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由于查詢時間復雜度為O（1）， Cuckoo哈希表在大數(shù)據、云計算等領域得到了廣泛應用。然而，現(xiàn)有 Cuckoo哈希表的寫入操作在遇到寫沖突時普遍采用隨杋替換策略來替換已有表項。一方面，寫λ操作容易岀現(xiàn)高遲插λ和無限循環(huán)，尤其是當哈希表負載率較高時，甚至有重構整個哈希表的風險;另一方面，由于現(xiàn)有隨機替換策略將數(shù)據項盡量散布在哈希表的各個桶中，哈希表項間缺乏良好的空間局部性，降低了數(shù)據正向查詢的效率。為解決以上問題，提岀了一種基于智能放置策略的Cuckoo哈希表。具體地，為提升寫入操作的效率，提出了一種基于負載均衡的 Cuckoo哈希表（ Load-balance Cuckoo hash Table， LBCHT），實時限制每個桶的負載，并使用廣度優(yōu)先搜索尋找最佳 Cuckoo路徑，實驗結果表明 LBCHT能有效減少高負載率下寫入操作可能出現(xiàn)的長尾效應;為提升查詢操作的效率，提岀了一種充分利用局部性原理的 Cucko哈希表（ Locality Prilciple Cuckoo Hash Table， LPCHT），通過充分發(fā)掘哈希表項間的空間局部性，來有效減小查詢操作引起的CPU高速緩存缺失率，提高正向查詢的效率。實驗結果證明，在高負載率的壓力測試環(huán)境中，與 libcuckoo相比， LBCHT的寫入效率提升了50%，LPCHT的正向查詢效率提升了7%。
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