foldhash：快速的非加密哈希算法

foldhash：快速的非加密哈希算法

在当今的计算机科学中，哈希算法是许多应用场景的核心技术，如哈希表、布隆过滤器、计数草图等。今天，我们将为您介绍一个开源项目——foldhash，这是一个快速、非加密、最小化拒绝服务攻击（DoS）抵抗性的哈希算法，用Rust语言实现。

项目介绍

foldhash是一个专为计算用途设计的哈希算法，例如哈希表和布隆过滤器。它提供了两种变体：一种是为了速度优化，适合哈希表和布隆过滤器等数据结构；另一种是为了统计质量优化，适合HyperLogLog和MinHash等算法。

foldhash的设计理念是简单而高效，它避免了复杂的加密特性，专注于提供快速的哈希计算，同时保持了一定的DoS攻击抵抗性。

项目技术分析

foldhash在Rust语言中实现，这是一种系统级编程语言，以其性能和安全性而闻名。以下是foldhash的一些技术特点和性能分析：

性能对比

为了评估foldhash的性能，开发团队将其与Rust中常用的三种哈希算法进行了对比：aHash、fxhash和SipHash-1-3。测试在两种不同的CPU上运行：2023年的Apple M2和2023年的Intel Xeon Platinum 8481C服务器CPU。

测试包括了多种数据类型，如随机32位和64位无符号整数、IPv4和IPv6地址、RGB颜色值、英文单词、UUID、URL、日期和复杂的数据结构等。测试的四种场景分别是：仅哈希、查找未命中、查找命中和集合构建。

结果显示，foldhash在大多数场景下提供了与aHash和fxhash相当甚至更好的性能。特别是在Apple M2 CPU上，foldhash的表现尤为出色。

内存占用

foldhash的一个显著特点是其内存占用较小。例如，foldhash::HashMap<u32, u32>的大小为40字节，而其他哈希算法如aHash和fxhash的HashMap大小分别为64字节和32字节。

安全性

虽然foldhash提供了DoS攻击抵抗性，但它并不适合任何加密目的。它的设计初衷并不是为了安全性，而是为了速度和效率。因此，foldhash不应用于持久文件格式或通信协议，也不应依赖于其属性进行任何形式的安全操作。

项目技术应用场景

foldhash适用于以下几种技术应用场景：

1. 哈希表：用于快速数据检索和存储。
2. 布隆过滤器：用于快速检查元素是否在一个集合中，适用于大数据集合的快速查找。
3. 计数草图：用于近似计数和频率统计。
4. 数据结构：如HyperLogLog和MinHash，它们用于数据流或大数据集的摘要和近似计算。

项目特点

以下是foldhash的一些主要特点：

• 快速：foldhash在设计上注重速度，适合高效率的计算需求。
• 非加密：不提供加密安全特性，但专注于计算效率。
• DoS抵抗性：具有一定的抵抗DoS攻击的能力。
• 两种变体：提供速度优化和统计质量优化的两种版本。
• 内存占用小：相比其他哈希算法，foldhash的内存占用更小。

总结来说，foldhash是一个优秀的选择，特别是对于需要高速哈希计算但不涉及安全性的应用场景。通过其出色的性能和灵活的设计，foldhash为Rust开发者提供了一个有吸引力的选项，以提高其应用程序的效率。