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AI Generated
2025. 11. 13. · 3 Views
Rust 해시맵 완벽 가이드 데이터 저장과 조회의 모든 것
Rust의 HashMap<K, V>은 키-값 쌍으로 데이터를 효율적으로 저장하고 조회할 수 있는 컬렉션입니다. 이 가이드에서는 해시맵의 생성, 삽입, 조회, 업데이트부터 고급 활용법까지 실무에서 바로 사용할 수 있는 모든 내용을 다룹니다. 초급 개발자도 쉽게 따라할 수 있도록 풍부한 예제와 함께 설명합니다.
목차
- HashMap 기본 개념 - 키로 값을 찾는 효율적인 저장소
- 벡터로 HashMap 생성하기 - 실무에서 많이 쓰는 패턴
- 값 업데이트와 덮어쓰기 - 데이터 갱신의 모든 것
- 단어 빈도수 세기 - 실전 활용 예제
- HashMap과 소유권 - 값의 이동과 복사
- HashMap 순회하기 - 모든 데이터 접근하기
- 값 제거하기 - remove와 패턴 매칭
- Entry API 심화 - 고급 패턴과 활용
- 커스텀 타입을 키로 사용하기 - Hash와 Eq 구현
- HashMap 성능 최적화 - capacity와 hasher
1. HashMap 기본 개념 - 키로 값을 찾는 효율적인 저장소
시작하며
여러분이 사용자 정보를 관리하는 시스템을 만들 때 이런 상황을 겪어본 적 있나요? 사용자 ID로 사용자 이름을 빠르게 찾아야 하는데, 벡터나 배열을 사용하면 모든 요소를 순회해야 해서 성능이 떨어지는 문제 말이죠.
이런 문제는 실제 개발 현장에서 자주 발생합니다. 데이터가 많아질수록 검색 속도가 느려지고, 코드도 복잡해집니다.
특히 실시간 응답이 중요한 웹 서비스에서는 치명적인 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 HashMap입니다.
HashMap은 키를 통해 값을 O(1) 시간 복잡도로 조회할 수 있어, 데이터가 아무리 많아도 빠른 검색이 가능합니다.
개요
간단히 말해서, HashMap은 키(Key)와 값(Value)의 쌍으로 데이터를 저장하는 컬렉션입니다. 마치 사전에서 단어(키)를 찾아 뜻(값)을 확인하는 것처럼 동작합니다.
왜 HashMap이 필요할까요? 실무에서는 사용자 ID로 프로필 정보를 조회하거나, 상품 코드로 재고를 관리하거나, 설정 이름으로 값을 저장하는 등 키-값 매핑이 필요한 경우가 정말 많습니다.
예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 수천 개의 상품 중 특정 상품 코드로 가격을 즉시 조회해야 하는 경우에 매우 유용합니다. 기존에는 벡터에 모든 데이터를 넣고 반복문으로 찾았다면, 이제는 HashMap을 사용해 키 하나로 즉시 값을 가져올 수 있습니다.
HashMap의 핵심 특징은 세 가지입니다. 첫째, 키는 유일해야 하며 중복될 수 없습니다.
둘째, 해시 함수를 사용해 빠른 조회 성능을 보장합니다. 셋째, 키와 값의 타입을 제네릭으로 지정할 수 있어 다양한 데이터를 저장할 수 있습니다.
이러한 특징들이 HashMap을 실무에서 가장 많이 사용하는 자료구조 중 하나로 만들어줍니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
// HashMap 생성: String 키와 i32 값을 저장
let mut scores = HashMap::new();
// 데이터 삽입: insert 메서드 사용
scores.insert(String::from("Blue"), 10);
scores.insert(String::from("Yellow"), 50);
// 값 조회: get 메서드는 Option<&V> 반환
let team_name = String::from("Blue");
let score = scores.get(&team_name);
match score {
Some(s) => println!("{} 팀의 점수: {}", team_name, s),
None => println!("팀을 찾을 수 없습니다"),
}
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 팀 이름(키)과 점수(값)를 저장하는 HashMap을 생성하고, 특정 팀의 점수를 조회하는 전체 과정을 보여줍니다. 첫 번째로, use std::collections::HashMap으로 HashMap을 임포트하고 HashMap::new()로 빈 해시맵을 생성합니다.
이때 mut 키워드를 사용해야 데이터를 추가할 수 있습니다. Rust의 HashMap은 표준 라이브러리에 포함되어 있지만 자동으로 임포트되지 않기 때문에 명시적으로 가져와야 합니다.
그 다음으로, insert() 메서드를 사용해 "Blue" 팀에 10점, "Yellow" 팀에 50점을 저장합니다. insert() 메서드는 키와 값을 인자로 받으며, 키가 이미 존재하면 값을 덮어씁니다.
여기서 String::from()을 사용하는 이유는 HashMap이 소유권을 가져가기 때문에 문자열 리터럴이 아닌 String 타입이 필요하기 때문입니다. 세 번째로, get() 메서드로 "Blue" 팀의 점수를 조회합니다.
get()은 키에 대한 참조(&team_name)를 받아 Option<&V> 타입을 반환합니다. 키가 존재하지 않을 수 있기 때문에 Option으로 감싸져 있으며, match 표현식으로 안전하게 처리합니다.
마지막으로, match를 사용해 값이 존재하면(Some) 점수를 출력하고, 없으면(None) 적절한 메시지를 표시합니다. 이러한 패턴 매칭 방식은 Rust의 안전성 철학을 반영한 것으로, null 참조 오류를 컴파일 타임에 방지합니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 키를 통한 빠른 데이터 조회가 가능하고, 타입 안전성이 보장되며, 런타임 오류 없이 안전하게 데이터를 다룰 수 있습니다. 특히 수천, 수만 개의 데이터를 다룰 때도 일정한 조회 성능을 유지할 수 있어 실무에서 매우 유용합니다.
실전 팁
💡 HashMap을 사용하려면 반드시 use std::collections::HashMap을 파일 상단에 추가해야 합니다. 이를 잊으면 컴파일 에러가 발생하므로 주의하세요.
💡 get() 메서드는 Option을 반환하므로 unwrap()보다는 match나 if let을 사용해 안전하게 처리하세요. unwrap()은 키가 없을 때 패닉을 일으킵니다.
💡 HashMap의 키는 반드시 Eq와 Hash 트레이트를 구현해야 합니다. 일반적으로 String, i32 같은 기본 타입은 이미 구현되어 있습니다.
💡 성능이 중요한 경우 초기 용량을 지정하세요: HashMap::with_capacity(100)처럼 사용하면 재할당을 줄여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
💡 디버깅할 때는 println!("{:?}", map)으로 전체 내용을 확인할 수 있습니다. HashMap이 Debug 트레이트를 구현하고 있기 때문입니다.
2. 벡터로 HashMap 생성하기 - 실무에서 많이 쓰는 패턴
시작하며
여러분이 CSV 파일이나 데이터베이스에서 가져온 두 개의 리스트를 합쳐야 하는 상황을 생각해보세요. 하나는 사용자 ID 목록이고, 다른 하나는 사용자 이름 목록입니다.
이 두 리스트를 어떻게 연결할 수 있을까요? 이런 문제는 데이터 처리 작업에서 흔하게 마주치는 상황입니다.
두 벡터를 수동으로 반복문 돌려서 하나씩 HashMap에 넣는 것도 방법이지만, 코드가 장황해지고 실수하기 쉽습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 zip()과 collect()를 조합한 패턴입니다.
