MurmurHash 是一种非加密哈希函数，广泛应用于高性能计算和数据处理领域。它由 Austin Appleby 在 2008 年开发，旨在提供快速且高质量的哈希值生成。MurmurHash 的设计目标是实现高速度和良好的分布特性，使其适用于各种应用场景，如哈希表、数据去重和分布式系统中的负载均衡。

它的核心思想是通过混合输入数据的位来生成哈希值，从而减少碰撞的可能性。MurmurHash 使用了一系列的位操作和乘法来混合输入数据，确保生成的哈希值具有良好的分布特性。此外，MurmurHash 还支持不同的种子值，使得同一输入数据可以生成不同的哈希值，进一步增强了其安全性和适用性。

HFT中一般在扁平哈希表中使用这个算法，从而可以减少碰撞，该算法主要有如下四个步骤：

1. 初始化：设置一个初始的哈希值，通常是一个固定的常数。
2. 处理输入数据：将输入数据分成固定大小的块（通常为 4 或 8 字节），并对每个块进行处理。对于每个块，使用一系列的位操作和乘法来混合数据。
3. 处理剩余数据：如果输入数据的长度不是块大小的整数倍，处理剩余的数据，并将其混合到哈希值中。
4. 最终化：对生成的哈希值进行最终化处理，以确保其分布均匀。
5. 返回哈希值：返回最终生成的哈希值。

HFT中一般用最后一步的计算：

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#include <cstdint>
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struct ExchangeIdHasher {
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    // 强制内联，这几个指令会被编译器直接融合到调用处的代码中
5
    inline size_t operator()(uint64_t k) const {
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        // 第一步：将高位的变化折叠到低位
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        k ^= k >> 33;
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        // 第二步：乘以一个经过严密数学测试的“魔法素数”，利用乘法的进位特性将 bit 彻底打散
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        k *= 0xff51afd7ed558ccdULL;
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        // 第三步：再次高低位混合
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        k ^= k >> 33;
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        // 第四步：乘以第二个“魔法素数”
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        k *= 0xc4ceb9fe1a85ec53ULL;
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        // 第五步：最后一次高低位混合
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        k ^= k >> 33;
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        return k;
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    }
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};