1.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、源码缩容以及rehash
2.HashMap和Hashtable的区别
3.hashmap底层实现原理
4.hash / hashtable（linux kernel 哈希表）
5.Hashtable，HashMap和TreeMap的区别
6.String源码分析(1)--哈希篇

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、源码缩容以及rehash

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

       扩容发生在 setCommand 部分，stl源码教学其中 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，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treemap指标源码稳定性。

       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。uth 核心源码

       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 入门网站源码的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

HashMap和Hashtable的区别

       HashMap和Hashtable的比较是Java面试中的常见问题，用来考验程序员是否能够正确使用集合类以及是否可以随机应变使用多种思路解决问题。HashMap的工作原理、ArrayList与Vector的比较以及这个问题是有关Java 集合框架的最经典的问题。Hashtable是个过时的集合类，存在于Java API中很久了。在Java 4中被重写了，实现了Map接口，所以自此以后也成了Java集合框架中的一部分。Hashtable和HashMap在Java面试中相当容易被问到，甚至成为了集合框架面试题中最常被考的问题，所以在参加任何Java面试之前，都不要忘了准备这一题。

        这篇文章中，我们不仅将会看到HashMap和Hashtable的区别，还将看到它们之间的相似之处。

        HashMap和Hashtable都实现了Map接口，但决定用哪一个之前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有：线程安全性，同步(synchronization)，以及速度。

        由于Hashtable是线程安全的也是synchronized，所以在单线程环境下它比HashMap要慢。如果你不需要同步，只需要单一线程，那么使用HashMap性能要好过Hashtable。

        HashMap不能保证随着时间的推移Map中的元素次序是不变的。

        fail-fast机制在遍历一个集合时，当集合结构被修改，会抛出Concurrent Modification Exception。

        fail-fast会在以下两种情况下抛出ConcurrentModificationException

        集合被创建后，在遍历它的过程中修改了结构。

        注意 remove()方法会让expectModcount和modcount 相等，所以是不会抛出这个异常。

        当一个线程在遍历这个集合，而另一个线程对这个集合的结构进行了修改。

        迭代器在遍历过程中是直接访问内部数据的，因此内部的数据在遍历的过程中无法被修改。为了保证不被修改，迭代器内部维护了一个标记 “mode” ，当集合结构改变（添加删除或者修改），标记"mode"会被修改，而迭代器每次的hasNext()和next()方法都会检查该"mode"是否被改变，当检测到被修改时，抛出Concurrent Modification Exception。

        下面看看ArrayList迭代器部分的源码。

        可以看到它的标记“mode”为 expectedModeCount。

        fail-safe任何对集合结构的修改都会在一个复制的集合上进行修改，因此不会抛出ConcurrentModificationException。

        fail-safe机制有两个问题

        HashMap可以通过下面的语句进行同步：

        Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);

        Hashtable和HashMap有几个主要的不同：线程安全以及速度。仅在你需要完全的线程安全的时候使用Hashtable，而如果你使用Java 5或以上的话，请使用ConcurrentHashMap吧。

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。

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。

Hashtable，HashMap和TreeMap的区别

       Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，

       å®ƒæœ‰å››ä¸ªå®žçŽ°ç±»ï¼Œåˆ†åˆ«æ˜¯HashMap、HashTable、LinkedHashMap和TreeMap。

       è¿™é‡Œä»‹ç»è¿™4中实例的用法和区别。

关键技术剖析：

       Map用于存储键值对，根据键得到值，因此不允许键重复，值可以重复。

       l  ï¼ˆ1）HashMap是一个最常用的Map，它根据键的hashCode值存储数据，根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。HashMap最多只允许一条记录的键为null，不允许多条记录的值为null。HashMap不支持线程的同步，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要同步，可以用Collections.synchronizedMap(HashMap map)方法使HashMap具有同步的能力。

       l  ï¼ˆ2）Hashtable与HashMap类似，不同的是：它不允许记录的键或者值为空；它支持线程的同步，即任一时刻只有一个线程能写Hashtable，然而，这也导致了Hashtable在写入时会比较慢。

       l  ï¼ˆ3）LinkedHashMap保存了记录的插入顺序，在用Iteraor遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的。在遍历的时候会比HashMap慢。有HashMap的全部特性。

       l  ï¼ˆ4）TreeMap能够把它保存的记录根据键排序，默认是按升序排序，也可以指定排序的比较器。当用Iteraor遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。TreeMap的键和值都不能为空。

         

import java.util.HashMap;

       import java.util.Hashtable;

       import java.util.Iterator;

       import java.util.LinkedHashMap;

       import java.util.Map;

       import java.util.TreeMap;

        

        

       public class TestMap {

         

         

          public static void init(Map map){

             if (map != null){

                String key = null;

                for (int i=5; i>0; i--){

                   key = new Integer(i).toString() + ".0";

                   map.put(key, key.toString());

                   //Map中的键是不重复的，如果插入两个键值一样的记录，

                   //那么后插入的记录会覆盖先插入的记录

                   map.put(key, key.toString() + "0");         }

             }

          }

         

          public static void output(Map map){

             if (map != null){

                Object key = null;

                Object value = null;

                //使用迭代器遍历Map的键，根据键取值

                Iterator it = map.keySet().iterator();

                while (it.hasNext()){

                   key = it.next();

                   value = map.get(key);

                   System.out.println("key: " + key + "; value: " + value );

                }

                //或者使用迭代器遍历Map的记录Map.Entry

                Map.Entry entry = null;

                it = map.entrySet().iterator();

                while (it.hasNext()){

                   //一个Map.Entry代表一条记录

                   entry = (Map.Entry)it.next();

