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名词解释

哈希表：是一种实现关联数组抽象数据类型的数据结构，这种结构可以将关键码映射到给定值。简单来说哈希表（key-value）之间存在一个映射关系，是键值对的关系，一个键对应一个值。
哈希冲突：当两个不同的数经过哈希函数计算后得到了同一个结果，即他们会被映射到哈希表的同一个位置时，即称为发生了哈希冲突。简单来说就是哈希函数算出来的地址被别的元素占用了。

哈希冲突的四种解决方法

将所有哈希地址相同的记录都链接在同一链表中。

同时构造多个不同的哈希函数，等发生哈希冲突时就使用第二个、第三个……等其他的哈希函数计算地址，直到不发生冲突为止。虽然不易发生聚集，但是增加了计算时间。

发生冲突，往后加1一直到空闲位置

冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。

golang里的map是一个kv对集合。底层使用hash table，用链表来解决冲突。出现冲突时，以bmap为最小粒度挂载，一个bmap可以放8个kv。哈希函数选择，可以支持aes采取aes，否则使用memhash。
bucket：8个大小，data的byte字段存储kv的值，节省字节对齐带来的空间浪费；overflow记录溢出的bucket地址，将所有冲突的键连接起来。
哈希冲突：链地址法。overflow指向了一处部分，降低了存储效率。
负载因子的含义和影响：
- 含义：衡量一个哈希表冲突的情况，负载因子 = 键数量/bucket数量
- 哈希表需要将负载因子控制在合适的大小，超过其阈值的需要进行rehash
  - 过小说明空间利用率低；过大说明冲突严重，存取效率低
  - 哈希表实现的不同导致容忍度不同，redis的负载因子时1就出发rehash，go由于bucket可以装8个键值对，所以可以容忍更高的负载因子6.5
map扩容：
1. 负载因子 > 6.5时，也即平均每个bucket存储的键值对达到6.5个。
  - 当负载因子过大时，就新建一个bucket，新的bucket长度是原来的2倍，采用渐进式reshash，每次搬迁2个键值对。
2. overflow数量 > 2^15时，也即overflow数量超过32768时。
3. 等量扩容：buckets数量不变，重新做一遍类似增量扩容的搬迁动作，吧松散的键值对重新排列一次，以使bucket的利用率更高，保证更快的存取

使用链式哈希来解决，即同一个哈希桶的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接
- 数据量增大，链表长度增长，查询速度变慢
对哈希表做rehash操作，增加现有的哈希桶数量。Redis维护了两个全局哈希表。
- rehash步骤1：给哈希表2分配更大的空间
- rehash步骤2：把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中
- rehash步骤3：释放哈希表1的空间
- 缺点：涉及到大量数据拷贝，会造成线程阻塞，无法服务其他请求
渐进式rehash：第二步拷贝数据时，redis仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中；将一次性大量的拷贝开销，分摊到了多次处理请求中，避免耗时操作，保证数据的快速访问