聊聊DPDK中cuckoo hash为何采用BFS而非DFS

cuckoo hash（布谷鸟散列）

这里不多对cuckoo hash（布谷鸟散列）多做介绍，简单带过它的优势：

cuckoo hash主要针对hash 冲突的时候，提出的一个高效的解决方案，它主要特点是查找次数有保障，空间利用率高，适用数据量大而读多写少的场景：

通过两组或多组Hash散列，一次性计算两个（或多个）Hash位置，保证了每个元素最坏的查找次数。

时间效率上：cuckoo hash冲突做多需要寻找2次，有最坏的查找性能保障；

空间效率上：无需要链式的额外的链表结构，可以直接利用置换hash位置，所以空间利用率高；

适用场景上：适合读多写少的场景，写的时候需要不断置换(冲突时)或重新hash，比常规散列消耗多一些；

cuckoo hash适用于快速查找操作的应用开发有：如网关路由、NAT表维护、防火墙规则匹配、实时数据处理、数据包收取等，这是都是得益于cuckoo hash有几乎恒定的查找时间。

BFS（广度优先搜索）

BFS（广度优先搜索）的核心概念可以用三句话概括：

• 搜索方式：从起点开始，像水波纹一样向外扩散，先访问距离近的，再访问距离远的
• 数据结构：使用队列（FIFO）存储待访问的节点，保证按层次顺序访问
• 特性保证：由于是按层次访问，首次到达目标点的路径一定是最短路径

示意图：

     1

    / \           层次遍历顺序：

   2   3        1 -> [2,3] -> [4,5,6,7]

  / \ / \

 4  5 6  7

这就是BFS最基本的概念：按层次扩展的搜索策略。

为何在cuckoo hash中得以适用

cuckoo hash在插入数据时候，发现插入目标位置已满，这时候是需要检索并且移动路径的，即发生布谷鸟的剔除效应，该剔除思想即是cuckoo hash的核心设计了！

布谷鸟剔除效应指的是：

通过占用目标数据的hash位置，这时候被占用的源数据会以同样的方式去占用它的第二目标位置，以此类推，直到找到一个空巢穴为止，整条路径完成移动，数据完成插入。

BFS正是在布谷鸟剔除效用的路径寻找上，被cuckoo hash选中！来看看为何被选中，那就做个对比看个例子喽：

假设有这样的哈希表：

桶0：[A, B]   // 需要在这里插入新键X

桶1：[C, D]

桶2：[E, 空]  // 这里有一个空槽

桶3：[F, G]

BFS 搜索过程：

第一次探索：检查桶0中元素可以移动的位置

从桶0[A]开始，假如通过计算：

A可以移动到桶2或桶3

B可以移动到桶1或桶3

此刻的队列状态：[桶2(A), 桶3(A), 桶1(B), 桶3(B)]

检查状态队列第一个位置（桶2）

发现桶2有空槽！
找到移动路径：A -> 桶2[空]

DFS 搜索过程：

第一次探索：

桶0[A] -> 桶3[F] -> 桶1[C] -> 桶2[E]（达到最大深度，回溯）

回溯并尝试新路径：

桶0[A] -> 桶3[F] -> 桶1[D]（无可用位置，继续回溯）

继续回溯和探索：

桶0[A] -> 桶3[G]（无可用位置，继续回溯）

尝试从A的另一个可能位置：

桶0[A] -> 桶2[空]  // 找到空槽！

BFS妥妥的完胜！！BFS找到最短移动路径只需1步，不需要检查其他可能路径，因为它们至少需要2步或更多，这就是BFS的特点。

再回过头看来

广度优先算法有两个好处：

1. bfs是层次查找的，能够高效地找到最短的移动链
2. 避免了深度优先搜索按深度查找，可能导致的过长移动链

这就是为什么cuckoo hash选择 BFS 能高效地找到最优解路径的原因了！

以最简单的例子，了解最巧妙的思想，精炼再精炼！