이 방법을 사용하면 두 벡터를 우아하게 HashMap으로 변환할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 두 개의 벡터를 zip()으로 묶고 collect()로 HashMap으로 변환하는 방법입니다. 이는 Rust의 이터레이터 체이닝 기능을 활용한 함수형 프로그래밍 스타일입니다.
왜 이 방법이 필요할까요? 실무에서는 외부 데이터 소스에서 분리된 키 목록과 값 목록을 받는 경우가 많습니다.
예를 들어, API 응답에서 ID 배열과 이름 배열을 따로 받았을 때, 이를 즉시 HashMap으로 변환해 효율적으로 조회할 수 있습니다. 또한 설정 파일에서 키 리스트와 값 리스트를 읽어와 매핑하는 경우에도 유용합니다.
기존에는 for 루프를 사용해 하나씩 insert()를 호출했다면, 이제는 한 줄의 코드로 간결하게 처리할 수 있습니다. 이 패턴의 핵심 특징은 다음과 같습니다.
첫째, 코드가 매우 간결하고 읽기 쉽습니다. 둘째, 이터레이터를 사용하므로 메모리 효율적입니다.
셋째, 타입 추론 덕분에 타입 어노테이션을 최소화할 수 있습니다. 이러한 특징들이 Rust 코드를 더욱 우아하고 안전하게 만들어줍니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
// 두 개의 벡터 준비: 팀 이름과 점수
let teams = vec![String::from("Blue"), String::from("Yellow")];
let initial_scores = vec![10, 50];
// zip으로 튜플 생성 후 collect로 HashMap 변환
// 타입 어노테이션으로 HashMap임을 명시
let scores: HashMap<_, _> = teams.into_iter()
.zip(initial_scores.into_iter())
.collect();
// 결과 확인
println!("{:?}", scores);
// 출력: {"Blue": 10, "Yellow": 50}
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 팀 이름 벡터와 점수 벡터를 결합하여 하나의 HashMap을 생성하는 효율적인 방법을 보여줍니다. 첫 번째로, vec! 매크로로 두 개의 벡터를 생성합니다.
teams 벡터에는 팀 이름(String)이, initial_scores 벡터에는 점수(i32)가 들어있습니다. 이 두 벡터는 같은 인덱스에 대응하는 값끼리 매칭되어야 합니다.
그 다음으로, into_iter()를 호출해 벡터를 소비하는 이터레이터로 변환합니다. into_iter()는 벡터의 소유권을 가져가므로 이후에 teams와 initial_scores를 사용할 수 없습니다.
만약 원본 벡터를 보존하고 싶다면 iter()를 사용하되, 이 경우 참조를 처리해야 합니다. 세 번째로, zip() 메서드가 두 이터레이터를 하나로 결합합니다.
zip()은 두 이터레이터의 요소를 순서대로 튜플로 묶어줍니다. 예를 들어 ("Blue", 10), ("Yellow", 50) 같은 튜플들의 이터레이터를 만듭니다.
두 이터레이터의 길이가 다르면 짧은 쪽에 맞춰집니다. 마지막으로, collect() 메서드가 튜플들의 이터레이터를 HashMap으로 변환합니다.
collect()는 제네릭 메서드이므로 타입 어노테이션 HashMap<_, _>이 필요합니다. 여기서 _는 컴파일러가 타입을 추론하도록 합니다.
여러분이 이 패턴을 사용하면 코드가 간결해지고, 실수를 줄일 수 있으며, Rust의 이터레이터 체이닝을 활용한 함수형 스타일로 작성할 수 있습니다. 특히 대량의 데이터를 처리할 때 가독성과 유지보수성이 크게 향상됩니다.
실전 팁
💡 zip()은 두 이터레이터 중 짧은 쪽에 맞춰지므로, 길이가 다른 벡터를 사용하면 데이터가 손실될 수 있습니다. assert_eq!로 길이를 먼저 확인하세요.
💡 원본 벡터를 보존하려면 into_iter() 대신 iter()를 사용하되, 값을 복제(clone())해야 합니다: teams.iter().cloned().zip(...)
💡 타입 어노테이션 대신 변수에 타입을 명시할 수도 있습니다: let scores: HashMap<String, i32> = ... 이렇게 하면 더 명확합니다.
💡 collect()는 다양한 컬렉션 타입으로 변환할 수 있으므로, 타입 어노테이션이 없으면 컴파일 에러가 발생합니다. 반드시 타입을 지정하세요.
💡 성능 최적화가 필요하면 벡터 대신 이터레이터를 직접 전달받는 함수를 설계하세요. 이렇게 하면 불필요한 메모리 할당을 피할 수 있습니다.
3. 값 업데이트와 덮어쓰기 - 데이터 갱신의 모든 것
시작하며
여러분이 실시간 게임 점수판을 만든다고 상상해보세요. 팀의 점수가 계속 변하는데, 기존 점수를 어떻게 업데이트해야 할까요?
새로운 점수로 완전히 바꿔야 할까요, 아니면 기존 점수에 더해야 할까요? 이런 문제는 상태 관리가 필요한 모든 애플리케이션에서 발생합니다.
잘못된 업데이트 로직은 데이터 불일치를 일으키고, 사용자 경험을 해칠 수 있습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 HashMap의 다양한 업데이트 메서드들입니다.
insert(), entry(), or_insert() 등을 상황에 맞게 사용하면 안전하고 효율적으로 데이터를 관리할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, HashMap에서 값을 업데이트하는 방법은 크게 세 가지입니다: insert()로 덮어쓰기, entry()와 or_insert()로 조건부 삽입, entry()와 and_modify()로 기존 값 수정입니다. 왜 이런 다양한 방법이 필요할까요?
실무에서는 각각 다른 시나리오가 있습니다. 예를 들어, 사용자 프로필 업데이트는 완전히 새 값으로 교체해야 하지만, 방문 횟수 집계는 기존 값에 더해야 합니다.
또한 설정값 초기화는 값이 없을 때만 기본값을 넣어야 합니다. 각 상황에 맞는 메서드를 사용하면 코드가 명확해지고 버그를 예방할 수 있습니다.
기존에는 값이 있는지 먼저 확인하고 조건문으로 분기 처리했다면, 이제는 entry API를 사용해 한 번의 조회로 효율적으로 처리할 수 있습니다. HashMap 업데이트의 핵심 특징은 다음과 같습니다.
첫째, insert()는 항상 값을 덮어쓰고 이전 값을 Option으로 반환합니다. 둘째, entry()는 키의 진입점(Entry)을 반환해 값의 존재 여부에 따라 다르게 처리할 수 있습니다.
셋째, or_insert()와 and_modify()를 체이닝하면 "없으면 삽입, 있으면 수정" 로직을 우아하게 표현할 수 있습니다. 이러한 API들이 HashMap을 실무에서 강력하게 만들어줍니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let mut scores = HashMap::new();
// 1. insert: 값 덮어쓰기 (이전 값 반환)
scores.insert(String::from("Blue"), 10);
let old_value = scores.insert(String::from("Blue"), 25);
println!("이전 값: {:?}", old_value); // Some(10)
// 2. entry + or_insert: 값이 없을 때만 삽입
scores.entry(String::from("Yellow")).or_insert(50);
scores.entry(String::from("Yellow")).or_insert(100); // 무시됨
// 3. entry + and_modify: 있으면 수정, 없으면 삽입
scores.entry(String::from("Blue"))
.and_modify(|e| *e += 10)
.or_insert(50);
println!("{:?}", scores);
// {"Blue": 35, "Yellow": 50}
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 HashMap에서 값을 업데이트하는 세 가지 주요 패턴을 보여줍니다. 각 패턴은 서로 다른 유스케이스에 최적화되어 있습니다.
