解决哈希冲突的几种方式

1. 什么是hash冲突

哈希函数是一个映像，把任意长度的输入，通过Hash算法变换成固定长度的输出，这个输出就是Hash值；
当两个不同的输入，产生了同一个输出值即为哈希冲突

2. 解决方式

2.1 开放地址法

这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p1为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。

线性探测法：在ThreadLocalMap中使用；

该方法一次探测下一个地址，直到有空的地址后插入，若整个空间都找不到空余的地址，则产生溢出；

优点：只要哈希表还有位置，通过不断的探测，总能找到合适的位置。
缺点：
1.是探测的次数不可控，一旦探测次数骤增，会严重影响哈希表的读写性能；
2.删除比较麻烦；

2.2 链式地址法

将哈希码对应一个链表，插入元素时，如果哈希码冲突了，就将元素插入到链表，可选头插或尾插（七上八下）。
查询时，遍历哈希码对应的链表。
HashMap采用的就是这种方式。

优点：处理简单，容易删除，只需要简单地删去链表上相应的结点即可；
缺点：一旦哈希冲突多了，哈希表会退化成链表，查询效率会从O(1)变为O(n)。JDK8的HashMap针对这种情况有做优化，冲突超过8个会将链表转换为红黑树，提高查询效率。

2.3 再哈希法

采用哈希函数，而不是一个；
如果第一个哈希函数计算的哈希码发生冲突了，就采用第二个哈希函数重新计算哈希码，直到不冲突为止；
查询时也是一样，依次调用不同的哈希函数计算哈希码，直到Key相等。

int hash = hash1(key)、hash2(key)、hash3(key)......

缺点：这种方式会增加哈希计算的开销，影响读写的效率。

2.4 公共溢出区

在创建哈希表的同时，再额外创建一个公共溢出区，专门用来存放发生哈希冲突的元素。查找时，先从哈希表查，查不到再去公共溢出区查。

缺点：哈希冲突多了，公共溢出区会膨胀的非常厉害，查询的效率也有影响。