如何设计一个工业级的散列函数？
Java中的HashMap、LinkedHashMap的解决散列冲突策略都是链表法（数据规模大），但多线程中的ThreadLocalMap则是用的开放寻址法（因为规模数据小、装载因子不高）。
何为一个工业级的散列表？工业级的散列表应该具有哪些特性？
1.支持快速的查询、插入、删除操作；
2.内存占用合理，不能浪费过多空间；
3.性能稳定，在极端情况下，散列表的性能也不会退化到无法接受的情况。
如何设计这样一个散列表呢？从3个方面来考虑设计思路
- 设计一个合适的散列函数；
- 定义装载因子阈值，并且设计动态扩容策略；
- 选择合适的散列冲突解决方法。
总结：
一、如何设计散列函数？
1.要尽可能让散列后的值随机且均匀分布，这样会尽可能减少散列冲突，即便冲突之后，分配到每个槽内的数据也比较均匀。
2.除此之外，散列函数的设计也不能太复杂，太复杂就会太耗时间，也会影响到散列表的性能。
3.常见的散列函数设计方法：直接寻址法、平方取中法、折叠法、随机数法等。
二、如何根据装载因子动态扩容？
1.如何设置装载因子阈值？
①可以通过设置装载因子的阈值来控制是扩容还是缩容，支持动态扩容的散列表，插入数据的时间复杂度使用摊还分析法。
②装载因子的阈值设置需要权衡时间复杂度和空间复杂度。如何权衡？如果内存空间不紧张，对执行效率要求很高，可以降低装载因子的阈值；相反，如果内存空间紧张，对执行效率要求又不高，可以增加装载因子的阈值。
2.如何避免低效扩容？分批扩容
①分批扩容的插入操作：当有新数据要插入时，我们将数据插入新的散列表，并且从老的散列表中拿出一个数据放入新散列表。每次插入都重复上面的过程。这样插入操作就变得很快了。
②分批扩容的查询操作：先查新散列表，再查老散列表。
③通过分批扩容的方式，任何情况下，插入一个数据的时间复杂度都是O(1)。
三、如何选择散列冲突解决方法？
① 常见的2中方法：开放寻址法和链表法；
② 大部分情况下，链表法更加普适。而且，我们还可以通过将链表法中的链表改造成其他动态查找数据结构，比如红黑树、跳表，来避免散列表时间复杂度退化成O(n)，抵御散列冲突攻击；
③ 但是，对于小规模数据、装载因子不高的散列表，比较适合用开放寻址法。
四、Java中哪些数据类型底层是基于散列表实现的？
hash化的容器都是基于散列表的，比如HashMap、LinkedHashMap、HashSet,LinkedHashSet、HashTable、ConcurrentHashMap等。