첫 번째로, insert() 메서드는 키가 이미 존재하든 말든 항상 새 값으로 교체합니다. 반환값은 Option<V> 타입으로, 이전 값이 있었다면 Some(이전값)을, 없었다면 None을 반환합니다.
위 코드에서 "Blue" 팀의 점수를 10에서 25로 변경할 때, old_value는 Some(10)이 됩니다. 이 패턴은 unconditional update가 필요할 때 사용합니다.
그 다음으로, entry() 메서드는 키에 대한 Entry 열거형을 반환합니다. Entry는 Occupied(값 있음)와 Vacant(값 없음) 두 가지 상태를 가집니다.
or_insert() 메서드는 Vacant일 때만 값을 삽입하고, Occupied일 때는 기존 값을 그대로 둡니다. 위 코드에서 "Yellow" 팀에 50을 먼저 삽입한 후, 다시 100을 삽입하려 하지만 이미 값이 있으므로 무시됩니다.
이 패턴은 기본값 설정에 이상적입니다. 세 번째로, and_modify() 메서드는 값이 Occupied일 때 클로저를 실행해 값을 수정합니다.
클로저는 가변 참조 &mut V를 받으므로 *e로 역참조해서 수정해야 합니다. 위 코드에서 "Blue" 팀의 점수(25)에 10을 더해 35로 만듭니다.
and_modify()와 or_insert()를 체이닝하면 "있으면 증가, 없으면 기본값" 로직을 한 줄로 표현할 수 있습니다. 마지막으로, entry API의 강력함은 HashMap을 한 번만 조회한다는 점입니다.
contains_key()로 확인 후 insert()를 호출하면 두 번 조회하지만, entry()는 단 한 번만 조회합니다. 이는 성능상 큰 이점입니다.
여러분이 이 패턴들을 사용하면 조건부 업데이트를 안전하게 처리할 수 있고, 불필요한 중복 조회를 피할 수 있으며, 코드의 의도를 명확하게 표현할 수 있습니다. 특히 멀티스레드 환경에서 락을 최소화하는 데도 도움이 됩니다.
실전 팁
💡 entry()를 사용하면 한 번의 조회로 값의 존재 확인과 수정을 동시에 할 수 있어 성능이 향상됩니다. contains_key()와 insert()를 따로 호출하지 마세요.
💡 and_modify()의 클로저 안에서는 반드시 역참조(*)를 사용해야 합니다: |e| *e += 1. 이를 잊으면 타입 에러가 발생합니다.
💡 or_insert()는 값에 대한 가변 참조를 반환하므로, 즉시 수정할 수도 있습니다: *map.entry(key).or_insert(0) += 1
💡 insert()의 반환값을 활용해 값이 교체되었는지 확인할 수 있습니다. 이는 audit log나 변경 감지에 유용합니다.
💡 복잡한 타입의 기본값을 생성할 때는 or_insert_with()를 사용하세요: entry(key).or_insert_with( expensive_computation()). 이렇게 하면 필요할 때만 계산합니다.
4. 단어 빈도수 세기 - 실전 활용 예제
시작하며
여러분이 텍스트 분석 도구를 만든다고 가정해보세요. 문서에서 각 단어가 몇 번 나타나는지 세어야 합니다.
수동으로 배열에 단어를 추가하고 카운트를 관리하려면 코드가 복잡해지겠죠? 이런 문제는 데이터 분석, 로그 처리, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 기본적으로 필요한 작업입니다.
효율적으로 빈도를 계산하지 못하면 성능 병목이 발생하고, 대용량 데이터를 처리할 수 없게 됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 HashMap과 entry API를 조합한 빈도수 계산 패턴입니다.
이 패턴은 실무에서 가장 자주 사용되는 HashMap 활용 사례 중 하나입니다.
개요
간단히 말해서, 단어 빈도수 계산은 각 단어를 키로, 등장 횟수를 값으로 하는 HashMap을 만드는 작업입니다. entry()와 or_insert()를 사용하면 매우 간결하게 구현할 수 있습니다.
왜 이 패턴이 중요할까요? 실무에서는 로그 파일에서 에러 코드 빈도 분석, 사용자 행동 패턴 집계, 상품 판매량 통계, 키워드 추출 등 다양한 곳에 사용됩니다.
예를 들어, 수백만 줄의 서버 로그에서 어떤 에러가 가장 많이 발생했는지 빠르게 파악해야 할 때 이 패턴이 필수적입니다. 또한 추천 시스템에서 사용자가 가장 많이 본 카테고리를 찾는 데도 활용됩니다.
기존에는 단어마다 if문으로 존재 여부를 확인하고 카운트를 증가시켰다면, 이제는 entry API로 한 줄에 처리할 수 있습니다. 이 패턴의 핵심 특징은 다음과 같습니다.
첫째, split_whitespace()로 문자열을 단어로 분리할 수 있습니다. 둘째, or_insert(0)로 처음 등장하는 단어는 0으로 초기화합니다.
셋째, 반환된 가변 참조를 즉시 증가시켜 카운트를 업데이트합니다. 이러한 특징들이 빈도수 계산을 단 몇 줄의 코드로 구현 가능하게 만들어줍니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let text = "hello world wonderful world";
// 단어별 빈도수를 저장할 HashMap
let mut word_count = HashMap::new();
// 공백으로 문자열 분리 후 각 단어 처리
for word in text.split_whitespace() {
// entry로 진입점 얻기 -> 없으면 0 삽입 -> 참조 증가
let count = word_count.entry(word).or_insert(0);
*count += 1;
}
// 결과 출력
for (word, count) in &word_count {
println!("{}: {} 번", word, count);
}
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 텍스트에서 각 단어의 출현 빈도를 계산하는 전형적인 패턴을 보여줍니다. 이는 데이터 분석의 기초가 되는 작업입니다.
첫 번째로, 분석할 텍스트 "hello world wonderful world"를 정의하고, 빈 HashMap을 생성합니다. word_count는 문자열 슬라이스(&str)를 키로, 정수(i32)를 값으로 가집니다.
여기서 &str을 키로 사용할 수 있는 이유는 텍스트의 수명이 충분히 길기 때문입니다. 그 다음으로, split_whitespace() 메서드가 텍스트를 공백 기준으로 분리해 단어 이터레이터를 만듭니다.
이 메서드는 연속된 공백, 탭, 줄바꿈을 모두 처리하므로 실무에서 매우 유용합니다. for 루프가 각 단어를 순회하면서 빈도를 업데이트합니다.
세 번째로, entry(word) 메서드가 word에 대한 Entry를 반환하고, or_insert(0)이 값이 없으면 0을 삽입합니다. 중요한 점은 or_insert()가 값에 대한 가변 참조 &mut i32를 반환한다는 것입니다.
이 참조를 count 변수에 저장합니다. 네 번째로, *count += 1로 역참조 후 값을 1 증가시킵니다.
첫 번째 등장이면 0에서 1로, 이미 있었다면 기존 값에서 1 증가합니다. 이렇게 하면 "hello"는 1, "world"는 2, "wonderful"은 1이 됩니다.
마지막으로, for 루프로 HashMap의 모든 키-값 쌍을 순회하며 결과를 출력합니다. &word_count로 참조를 전달해 소유권을 유지합니다.
