1.java面试精讲，对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同？
2.String源码分析(1)--哈希篇
3.hashmap底层实现原理
4.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash
5.C++中的HashTable性能优化
6.hashmap的源码，英文翻译为中文（一）

java面试精讲，okr 源码对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同？

       面试中经常被问及的Java核心数据结构问题之一是对比Hashtable、HashMap和TreeMap的区别。这三种Map类型在Java集合框架中扮演着重要角色，尤其是HashMap，因其广泛使用而备受关注。

       Hashtable是早期Java提供的哈希表实现，同步但不支持null键值对，其同步特性导致性能较低，现今已较少推荐。HashMap相比之下，更受欢迎，是非同步的，支持null键值对，其put和get操作通常能达到常数时间，是键值对存储和访问的首选，比如用户ID与信息的关联。

       TreeMap则是基于红黑树的有序Map，get、put、remove操作的bs副图指标源码时间复杂度为O(log(n))，顺序由Comparator或键的自然顺序决定。这对于需要保持特定顺序的场景，如资源池的自动释放策略，是有用的。

       面试时，可能会询问HashMap的设计实现细节，如并发问题、容量和负载因子的影响，以及HashMap和LinkedHashMap的区别，比如插入顺序和访问顺序。HashMap的底层是数组和链表结构，容量和负载因子决定了性能，当链表过长时，会进行树化以提高查询效率。

       理解Map的整体结构，以及hashCode和equals的使用规则至关重要，比如LinkedHashMap的遍历顺序和TreeMap的键值顺序依赖于Comparator。同时，了解HashMap源码，包括resize、树化和容量调整等，是面试中不可忽视的部分。

       总结来说，面试中会考察你对这些Map类型特性的掌握，以及在实际编程中的应用和理解，确保你能够正确处理并发场景，并根据需求选择合适的小程序源码代理记账Map实现。

String源码分析(1)--哈希篇

       本文基于JDK1.8，从Java中==符号的使用开始，解释了它判断的是对象的内存地址而非内容是否相等。接着，通过分析String类的equals()方法实现，说明了在比较字符串时，应使用equals()而非==，因为equals()方法可以准确判断字符串内容是否相等。

       深入探讨了String类作为“值类”的特性，即它需要覆盖Object类的equals()方法，以满足比较字符串时逻辑上相等的需求。同时，强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法，以确保基于散列的集合（如HashMap、HashSet和Hashtable）可以正常工作。解释了哈希码（hashcode）在将不同的输入映射成唯一值中的作用，以及它与字符串内容的关系。

       在分析String类的hashcode()方法时，介绍了计算哈希值的公式，包括使用这个奇素数的原因，以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响，提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间，并介绍了生日攻击这一概念，解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。

       最后，总结了哈希碰撞与散列表性能的docker镜像不包含源码关系，以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的最短长度的考虑因素，并提醒读者在理解和学习JDK源码时，可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。

hashmap底层实现原理

       hashmap底层实现原理是SortedMap接口能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。

       å¦‚果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

       Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable

       ä»Žç»“构实现来讲，HashMap是：数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。

扩展资料

       ä»Žæºç å¯çŸ¥ï¼ŒHashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组。Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)，除了K，V，还包含hash和next。

       HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，采用链地址法来解决问题，链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

       å¦‚果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时，Redis 使用链表法解决，将冲突的键值对通过链表连接，但随着数据量增加，冲突加剧，查找效率降低。负载因子衡量冲突程度，负载因子越大，冲突越严重。为优化性能，Redis 需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算，如哈希表长度为4，主力资金占比源码实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。

       综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

C++中的HashTable性能优化

       本文深入探讨了C++中的哈希表（HashTable）性能优化问题。以C++ STL中的哈希表为例，分析了其存在的性能瓶颈，并对比了业界改进的实现方式。通过基准测试，总结了更优的哈希表实现版本。

