allocs/op

可以看到 bitset 相比 hashset 有20多倍的性能提升

参考链接

• 代码地址：https://github.com/hatlonely/...

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