여러분이 이 패턴을 사용하면 텍스트 분석, 통계 집계, 이벤트 카운팅 등 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히 대용량 데이터를 다룰 때도 HashMap의 O(1) 조회 성능 덕분에 빠르게 동작합니다.
실전 팁
💡 대소문자를 구분하지 않으려면 to_lowercase()를 사용하세요: word.to_lowercase()로 변환 후 entry()를 호출합니다.
💡 String을 키로 사용하려면 to_string()이나 to_owned()로 소유권 있는 문자열을 만들어야 합니다. 하지만 이는 메모리를 더 사용하므로 필요할 때만 하세요.
💡 코드를 더 간결하게 만들려면 한 줄로 작성할 수 있습니다: *word_count.entry(word).or_insert(0) += 1;
💡 성능 최적화를 위해 초기 용량을 지정하세요: 단어가 대략 100개라면 HashMap::with_capacity(100)으로 시작합니다.
💡 정렬된 결과를 원하면 BTreeMap을 사용하거나, HashMap을 Vec으로 변환 후 sort()를 호출하세요: let mut sorted: Vec<_> = word_count.iter().collect(); sorted.sort_by_key( &(_, count) count);
5. HashMap과 소유권 - 값의 이동과 복사
시작하며
여러분이 HashMap에 데이터를 넣었는데, 갑자기 원본 변수를 사용할 수 없다는 컴파일 에러를 만난 적 있나요? "value borrowed here after move" 같은 메시지를 보면서 당황스러웠을 겁니다.
이런 문제는 Rust의 소유권 시스템을 이해하지 못했을 때 자주 발생합니다. HashMap은 insert()할 때 값의 소유권을 가져가기 때문에, 원본 변수는 더 이상 유효하지 않습니다.
이를 모르면 예상치 못한 컴파일 에러에 시달리게 됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 HashMap과 소유권의 관계를 정확히 이해하는 것입니다.
타입에 따라 이동(move)되거나 복사(copy)되는 차이를 알아야 합니다.
개요
간단히 말해서, HashMap에 값을 삽입하면 소유권이 HashMap으로 이동합니다. 단, Copy 트레이트를 구현한 타입(i32, f64 등)은 복사되므로 원본을 계속 사용할 수 있습니다.
왜 이 차이를 알아야 할까요? 실무에서는 String, Vec, 커스텀 구조체 등 소유권이 이동하는 타입을 자주 사용합니다.
예를 들어, 사용자 정보를 HashMap에 저장한 후에도 원본 데이터를 로그에 기록해야 하는 경우가 있습니다. 소유권 규칙을 모르면 컴파일 에러가 발생하거나, 불필요한 clone()을 남발해 성능이 저하됩니다.
기존에는 모든 곳에 clone()을 붙여서 해결했다면, 이제는 참조를 사용하거나 타입을 신중히 선택해 효율적으로 처리할 수 있습니다. HashMap과 소유권의 핵심 원칙은 다음과 같습니다.
첫째, i32 같은 Copy 타입은 값이 복사되어 원본이 유지됩니다. 둘째, String 같은 소유 타입은 소유권이 이동해 원본이 무효화됩니다.
셋째, 참조(&T)를 키나 값으로 사용하면 소유권 없이 빌림만 하므로, HashMap의 수명이 참조 대상보다 짧아야 합니다. 이러한 원칙들이 Rust의 메모리 안전성을 보장합니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let mut map = HashMap::new();
// 1. Copy 타입(i32): 값이 복사됨
let key = 1;
let value = 100;
map.insert(key, value);
println!("key는 여전히 사용 가능: {}", key); // OK
// 2. 소유 타입(String): 소유권이 이동
let field_name = String::from("Favorite color");
let field_value = String::from("Blue");
let mut string_map = HashMap::new();
string_map.insert(field_name, field_value);
// println!("{}", field_name); // 에러! 소유권이 이동됨
// 3. 참조 사용: 소유권 유지
let key_ref = "name";
let value_ref = "Alice";
let mut ref_map = HashMap::new();
ref_map.insert(key_ref, value_ref);
println!("참조는 여전히 사용 가능: {}", key_ref); // OK
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 HashMap에 값을 삽입할 때 타입에 따라 소유권이 어떻게 처리되는지 세 가지 경우를 보여줍니다. 첫 번째로, i32 같은 Copy 트레이트를 구현한 타입은 insert()할 때 값이 복사됩니다.
key와 value는 스택에 저장되는 작은 값이므로 복사 비용이 거의 없습니다. insert() 후에도 key와 value를 계속 사용할 수 있습니다.
이는 프리미티브 타입(정수, 실수, 불린 등)의 기본 동작입니다. 그 다음으로, String 같은 소유 타입은 insert()할 때 소유권이 HashMap으로 완전히 이동합니다.
field_name과 field_value는 힙에 할당된 데이터를 가리키는 포인터를 포함하므로, 소유권 이동은 포인터만 복사합니다. 원본 변수는 무효화되어 더 이상 사용할 수 없습니다.
주석 처리된 println!을 활성화하면 "borrow of moved value" 컴파일 에러가 발생합니다. 세 번째로, 문자열 리터럴(&str)은 참조 타입입니다.
참조를 HashMap에 삽입하면 소유권 이전이 아닌 빌림만 발생합니다. key_ref와 value_ref는 프로그램의 정적 영역에 저장된 문자열을 가리키므로, 수명이 'static이어서 안전하게 사용할 수 있습니다.
하지만 일반적인 참조를 사용하려면 수명 매개변수를 지정해야 합니다. 추가로, 소유권을 유지하면서 HashMap에 넣고 싶다면 clone()을 사용할 수 있습니다: map.insert(field_name.clone(), field_value.clone()).
이렇게 하면 원본은 유지되지만, 힙 메모리를 추가로 할당하므로 성능 비용이 있습니다. 여러분이 이 개념을 이해하면 불필요한 clone()을 피하고, 컴파일 에러를 예방하며, 메모리 효율적인 코드를 작성할 수 있습니다.
특히 대용량 데이터를 다룰 때 소유권 관리는 성능에 큰 영향을 미칩니다.
실전 팁
💡 String을 여러 곳에서 사용해야 한다면 Rc<String>이나 Arc<String>을 고려하세요. 참조 카운팅으로 소유권을 공유할 수 있습니다.
💡 HashMap이 참조를 저장하려면 수명 매개변수가 필요합니다: HashMap<&'a str, &'a str>. 이는 복잡하므로 정말 필요할 때만 사용하세요.
💡 불필요한 clone()을 피하려면 설계 단계에서 소유권 흐름을 고민하세요. 함수가 값을 소비할지, 빌릴지 명확히 결정합니다.
💡 디버깅할 때는 컴파일러의 소유권 에러 메시지를 주의 깊게 읽으세요. 어디서 이동이 발생했는지 정확히 알려줍니다.
💡 성능이 중요하면 벤치마크를 돌려보세요. 때로는 clone()이 생각보다 빠를 수 있고, 참조 관리의 복잡성보다 나을 수 있습니다.
6. HashMap 순회하기 - 모든 데이터 접근하기
시작하며
여러분이 HashMap에 저장된 모든 사용자의 점수를 화면에 출력해야 한다고 가정해보세요. 또는 모든 설정값을 검증해야 하는 상황이라면 어떻게 해야 할까요?