       STL哈希表存在性能问题，采用链接法解决哈希碰撞，导致查找效率低下。优化版哈希表如absl::flat_hash_map采用开放寻址法，使用二次探测方式解决问题。改进了内存布局，将所有元素放在连续内存中，有效提高了查询效率，内存局部性更好，对CPU cache更友好。

       absl::flat_hash_map的空间复杂度为 O((sizeof(std::pair) + 1) * bucket_count())，最大负载因子设计为0.。在rehash时，使用二次探测进行元素迁移，避免了指针失效问题。

       通过源码探究，具体分析了两种优化哈希表的核心逻辑，包括添加元素和rehash过程。基准测试结果显示，优化哈希表在读操作性能上表现更优，与标准STL哈希表相比，性能提升显著。

       总结而言，在读多写少的场景中，使用优化后的哈希表（如absl::flat_hash_map）可以显著提升查询性能。需要注意的是，优化哈希表在rehash时，可能会导致元素迁移，需注意对指针的有效性管理。相关代码实现和详细解释可参考abseil官方文档。

hashmap的源码，英文翻译为中文（一）

       为了深入学习hashmap的英文源码，因为源码的注释全为英文，且在线翻译工具的翻译效果并不理想，这给理解带来了困扰。作为计算机专业的小编，具备一定的英文编程能力，因此决定直接翻译并解析源码，帮助大家搭建理解和学习的桥梁。

       HashMap是一种基于Map接口的哈希表实现，它支持所有可选的map操作，并且允许键和值为null。尽管与Hashtable在功能上相似（不同在于HashMap是无同步的并且允许空值），但HashMap并不保证元素的插入顺序，它可能会随时间变化。

       性能上，HashMap在基础操作（如get和put）上提供恒定时间性能，前提是哈希函数能够有效分散元素到桶中。然而，迭代查看集合视图的时间会随着HashMap实例的“容量”（即桶的数量）和实际键值对数量的增长而增加，因此在注重迭代性能时，需合理设置初始容量和负载因子。

       HashMap实例的性能受两个参数影响：初始容量和负载因子。初始容量指的是创建时的桶数，而负载因子是衡量哈希表在扩容前允许填充程度的指标。当哈希表中的条目数量超过当前容量与负载因子的乘积时，会触发重新哈希，即调整内部数据结构，使哈希表的桶数量大约翻倍。

hash / hashtable（linux kernel 哈希表）

       哈希表，或称为散列表，是一种高效的数据结构，因其插入和查找速度的优势而备受关注。然而，其空间利用率并不固定，需要权衡。让我们通过实例来深入理解它的作用和工作原理。

       想象一个场景：我们需要高效地存储和访问大量数据。首先，常规的数组方法，如普通数组和有序数组，虽然插入简单，但查找效率低，尤其是在数据量较大时。例如，查找可能需要对数千个元素进行比较。有序数组通过牺牲增删效率来提升查询，但数组空间固定且可能浪费大量资源。

       链表提供了更灵活的增删操作，但随机访问困难，适合数据频繁变动的情况。红黑树在查询和增删效率上表现优秀，但此处暂不讨论。庞大的数组虽然理论上能快速查找，但实际操作中难以实现，因为它需要预先预估并准备极大数据空间。

       这时，哈希表登场了。它利用哈希函数将数据映射到一个较小的数组中，即使存在冲突（不同数据映射到同一地址），通过链表解决，仍然能显著提升查找效率。例如，即使身份证号的哈希结果可能有重复，但实际冲突相对较少，通过链表链接，平均查找次数大大减少。

       使用哈希表包括简单的步骤：包含头文件，声明和初始化哈希表，添加节点，以及通过哈希键查找节点。在实际源码中，如Linux kernel的hash.h和hashtable.h文件，哈希表的初始化和操作都是基于这些步骤进行的。

       总结来说，哈希表在大数据场景中通过计算直接定位数据，显著提高效率，尤其是在数据量增大时。如果你对Linux kernel的哈希表实现感兴趣，可以关注我的专栏RTFSC，深入探讨更多源码细节。