hashset 是一种很是高效的数据结构，插入和查询的复杂度都是 O(1)，基本上能知足大部分场景的性能需求，但在一些特殊的场景下，频次很是高的调用依然会成为性能瓶颈（用 pprof 分析），好比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，而其中有些过滤恰好都是一些枚举值，好比性别定向，年龄定向等等，对于这种能够用枚举表示的值能够用 bitset 优化，能有20多倍的性能提高git

bitset 的本质也是一种 hashset，只不过哈希桶用一个 uint64 来表示了，uint64 中的每一位用来表明一个元素是否存在，若是为1表示存在，为0表示不存在，而插入和查询操做就变成了位运算github

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，固然也能够拓展到任意长度，使用一个 uint64 数组做为 hash 桶便可golang

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

能够看到 bitset 相比 hashset 有20多倍的性能提高数组

参考连接