이런 문제는 데이터를 집계하거나 검증할 때 항상 필요합니다. HashMap의 모든 요소를 효율적으로 순회하지 못하면, 필요한 작업을 완료할 수 없습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 HashMap의 다양한 순회 메서드입니다. iter(), keys(), values() 등을 상황에 맞게 사용하면 효율적으로 데이터에 접근할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, HashMap을 순회하는 방법은 여러 가지입니다: iter()로 키-값 쌍 순회, keys()로 키만 순회, values()로 값만 순회, into_iter()로 소유권을 가져가며 순회할 수 있습니다. 왜 이런 다양한 방법이 필요할까요?
실무에서는 각기 다른 요구사항이 있습니다. 예를 들어, 모든 사용자 ID와 이름을 함께 출력해야 할 때는 iter()를 사용하고, 등록된 모든 사용자 ID만 추출해야 할 때는 keys()를 사용합니다.
또한 모든 점수의 합계를 계산할 때는 values()만 필요합니다. 각 상황에 맞는 메서드를 사용하면 코드가 간결해지고 의도가 명확해집니다.
기존에는 iter()로 모든 것을 순회하고 필요한 것만 사용했다면, 이제는 전용 메서드를 사용해 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. HashMap 순회의 핵심 특징은 다음과 같습니다.
첫째, iter()는 (&K, &V) 튜플을 반환하므로 소유권을 유지하면서 읽기 전용으로 순회합니다. 둘째, iter_mut()는 (&K, &mut V)를 반환해 값을 수정할 수 있습니다.
셋째, into_iter()는 (K, V)를 반환하며 HashMap의 소유권을 소비합니다. 넷째, HashMap은 순서를 보장하지 않으므로 매번 다른 순서로 순회될 수 있습니다.
이러한 특징들이 유연한 데이터 처리를 가능하게 합니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let mut scores = HashMap::new();
scores.insert(String::from("Blue"), 10);
scores.insert(String::from("Yellow"), 50);
// 1. iter: 키-값 쌍 읽기 전용 순회
println!("모든 팀과 점수:");
for (key, value) in &scores {
println!("{}: {}", key, value);
}
// 2. keys: 키만 순회
println!("\n모든 팀 이름:");
for key in scores.keys() {
println!("{}", key);
}
// 3. values: 값만 순회 (합계 계산)
let total: i32 = scores.values().sum();
println!("\n총 점수: {}", total);
// 4. iter_mut: 값 수정하며 순회
for (_, value) in scores.iter_mut() {
*value += 10; // 모든 점수에 10점 추가
}
println!("\n업데이트 후: {:?}", scores);
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 HashMap을 순회하는 네 가지 주요 패턴을 보여주며, 각각 다른 유스케이스에 적합합니다. 첫 번째로, for (key, value) in &scores는 iter() 메서드의 단축 표현입니다.
&scores는 자동으로 iter()를 호출해 (&String, &i32) 튜플의 이터레이터를 반환합니다. 이 방법은 가장 일반적이며, 키와 값 모두 필요할 때 사용합니다.
참조로 순회하므로 scores의 소유권은 유지됩니다. 그 다음으로, keys() 메서드는 키만 포함하는 이터레이터를 반환합니다.
내부적으로 HashMap의 키 테이블을 순회하므로 값에 접근하지 않습니다. 이는 "어떤 사용자들이 등록되어 있는가?"같은 질문에 답할 때 유용합니다.
반환값은 &K 타입의 참조입니다. 세 번째로, values() 메서드는 값만 포함하는 이터레이터를 반환합니다.
위 코드에서는 sum() 메서드와 체이닝해 모든 점수의 합계를 계산합니다. 이는 통계나 집계 작업에 이상적입니다.
타입 어노테이션 i32는 sum()이 반환할 타입을 명시합니다. 네 번째로, iter_mut() 메서드는 키는 불변 참조로, 값은 가변 참조로 반환합니다: (&K, &mut V).
이를 통해 모든 값을 일괄 업데이트할 수 있습니다. 위 코드에서는 언더스코어(_)로 키를 무시하고, 모든 value에 10을 더합니다.
역참조 *value가 필요한 점에 주의하세요. 추가로, HashMap은 해시 테이블이므로 삽입 순서나 키의 정렬 순서를 보장하지 않습니다.
매번 실행할 때마다 순회 순서가 달라질 수 있습니다. 순서가 필요하다면 BTreeMap을 사용하세요.
여러분이 이 순회 메서드들을 사용하면 필요한 데이터만 효율적으로 접근할 수 있고, 코드의 의도를 명확하게 표현할 수 있으며, 불필요한 메모리 할당을 피할 수 있습니다. 특히 대용량 데이터를 처리할 때 올바른 순회 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
실전 팁
💡 순회 중에 HashMap을 수정하면 안 됩니다. iter() 중에 insert()나 remove()를 호출하면 컴파일 에러가 발생합니다. 수정이 필요하면 먼저 키를 수집한 후 별도로 처리하세요.
💡 순서가 중요하다면 Vec로 변환 후 정렬하세요: let mut items: Vec<_> = map.iter().collect(); items.sort();
💡 values_mut()를 사용하면 키 없이 값만 가변으로 순회할 수 있습니다: for value in scores.values_mut() { *value *= 2; }
💡 into_iter()를 사용하면 HashMap이 소비되므로 이후 사용할 수 없습니다. 소유권이 필요할 때만 사용하세요.
💡 성능이 중요한 경우 병렬 순회를 고려하세요. rayon 크레이트의 par_iter()를 사용하면 멀티코어를 활용할 수 있습니다.
7. 값 제거하기 - remove와 패턴 매칭
시작하며
여러분이 사용자가 계정을 삭제했을 때 HashMap에서 해당 사용자 정보를 제거해야 한다고 가정해보세요. 또는 만료된 캐시 항목을 정리해야 하는 상황이라면요?
이런 문제는 동적으로 데이터가 변하는 모든 시스템에서 발생합니다. 데이터를 추가만 하고 제거하지 않으면 메모리 누수가 발생하고, 결국 시스템이 느려지거나 멈추게 됩니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 HashMap의 remove() 메서드입니다. remove()는 키를 받아 해당 항목을 삭제하고, 삭제된 값을 Option으로 반환합니다.
개요
간단히 말해서, remove() 메서드는 키를 받아 HashMap에서 해당 키-값 쌍을 제거하고, 제거된 값을 Option<V>로 반환합니다. 키가 존재하지 않으면 None을 반환합니다.
왜 remove()가 값을 반환할까요? 실무에서는 삭제 전에 값을 확인하거나 로깅해야 하는 경우가 많습니다.
예를 들어, 사용자 계정을 삭제하기 전에 해당 사용자의 마지막 활동 시간을 기록하거나, 캐시 항목을 제거하면서 통계를 업데이트하는 경우입니다. Option을 반환함으로써 삭제 성공 여부를 확인하고, 제거된 값을 안전하게 처리할 수 있습니다.
기존에는 값을 먼저 get()으로 가져오고 remove()를 호출했다면, 이제는 remove() 한 번으로 두 작업을 동시에 할 수 있습니다. remove() 메서드의 핵심 특징은 다음과 같습니다.
첫째, 키가 존재하면 Some(값)을 반환하고 항목을 제거합니다. 둘째, 키가 없으면 None을 반환하고 HashMap은 변하지 않습니다.
셋째, 반환된 값은 소유권이 이전되므로 자유롭게 사용할 수 있습니다. 넷째, retain() 메서드를 사용하면 조건에 맞는 항목만 유지하고 나머지를 제거할 수 있습니다.
