提高Linux Hashtable查找效率可以从以下几个方面进行优化：
选择合适的哈希函数：选择一个能够均匀分布键值的哈希函数，以减少哈希冲突的概率。可以使用Linux内核提供的哈希函数，如hash_func，或者自定义一个哈希函数。
调整哈希表大小：根据数据量和查找需求，合理设置哈希表的大小。哈希表过大或过小都会影响查找效率。可以使用hash_table_init函数初始化哈希表时，调整size参数。
使用链地址法解决哈希冲突：当哈希冲突发生时，可以使用链地址法将具有相同哈希值的元素存储在一个链表中。这样可以避免多个元素竞争同一个哈希桶，提高查找效率。
优化哈希表的动态扩容策略：当哈希表的负载因子超过一定阈值时，需要进行扩容。可以选择合适的扩容策略，如每次扩容时将哈希表大小翻倍，以保持较低的冲突概率。
使用高效的查找算法：在遍历链表或使用其他查找方法时，可以使用高效的查找算法，如二分查找（如果链表是有序的）。
减少锁竞争：在多线程环境下，尽量减少锁竞争，可以提高查找效率。可以使用细粒度锁或者无锁数据结构（如hash_map_atomic）来降低锁竞争。
使用缓存：将经常访问的哈希表元素缓存在内存中，可以减少磁盘I/O操作，提高查找效率。可以使用Linux的缓存机制，如lru_cache。
优化数据结构和算法：根据具体应用场景，可以尝试使用其他数据结构和算法来替代哈希表，以提高查找效率。例如，对于有序数据，可以使用二分查找；对于频繁插入和删除的数据，可以使用平衡二叉搜索树（如红黑树）。