哈希

HashSet 和 HashMap 是两种广泛使用的类型。默认的哈希算法未指定，但在撰写本文时，默认的是一种称为 SipHash 1-3 的算法。这个算法质量很高——它提供了很高的碰撞保护——但相对较慢，特别是对于像整数这样的短键。

如果性能分析显示哈希操作很热门，并且哈希拒绝服务攻击不是您的应用程序的关注点，那么使用具有更快哈希算法的哈希表可以提供很大的速度优势。

• rustc-hash 提供了 FxHashSet 和 FxHashMap 类型，它们是 HashSet 和 HashMap 的即插即用替代品。其哈希算法质量低，但非常快，特别是对于整数键，已经被发现在 rustc 中优于所有其他哈希算法。(fxhash 是相同算法和类型的一个较旧、维护程度较低的实现。)
• fnv 提供了 FnvHashSet 和 FnvHashMap 类型。其哈希算法比 rustc-hash 更高质量，但稍微慢一些。
• ahash 提供了 AHashSet 和 AHashMap。其哈希算法可以利用一些处理器上可用的 AES 指令支持。

如果哈希性能在您的程序中很重要，值得尝试多种替代方案。例如，在 rustc 中观察到以下结果。

• 从 fnv 切换到 fxhash 可以实现高达 6% 的加速。
• 尝试从 fxhash 切换到 ahash 导致1-4% 的减速。
• 尝试从 fxhash 切换回默认哈希器导致4-84% 的减速！

如果决定普遍使用其中一种替代方案，比如 FxHashSet/FxHashMap，很容易在某些地方意外使用 HashSet/HashMap。您可以使用 Clippy 来避免这个问题。

有些类型不需要哈希。例如，您可能有一个包装整数的新类型，而整数值是随机的，或者接近随机的。对于这种类型，哈希值的分布与值本身的分布不会有太大的不同。在这种情况下，nohash_hasher crate 可以很有用。

哈希函数设计是一个复杂的话题，超出了本书的范围。ahash 文档 中有很好的讨论。