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5.9.3.2 哈希算法
求哈希可用的算法非常多，比如md5，crc32，sha1等等，但我们这里的目的只是为了给这些数据做个映射，并不想要因为计算哈希消耗过多的cpu，所以现在业界使用较多的算法是murmurhash，下面是我们对这些常见的hash算法的简单benchmark。
下面使用了标准库的md5，sha1和开源的murmur3实现来进行对比。
package main
import (
"crypto/md5"
"crypto/sha1"
"github.com/spaolacci/murmur3"
)
var str = "hello world"
func md5Hash() [16]byte {
return md5.Sum([]byte(str))
}
func sha1Hash() [20]byte {
return sha1.Sum([]byte(str))
}
func murmur32() uint32 {
return murmur3.Sum32([]byte(str))
}
func murmur64() uint64 {
return murmur3.Sum64([]byte(str))
}为这些算法写一个基准测试：
package main
import "testing"
func BenchmarkMD5(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
md5Hash()
}
}
func BenchmarkSHA1(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
sha1Hash()
}
}
func BenchmarkMurmurHash32(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
murmur32()
}
}
func BenchmarkMurmurHash64(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
murmur64()
}
}然后看看运行效果：
~/t/g/hash_bench git:master ❯❯❯ go test -bench=.
goos: darwin
goarch: amd64
BenchmarkMD5-4 10000000 180 ns/op
BenchmarkSHA1-4 10000000 211 ns/op
BenchmarkMurmurHash32-4 50000000 25.7 ns/op
BenchmarkMurmurHash64-4 20000000 66.2 ns/op
PASS
ok _/Users/caochunhui/test/go/hash_bench 7.050s可见murmurhash相比其它的算法有三倍以上的性能提升。显然做负载均衡的话，用murmurhash要比md5和sha1都要好，这些年社区里还有另外一些更高效的哈希算法涌现，感兴趣的读者可以自行调研。
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