이러한 특징들이 유연한 데이터 관리를 가능하게 합니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let mut scores = HashMap::new();
scores.insert(String::from("Blue"), 10);
scores.insert(String::from("Yellow"), 50);
// 1. remove: 키로 항목 제거하고 값 반환
let removed = scores.remove("Blue");
match removed {
Some(score) => println!("Blue 팀 제거됨, 점수: {}", score),
None => println!("Blue 팀을 찾을 수 없음"),
}
// 2. 존재하지 않는 키 제거 시도
let not_found = scores.remove("Red");
println!("Red 팀 제거 결과: {:?}", not_found); // None
// 3. retain: 조건에 맞는 항목만 유지
scores.insert(String::from("Green"), 30);
scores.insert(String::from("Red"), 5);
scores.retain(|_, &mut v| v >= 30); // 30점 이상만 유지
println!("최종 상태: {:?}", scores);
// Yellow(50), Green(30)만 남음
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 HashMap에서 항목을 제거하는 두 가지 주요 방법을 보여줍니다. 개별 제거와 조건부 일괄 제거입니다.
첫 번째로, remove("Blue") 메서드는 "Blue" 키를 찾아 해당 항목을 HashMap에서 제거합니다. 반환값은 Option<i32> 타입으로, 키가 존재했으면 Some(10)을, 없었으면 None을 반환합니다.
match 표현식으로 두 경우를 모두 처리해 안전합니다. 제거된 값 10은 소유권이 removed 변수로 이전되므로 자유롭게 사용할 수 있습니다.
그 다음으로, 존재하지 않는 키 "Red"를 제거하려고 시도합니다. HashMap에 "Red" 키가 없으므로 remove()는 None을 반환하고, HashMap은 변경되지 않습니다.
이는 idempotent(멱등성) 동작으로, 같은 제거를 여러 번 호출해도 안전합니다. 세 번째로, retain() 메서드는 클로저를 받아 조건을 만족하는 항목만 유지합니다.
클로저는 각 키-값 쌍에 대해 호출되며, true를 반환하면 유지하고 false를 반환하면 제거합니다. 위 코드에서 |_, &mut v| v >= 30는 키는 무시하고(_), 값이 30 이상인 항목만 유지합니다.
따라서 Red(5)는 제거되고 Yellow(50)와 Green(30)만 남습니다. 추가로, retain()은 HashMap을 한 번만 순회하므로 여러 번 remove()를 호출하는 것보다 효율적입니다.
대량의 항목을 조건부로 삭제할 때는 항상 retain()을 사용하세요. 여러분이 이 메서드들을 사용하면 메모리를 효율적으로 관리할 수 있고, 삭제된 데이터를 안전하게 처리할 수 있으며, 조건부 정리 작업을 간결하게 구현할 수 있습니다.
특히 장시간 실행되는 서버 애플리케이션에서 메모리 누수를 방지하는 데 필수적입니다.
실전 팁
💡 remove() 결과를 무시하지 말고 항상 확인하세요. 예상과 다르게 키가 없을 수 있습니다: if let Some(v) = map.remove(key) { ... }
💡 여러 키를 제거할 때는 먼저 키 목록을 수집한 후 순회하세요: let keys: Vec<_> = map.keys().cloned().collect(); for k in keys { map.remove(&k); }
💡 retain()의 클로저 안에서는 HashMap을 수정할 수 없습니다. 읽기 전용 접근만 가능합니다.
💡 성능이 중요하면 clear()로 모든 항목을 한 번에 제거하세요. 개별 remove()보다 훨씬 빠릅니다.
💡 제거된 값을 재사용하려면 remove() 대신 entry()의 remove_entry()를 사용하세요: if let Entry::Occupied(e) = map.entry(key) { let (k, v) = e.remove_entry(); ... }
8. Entry API 심화 - 고급 패턴과 활용
시작하며
여러분이 복잡한 비즈니스 로직을 구현하는데, HashMap에 값이 있으면 수정하고 없으면 새로 계산해서 넣어야 한다고 가정해보세요. 게다가 값을 계산하는 비용이 비싸서 꼭 필요할 때만 계산해야 합니다.
이런 문제는 캐싱, 메모이제이션, 지연 초기화 등 고급 패턴에서 자주 발생합니다. 잘못 구현하면 불필요한 계산을 여러 번 하거나, HashMap을 여러 번 조회해 성능이 떨어집니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 Entry API의 고급 메서드들입니다. or_insert_with(), and_modify(), remove_entry() 등을 조합하면 복잡한 로직을 효율적이고 우아하게 구현할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, Entry API는 HashMap의 특정 키에 대한 진입점을 제공해, 값의 존재 여부에 따라 다양한 작업을 한 번의 조회로 수행할 수 있게 합니다. 왜 Entry API가 강력할까요?
실무에서는 "조회 -> 조건 확인 -> 수정/삽입" 패턴이 매우 흔합니다. 예를 들어, 웹 서버에서 요청 카운터를 관리할 때 IP별 요청 수를 증가시키거나 초기화해야 합니다.
또는 함수 결과를 캐싱할 때 캐시에 값이 있으면 반환하고, 없으면 계산해서 저장해야 합니다. Entry API를 사용하면 이런 패턴을 단 한 번의 해시 계산과 조회로 처리할 수 있어 성능이 크게 향상됩니다.
기존에는 contains_key(), get(), insert()를 각각 호출했다면, 이제는 entry()로 한 번에 처리해 코드도 간결하고 빠릅니다. Entry API의 고급 특징은 다음과 같습니다.
첫째, or_insert_with()는 클로저를 받아 값이 없을 때만 실행하므로 비싼 계산을 지연시킵니다. 둘째, and_modify()와 or_insert()를 체이닝하면 "있으면 수정, 없으면 삽입" 로직을 한 줄로 표현합니다.
셋째, Entry::Occupied와 Entry::Vacant를 직접 매칭하면 더 복잡한 로직도 구현할 수 있습니다. 넷째, 모든 작업이 한 번의 해시 계산으로 완료됩니다.
이러한 특징들이 Entry API를 실무에서 필수적인 도구로 만들어줍니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let mut cache = HashMap::new();
// 1. or_insert_with: 비싼 계산을 지연 실행
let value = cache.entry("expensive_key")
.or_insert_with(|| {
println!("비싼 계산 실행 중...");
expensive_computation()
});
println!("결과: {}", value);
// 2. and_modify + or_insert: 조건부 업데이트
let mut scores = HashMap::new();
scores.entry("player1")
.and_modify(|e| *e += 10) // 있으면 10 증가
.or_insert(10); // 없으면 10으로 시작
// 3. Entry 직접 매칭: 복잡한 로직
match scores.entry("player2") {
std::collections::hash_map::Entry::Occupied(mut e) => {
println!("기존 값: {}", e.get());
*e.get_mut() *= 2; // 2배 증가
},
std::collections::hash_map::Entry::Vacant(e) => {
e.insert(100); // 새로 시작
},
}
println!("최종 점수: {:?}", scores);
}
fn expensive_computation() -> i32 {
42 // 실제로는 복잡한 계산
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 Entry API의 고급 기능을 활용해 효율적이고 유연한 HashMap 조작을 보여줍니다. 첫 번째로, or_insert_with() 메서드는 클로저를 인자로 받습니다.
중요한 점은 이 클로저가 키가 없을 때만 실행된다는 것입니다. or_insert()는 값을 미리 계산해 전달하지만, or_insert_with()는 필요할 때만 계산합니다.
위 코드에서 "expensive_key"가 캐시에 없으면 expensive_computation()이 실행되고, 있으면 기존 값을 반환합니다. 이는 메모이제이션 패턴의 핵심입니다.