                   //通过entry可以获得记录的键和值

                   //System.out.println("key: " + entry.getKey() + "; value: " + entry.getValue());

                }

             }

          }

         

          public static boolean containsKey(Map map, Object key){

             if (map != null){

                return map.containsKey(key);

             }

             return false;

          }

         

          public static boolean containsValue(Map map, Object value){

             if (map != null){

                return map.containsValue(value);

             }

             return false;

          }

         

          public static void testHashMap(){

             Map myMap = new HashMap();

             init(myMap);

             //HashMap的键可以为null

             myMap.put(null,"ddd");

             //HashMap的值可以为null

             myMap.put("aaa", null);

             output(myMap);

          }

         

          public static void testHashtable(){

             Map myMap = new Hashtable();

             init(myMap);

             //Hashtable的键不能为null

             //myMap.put(null,"ddd");

             //Hashtable的值不能为null

             //myMap.put("aaa", null);

             output(myMap);

          }

         

          public static void testLinkedHashMap(){

             Map myMap = new LinkedHashMap();

             init(myMap);

             //LinkedHashMap的键可以为null

             myMap.put(null,"ddd");

             myMap.put(null,"aaa");

             //LinkedHashMap的值可以为null

             myMap.put("aaa", null);

             output(myMap);

          }

         

          public static void testTreeMap(){

             Map myMap = new TreeMap();

             init(myMap);

             //TreeMap的键不能为null

             //myMap.put(null,"ddd");

             //TreeMap的值不能为null

             //myMap.put("aaa", null);

             output(myMap);

          }

        

          public static void main(String[] args) {

             System.out.println("采用HashMap");

             TestMap.testHashMap();

             System.out.println("采用Hashtable");

             TestMap.testHashtable();

             System.out.println("采用LinkedHashMap");

             TestMap.testLinkedHashMap();

             System.out.println("采用TreeMap");

             TestMap.testTreeMap();

            

             Map myMap = new HashMap();

             TestMap.init(myMap);

             System.out.println("新初始化一个Map: myMap");

             TestMap.output(myMap);

             //清空Map

             myMap.clear();

             System.out.println("将myMap clear后，myMap空了么?  " + myMap.isEmpty());

             TestMap.output(myMap);

             myMap.put("aaa", "aaaa");

             myMap.put("bbb", "bbbb");

             //判断Map是否包含某键或者某值

             System.out.println("myMap包含键aaa?  "+ TestMap.containsKey(myMap, "aaa"));

             System.out.println("myMap包含值aaaa?  "+ TestMap.containsValue(myMap, "aaaa"));

             //根据键删除Map中的记录

             myMap.remove("aaa");

             System.out.println("删除键aaa后，myMap包含键aaa?  "+ TestMap.containsKey(myMap, "aaa"));

             //获取Map的记录数

             System.out.println("myMap包含的记录数:  " + myMap.size());

          }

       }

       è¾“出结果：

       é‡‡ç”¨HashMap

       key: null; value: ddd

       key: 3.0; value: 3.

       key: aaa; value: null

       key: 4.0; value: 4.

       key: 1.0; value: 1.

       key: 5.0; value: 5.

       key: 2.0; value: 2.

       é‡‡ç”¨Hashtable

       key: 4.0; value: 4.

       key: 1.0; value: 1.

       key: 3.0; value: 3.

       key: 5.0; value: 5.

       key: 2.0; value: 2.

       é‡‡ç”¨LinkedHashMap

       key: 5.0; value: 5.

       key: 4.0; value: 4.

       key: 3.0; value: 3.

       key: 2.0; value: 2.

       key: 1.0; value: 1.

       key: null; value: aaa

       key: aaa; value: null

       é‡‡ç”¨TreeMap

       key: 1.0; value: 1.

       key: 2.0; value: 2.

       key: 3.0; value: 3.

       key: 4.0; value: 4.

       key: 5.0; value: 5.

       æ–°åˆå§‹åŒ–一个Map: myMap

       key: 3.0; value: 3.

       key: 4.0; value: 4.

       key: 1.0; value: 1.

       key: 5.0; value: 5.

       key: 2.0; value: 2.

       å°†myMap clear后，myMap空了么?  true

       myMap包含键aaa?  true

       myMap包含值aaaa?  true

       åˆ é™¤é”®aaa后，myMap包含键aaa?  false

       myMap包含的记录数:  1

       æºç åˆ†æžï¼š

遍历Map有两种方法：

       ï¼ˆ1）map的keySet()方法获得键的集合，再调用键集合的iterator方法获得键的迭代器，以此迭代地取出Map中的键，用get方法获得键对应的值，便完成了Map的遍历。代码如下所示：

       //使用迭代器遍历Map的键，根据键取值

               Iterator it = map.keySet().iterator();

               while (it.hasNext()){

                  key = it.next();

                  value = map.get(key);

                  System.out.println("key: " + key + "; value: " + value );

               }

       ï¼ˆ2）使用Map的entrySet方法获得Map中记录的集合，每条对象都是一个Map.Entry对象，使用其getKey方法获得记录的键，使用其getValue方法获得记录的值。代码如下所示：

               //或者使用迭代器遍历Map的记录Map.Entry

               Map.Entry entry = null;

               it = map.entrySet().iterator();

               while (it.hasNext()){

                  //一个Map.Entry代表一条记录

                  entry = (Map.Entry)it.next();

                  //通过entry可以获得记录的键和值

                  //System.out.println("key: " + entry.getKey() + "; value: " + entry.getValue());

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。