C++ 并行读/写哈希映射的最快解决方案是什么？

我正在编写一个网络服务，它接收原始数据包，然后将其转换并放入队列中。还有两个工作线程从队列中获取转换后的数据包，并根据一些规则更新哈希映射。为了防止来自不同工作线程的哈希映射的并发更新，我必须使用互斥。不幸的是，使用互斥锁会对性能造成很大影响。我需要找个工作来解决这个问题

编辑： 转换后的数据包包含一个会话id，此会话id用作哈希映射键。在任何插入或更新之前，首先搜索会话id，如果没有找到会话id，则添加一个新条目，这正是我使用互斥锁的地方，否则，如果会话id已经存在，我只更新现有值，并且没有用于值更新的互斥锁。知道我使用boost:：unordered_-map作为底层哈希映射可能会有所帮助

下面是我使用的逻辑的psudo代码：

   if hash.find(session_id) then
      hash.update(value)
   else
      mutex.lock()
      hash.insert(value)
      mutex.unlock()
   end

你有什么建议

顺便说一下，这是我的工作环境和工具：

编译器：C++（gcc）

线程库：pthread

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OS:Ubuntu14.04

最快的解决方案是以每个线程使用自己的数据集的方式分割数据，这样就不需要任何锁定。也许您可以通过基于一些关键数据在线程之间分发消息来达到目的

第二个最佳解决方案是使用C++ 11原子或C库函数实现读写自旋锁，参见
读写自旋锁通常允许多个并行读访问，但只允许一个写访问（当然也会阻止所有读访问）

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Linux中也有读写互斥锁，但我发现它比手工实现稍慢。

最快的解决方案是以每个线程使用自己的数据集的方式分割数据，这样就不需要任何锁定。也许您可以通过基于一些关键数据在线程之间分发消息来达到目的

第二个最佳解决方案是使用C++ 11原子或C库函数实现读写自旋锁，参见
读写自旋锁通常允许多个并行读访问，但只允许一个写访问（当然也会阻止所有读访问）

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Linux中也有读写互斥锁，但我发现它比手工实现慢一些。

您研究过无锁数据结构吗？你可以参考安德烈·亚历山德雷斯库（Andrei Alexandrescu）和魔法师迈克尔（Maged Michael）的一篇有趣的论文。例如，可以在Github存储库中找到一些使用类似思想的实现

尽管Facebook和Intel在某种程度上使用了锁定，但它们也提供了高性能的并发哈希映射

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当然，这些方法需要一些额外的阅读和集成工作，但是如果您确定当前的锁定策略是瓶颈，那么它可能是值得的。

您研究过无锁数据结构吗？你可以参考安德烈·亚历山德雷斯库（Andrei Alexandrescu）和魔法师迈克尔（Maged Michael）的一篇有趣的论文。例如，可以在Github存储库中找到一些使用类似思想的实现

尽管Facebook和Intel在某种程度上使用了锁定，但它们也提供了高性能的并发哈希映射

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当然，这些方法需要一些额外的阅读和集成工作，但是如果您确定当前的锁定策略是瓶颈，那么这可能是值得的。

我认为您需要添加从hashmap读取的频率，您更新hashmap的频率以及您拥有的hashmap读取器的数量。@SergeiKurenkov我添加了一些详细信息：）我认为您在这里有一个错误：

否则，如果会话id已经存在，我只更新现有值，并且没有用于值更新的互斥锁

。添加新密钥可能会导致hashmap重新分配内存，同时在另一个线程中访问密钥肯定会导致错误。当其他线程插入内容时，您不能在互斥锁外搜索映射。顺便说一下，我没有看到读取/秒的确切数字，写入/秒以及更新答案中的读者数量。我认为您需要添加从hashmap中读取的频率，您更新hashmap的频率以及您拥有的hashmap读取器的数量。@SergeiKurenkov我添加了一些详细信息：）我认为您在这里有一个错误：

否则，如果会话id已经存在，我只更新现有值，并且没有用于值更新的互斥锁

。添加新密钥可能会导致hashmap重新分配内存，同时在另一个线程中访问密钥肯定会导致错误。当其他线程插入内容时，您不能在互斥锁外搜索映射。顺便说一下，我没有看到读取/秒的确切数字，更新答案中的writes/second和读卡器数量。+1我喜欢将会话ID与线程关联以避免完全锁定的想法，但您需要一种机制来根据ID将读写传递给特定线程，没有ID的搜索也更困难。+1我喜欢将会话ID与线程关联以避免完全锁定的想法，但您需要一种机制来根据ID向特定线程传递读写操作，没有ID的搜索也更困难。