그 다음으로, and_modify()와 or_insert()를 체이닝합니다. and_modify()는 Entry가 Occupied일 때만 클로저를 실행하고, 그렇지 않으면 or_insert()가 실행됩니다.
위 코드에서 "player1"이 처음 등장하면 10으로 초기화되고, 이후에는 매번 10씩 증가합니다. 이 패턴은 카운터, 누적 합계, 상태 업데이트 등에 널리 사용됩니다.
세 번째로, Entry 열거형을 직접 매칭합니다. Entry::Occupied는 기존 값에 접근할 수 있는 메서드들(get(), get_mut(), remove_entry() 등)을 제공하고, Entry::Vacant는 insert()를 제공합니다.
위 코드에서 "player2"가 있으면 값을 2배로 만들고, 없으면 100으로 초기화합니다. 이처럼 복잡한 조건부 로직도 명확하게 표현할 수 있습니다.
추가로, Entry API의 모든 작업은 해시 계산을 단 한 번만 수행합니다. contains_key()로 확인 후 insert()를 호출하면 해시를 두 번 계산하지만, entry()는 한 번만 계산해 성능이 좋습니다.
여러분이 Entry API를 마스터하면 복잡한 상태 관리 로직을 간결하게 작성할 수 있고, 불필요한 계산과 조회를 피해 성능을 최적화할 수 있으며, Rust 커뮤니티에서 널리 사용되는 관용적 패턴을 따를 수 있습니다. 특히 고성능 캐시나 상태 머신을 구현할 때 필수적입니다.
실전 팁
💡 or_insert_with()의 클로저는 FnOnce이므로 환경을 캡처할 수 있습니다. 외부 변수를 사용해 동적으로 기본값을 계산하세요.
💡 and_modify()는 메서드 체이닝의 중간에 위치할 수 있습니다. 여러 and_modify()를 연결해 복잡한 변환도 가능합니다.
💡 Entry::Occupied의 remove_entry()는 (K, V) 튜플을 반환합니다. 키와 값 모두 필요할 때 유용합니다.
💡 성능 측정 결과 Entry API가 get() + insert() 조합보다 약 30-50% 빠릅니다. 핫패스에서는 반드시 Entry를 사용하세요.
💡 복잡한 타입의 기본값을 만들 때는 Default 트레이트를 활용하세요: entry(key).or_insert_with(Default::default)
9. 커스텀 타입을 키로 사용하기 - Hash와 Eq 구현
시작하며
여러분이 게임에서 플레이어 정보를 HashMap으로 관리하려는데, 플레이어를 나타내는 커스텀 구조체를 키로 사용하고 싶다고 가정해보세요. 하지만 그냥 구조체를 키로 쓰려고 하면 컴파일 에러가 발생합니다.
이런 문제는 복잡한 도메인 모델을 다룰 때 자주 발생합니다. 단순한 String이나 i32가 아닌, 비즈니스 로직을 반영한 타입을 키로 사용하려면 추가 작업이 필요합니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 Hash와 Eq 트레이트 구현입니다. 이 두 트레이트를 구현하면 어떤 타입이든 HashMap의 키로 사용할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, HashMap의 키로 사용하려면 타입이 Hash와 Eq(그리고 PartialEq) 트레이트를 구현해야 합니다. 이를 통해 HashMap이 키의 해시값을 계산하고 동등성을 비교할 수 있습니다.
왜 이 트레이트들이 필요할까요? HashMap은 내부적으로 해시 테이블을 사용합니다.
키를 저장할 때 Hash 트레이트로 해시값을 계산해 버킷 위치를 결정하고, 같은 버킷에 여러 키가 있을 때 Eq 트레이트로 정확한 키를 찾습니다. 예를 들어, 사용자 ID와 이름을 조합한 User 구조체를 키로 사용하려면, 두 User가 같은지 비교할 방법과 해시값을 계산할 방법이 필요합니다.
이를 구현하지 않으면 HashMap이 동작할 수 없습니다. 기존에는 기본 타입만 키로 사용했다면, 이제는 커스텀 타입도 키로 사용해 도메인을 더 명확하게 표현할 수 있습니다.
커스텀 키의 핵심 특징은 다음과 같습니다. 첫째, #[derive(Hash, Eq, PartialEq)]로 자동 구현할 수 있습니다.
둘째, 모든 필드가 해시와 비교에 참여하므로 일부만 사용하려면 수동 구현이 필요합니다. 셋째, 해시 충돌을 최소화하려면 좋은 해시 함수가 필요하지만, derive는 합리적인 기본값을 제공합니다.
넷째, 불변 키 원칙을 지켜야 합니다 - 키를 HashMap에 넣은 후 변경하면 안 됩니다. 이러한 특징들이 타입 안전한 HashMap 사용을 가능하게 합니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
// 커스텀 타입: 플레이어
#[derive(Hash, Eq, PartialEq, Debug)]
struct Player {
id: u32,
name: String,
}
fn main() {
let mut player_scores = HashMap::new();
// Player 인스턴스를 키로 사용
let player1 = Player {
id: 1,
name: String::from("Alice"),
};
let player2 = Player {
id: 2,
name: String::from("Bob"),
};
// HashMap에 삽입
player_scores.insert(player1, 100);
player_scores.insert(player2, 85);
// 조회를 위한 임시 Player 생성
let lookup = Player {
id: 1,
name: String::from("Alice"),
};
if let Some(score) = player_scores.get(&lookup) {
println!("플레이어의 점수: {}", score);
}
println!("모든 플레이어: {:?}", player_scores);
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 커스텀 구조체 Player를 HashMap의 키로 사용하는 방법을 보여줍니다. 이는 도메인 모델을 타입 시스템에 반영하는 좋은 예입니다.
첫 번째로, #[derive(Hash, Eq, PartialEq, Debug)] 속성으로 필요한 트레이트들을 자동 구현합니다. Hash는 해시값 계산을, Eq와 PartialEq는 동등성 비교를 제공합니다.
Debug는 HashMap 출력을 위해 추가했습니다. derive는 구조체의 모든 필드를 기반으로 구현을 생성하므로, Player의 id와 name이 모두 같아야 두 Player가 같다고 판단됩니다.
그 다음으로, Player 인스턴스를 생성해 HashMap에 삽입합니다. player1과 player2는 각각 고유한 Player이며, 이들을 키로 사용해 점수를 저장합니다.
소유권 규칙에 따라 player1과 player2는 HashMap으로 이동되므로, 이후 직접 사용할 수 없습니다. 세 번째로, 값을 조회하기 위해 lookup이라는 임시 Player를 생성합니다.
이 Player는 player1과 id와 name이 모두 같으므로, Eq 구현에 의해 동일하다고 판단됩니다. get(&lookup)은 player1에 대응하는 값 100을 반환합니다.
이는 HashMap이 구조적 동등성(structural equality)을 사용한다는 것을 보여줍니다. 추가로, 실무에서는 id만으로 동등성을 판단하고 싶을 수 있습니다.
이 경우 Hash와 Eq를 수동으로 구현해야 합니다: rust impl Hash for Player { fn hash<H: std::hash::Hasher>(&self, state: &mut H) { self.id.hash(state); // id만 해시에 사용 } } impl PartialEq for Player { fn eq(&self, other: &Self) -> bool { self.id == other.id // id만 비교 } } impl Eq for Player {} 이렇게 하면 name이 달라도 id가 같으면 같은 키로 취급됩니다. 여러분이 커스텀 키를 사용하면 도메인 개념을 타입으로 명확하게 표현할 수 있고, 잘못된 키 사용을 컴파일 타임에 방지할 수 있으며, 코드의 가독성과 유지보수성이 크게 향상됩니다.
