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散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数 组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。

两种主要的散列冲突的解决办法，开放寻址法和链表法。这两种冲突解决办法在实际的软件开发中都非常常用。比如，Java 中 LinkedHashMap 就采用了链表法解决冲突，ThreadLocalMap 是通过线性探测的开放寻址法来解决冲突。

当数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开放寻址法。这也是 Java 中的ThreadLocalMap使用开放寻址法解决散列冲突的原因。

基于链表的散列冲突处理方法比较适合存储大对象、大数据量的散列表，而且，比起开放寻址法，它更加灵活，支持更多的优化策略，比如用红黑树代替链表。

哈希算法的七个应用场景。我带你来回顾一下。

第一个应用是唯一标识，哈希算法可以对大数据做信息摘要，通过一个较短的二进制编码来表示很 大的数据。

第二个应用是用于校验数据的完整性和正确性。

第三个应用是安全加密，我们讲到任何哈希算法都会出现散列冲突，但是这个冲突概率非常小。越 是复杂哈希算法越难破解，但同样计算时间也就越长。所以，选择哈希算法的时候，要权衡安全性 和计算时间来决定用哪种哈希算法。

第四个应用是散列函数，这个我们前面讲散列表的时候已经详细地讲过，它对哈希算法的要求非常 特别，更加看重的是散列的平均性和哈希算法的执行效率。

第五个应用是负载均衡，那如何才能实现一个会话粘滞（session sticky）的负载均衡算法呢？也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。我们可以通过哈希算法，对客户端 IP 地址或者会话 ID 计算哈希值，将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算，最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。

第六个应用是数据分片，如何统计“搜索关键词”出现的次数？

假如我们有 1T 的日志文件，这里面记录了用户的搜索关键词，我们想要快速统计出每个关键词被搜索的次数，该怎么做呢？

我们可以先对数据进行分片，然后采用多台机器处理的方法，来提高处理速度。具体的思路是这样的：为了提高处理的速度，我们用 n 台机器并行处理。我们从搜索记录的日志文件中，依次读出每个搜索关键词，并且通过哈希函数计算哈希值，然后再跟 n 取模，最终得到的值，就是应该被分配到的机器编号。

第七个应用是分布式存储，借用前面数据分片的思想，即通过哈希算法对数据取哈希值，然后对机器个数取模，这个最终值就是应该存储的缓存机器编号。但是，如果数据增多，原来的 10 个机器已经无法承受了，我们就需要扩容了，比如扩到 11 个机器，这时候麻烦就来了。因为，这里并不是简单地加个机器就可以了。分布式存储应用中，利用一致性哈希算法，可以解决缓存等分布式系统的扩容、缩容导致数据大量搬移的难题。

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