SwissTable hash 技术是一种高性能哈希表实现方案，其核心思想是通过“分组存储”和利用 SIMD 指令实现并行数据处理，从而大幅提升查询和插入操作的效率。主要特点包括：
- 分组存储
将哈希表中的槽位按照固定大小（例如 16 个一组）分成若干组，每组内的槽位在内存中连续存放，这样可以一次性加载一整个数据组，减少内存访问次数，提高缓存局部性。 - SIMD 指令加速
利用现代 CPU 提供的 SIMD 指令，可以在单个操作中对一组槽位的状态进行并行比较。这样在查找和插入时，可以同时处理多个槽位，显著降低了单次操作的延迟。 - 控制字节机制
每个槽位都附带一个控制字节，用于记录该槽位的状态（如空闲、已占用、已删除等）。在进行查找时，通过对比控制字节中的部分哈希值（通常称为“探针”或“标签”），可以快速排除不匹配的槽位，进一步缩小搜索范围。 - 减少分支预测失误
由于数据被分组并利用 SIMD 进行批量处理，可以减少传统哈希表在碰撞解决过程中频繁的条件判断，从而降低 CPU 分支预测失误带来的性能损失。 - 实际应用场景
这种技术已经被应用在 Google 的 Abseil 库中，并在许多高性能系统（如数据库缓存、网络服务器）中得到验证，证明了其在处理大规模数据时的高效性。
举例说明：
- 在插入新元素时，先计算元素的哈希值，再确定其应该放入的分组。利用 SIMD 指令快速扫描该组内的所有控制字节，找到一个空闲的槽位后，便将元素存入相应位置。
- 在查询操作中，使用类似方法：先通过哈希值定位到目标分组，再通过 SIMD 比较快速判断目标是否存在，大大减少了逐个槽位比较的时间开销。
更多实例：
- C++ 的 Abseil 库中就采用了这种高效的哈希表结构，用以支持高速查找和插入操作。
- 高性能缓存系统和数据库在实现内部哈希索引时，也常常参考类似的设计理念，优化数据的存储和访问速度。
更多示例：
- 代码示例：在 C++ 中，可以通过自定义哈希函数和利用 SIMD 库（如 SSE/AVX 指令）来实现类似 SwissTable 的操作，具体实现中重点在于如何组织数据结构和高效地管理控制字节。
- 性能对比：在对比传统哈希表和 SwissTable 实现时，可以使用基准测试工具测试大规模数据插入和查询的性能，观察在缓存命中率和分支预测上的改善情况。
- 应用场景实例：例如在一个高并发 Web 服务器中，采用 SwissTable 技术的哈希表可以作为 URL 路由或会话管理的底层数据结构，从而提升整体响应速度。