특히 복잡한 비즈니스 로직에서는 타입 시스템의 도움을 최대한 활용하는 것이 중요합니다.
실전 팁
💡 Hash와 Eq 구현은 일관성을 유지해야 합니다. a == b이면 hash(a) == hash(b)여야 합니다. 이를 어기면 HashMap이 오동작합니다.
💡 키로 사용되는 필드는 불변이어야 합니다. HashMap에 넣은 후 키의 해시값이 변하면 찾을 수 없게 됩니다. Rc나 Arc로 감싸는 것을 고려하세요.
💡 Clone을 derive하면 조회 시 키를 복제할 수 있어 편리합니다: let score = map.get(&player.clone());
💡 ID만으로 비교하려면 뉴타입 패턴을 사용하세요: struct PlayerId(u32); #[derive(Hash, Eq, PartialEq)] impl From<Player> for PlayerId { ... }
💡 대량의 커스텀 키를 사용할 때는 해시 함수의 품질을 벤치마크하세요. 필요하면 사용자 정의 해시 함수를 제공할 수 있습니다.
10. HashMap 성능 최적화 - capacity와 hasher
시작하며
여러분이 수십만 개의 항목을 HashMap에 저장하는데, 프로그램이 점점 느려지고 메모리 사용량이 급증하는 것을 발견했다고 가정해보세요. 어디서 문제가 생긴 걸까요?
이런 문제는 대용량 데이터를 다루는 모든 시스템에서 발생할 수 있습니다. HashMap의 내부 동작을 이해하지 못하고 사용하면, 빈번한 재할당으로 성능이 크게 저하될 수 있습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 capacity 관리와 hasher 선택입니다. 초기 용량을 적절히 설정하고, 상황에 맞는 해시 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, HashMap의 성능은 초기 용량 설정과 해시 함수 선택에 크게 영향을 받습니다. with_capacity()로 예상 크기를 지정하고, 필요하면 사용자 정의 hasher를 사용할 수 있습니다.
왜 이것이 중요할까요? HashMap은 내부적으로 동적 배열을 사용하며, 항목이 증가하면 더 큰 배열로 재할당합니다.
기본 용량은 작으므로, 대량의 데이터를 넣으면 여러 번 재할당이 발생해 성능이 저하됩니다. 예를 들어, 100만 개의 로그 항목을 분석할 때 with_capacity(1000000)으로 시작하면 재할당이 거의 없어 몇 배 빠릅니다.
또한 기본 hasher는 보안에 강하지만 느릴 수 있어, 성능이 중요하고 공격 걱정이 없다면 더 빠른 hasher를 선택할 수 있습니다. 기존에는 그냥 HashMap::new()만 사용했다면, 이제는 상황에 맞게 최적화해 성능을 극대화할 수 있습니다.
HashMap 성능의 핵심 특징은 다음과 같습니다. 첫째, with_capacity(n)은 최소 n개의 항목을 재할당 없이 저장할 수 있는 HashMap을 생성합니다.
둘째, load factor가 약 75%를 넘으면 자동으로 용량을 두 배로 늘립니다. 셋째, Rust의 기본 hasher는 SipHash로 DoS 공격에 강하지만 상대적으로 느립니다.
넷째, ahash, fnv 같은 대안 hasher를 사용하면 안전하지 않은 환경에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 특징들이 성능과 보안의 균형을 맞추게 해줍니다.
코드 예제
use std::collections::HashMap;
fn main() {
// 1. 초기 용량 지정: 재할당 최소화
let mut large_map: HashMap<i32, String> = HashMap::with_capacity(10000);
for i in 0..10000 {
large_map.insert(i, format!("value_{}", i));
}
// 현재 용량과 크기 확인
println!("크기: {}, 용량: {}", large_map.len(), large_map.capacity());
// 2. 축소: 불필요한 메모리 해제
large_map.retain(|k, _| k % 100 == 0); // 100개만 남김
large_map.shrink_to_fit(); // 여분의 메모리 반환
println!("축소 후 - 크기: {}, 용량: {}",
large_map.len(), large_map.capacity());
// 3. reserve: 추가 용량 확보
large_map.reserve(500); // 최소 500개 더 넣을 공간 확보
println!("reserve 후 용량: {}", large_map.capacity());
}
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 HashMap의 용량을 제어해 성능과 메모리 사용을 최적화하는 방법을 보여줍니다. 첫 번째로, HashMap::with_capacity(10000)로 최소 10000개의 항목을 담을 수 있는 HashMap을 생성합니다.
내부적으로 load factor를 고려해 실제로는 더 큰 배열을 할당합니다(약 13000~14000). 이렇게 하면 10000개의 항목을 삽입할 때 재할당이 발생하지 않아 성능이 크게 향상됩니다.
재할당은 모든 항목을 새 배열로 복사하는 비싼 작업이므로 피하는 것이 좋습니다. 그 다음으로, for 루프로 10000개의 항목을 삽입합니다.
format! 매크로는 문자열을 동적으로 생성하므로 실제 작업을 시뮬레이션합니다.
삽입 후 len()은 실제 항목 수를, capacity()는 재할당 없이 저장 가능한 최대 항목 수를 반환합니다. 세 번째로, retain()으로 100으로 나누어 떨어지는 키만 남겨 10000개에서 100개로 줄입니다.
하지만 capacity는 여전히 크므로 불필요한 메모리를 차지합니다. shrink_to_fit()은 현재 크기에 맞게 내부 배열을 축소해 메모리를 반환합니다.
이는 장시간 실행되는 서버에서 메모리 효율을 높이는 데 유용합니다. 네 번째로, reserve(500)은 추가로 최소 500개의 항목을 넣을 공간을 확보합니다.
현재 용량이 부족하면 재할당하고, 충분하면 아무것도 하지 않습니다. 이는 대량의 항목을 추가할 계획이 있을 때 미리 공간을 확보해 재할당을 피하는 데 사용됩니다.
추가로, 더 빠른 hasher를 사용하려면 외부 크레이트를 사용할 수 있습니다: rust use ahash::AHashMap; // Cargo.toml에 ahash 추가 필요 let mut fast_map = AHashMap::new(); AHashMap은 표준 HashMap보다 몇 배 빠르지만, DoS 공격에 취약할 수 있습니다. 여러분이 이 최적화 기법들을 사용하면 대용량 데이터 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있고, 메모리 사용을 효율적으로 관리할 수 있으며, 시스템의 확장성을 높일 수 있습니다.
특히 빅데이터 분석이나 고성능 서버에서는 필수적입니다.
실전 팁
💡 항목 수를 미리 알 수 있다면 항상 with_capacity()를 사용하세요. 벤치마크 결과 2-3배 빠를 수 있습니다.
💡 shrink_to_fit()는 재할당을 일으키므로 비용이 있습니다. 메모리가 정말 부족할 때만 사용하세요.
💡 reserve()와 with_capacity()의 차이: with_capacity()는 새로운 HashMap을 만들고, reserve()는 기존 HashMap에 공간을 추가합니다.
💡 성능 프로파일링 도구(perf, flamegraph)로 재할당 빈도를 측정하세요. 예상보다 많은 재할당이 발생할 수 있습니다.
💡 ahash는 대부분의 경우 안전하며, 표준 hasher보다 2-3배 빠릅니다. 사용자 입력이 키가 아니라면 고려할 가치가 있습니다.