一、前言
通过理论篇，我们知道，散列表的查询效率跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如果散列函数设计得不好，或者装载因此过高，都可能导致散列冲突发生的概率升高，查询效率下降。
在极端情况下，有些恶意的攻击者，还有可能通过精心构造的数据，使得所有的数据经过散列函数之后，都散列到同一个槽里。如果我们使用的是基于链表的冲突解决方法，那这个时候，散列表就会退化为链表，查询的时间复杂度从O(1)退化为O(n)。
如果散列表中有10万个数据，退化后的散列表查询的效率就下降了10万倍。如何之前运行100次查询只需要0.1秒，那现在就需要1万秒。这样就有可能因为查询操作消耗大量CPU或者线程资源，导致系统无法响应其他请求，从而达到拒绝服务攻击（Dos）的目的。
如何设计一个可以应对各种异常情况的工业级散列表，来避免在散列冲突的情况下，散列表性能的急剧下降，并且能抵抗散列碰撞攻击？
二、如何设计散列函数
散列函数设计的好坏，决定了散列表冲突的概率大小，也直接决定了散列表的性能，那什么才是好的散列函数呢？
1、散列函数的设计不能太复杂
2、散列函数生成的值要尽可能随机并且均匀分布
三、装载因子过大怎么办
提及散列表的装载因子的时候说过，装载因子越大，说明散列表中的元素越多，空闲位置越少，散列冲突的概率就越大。不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的链，查找的过程也会因此变得很慢。
对于动态散列表来说，数据集合是频繁变动的，我们事先无法预估要加入的数据个数，所以我们也无法事先申请一个足够大的散列表。随着数据慢慢加入，装载因子就会慢慢变大。当装载因子达到一定程度之后，散列冲突就会变得不可接受。这个时候，应该如何处理呢？
还记得我们前面多次讲的“动态扩容”吗？回想一下，我们是如何做数组、栈、队列的动态扩容的。
针对散列表，当装载因子过大时，我们可以进行动态扩容，重新申请一个更大的散列表，将数据搬移到这个新散列表中。因为散列表的大小变量，数据的存储位置也变了，所以我们需要通过散列函数重新计算每个数据的存储位置。
装载因子阈值需要选择得当，如果太大，会导致冲突过大；如果太小，会导致内存严重浪费。装载因子阈值的设置要权衡时间、空间复杂度。
四、如何选择冲突解决方法
理论篇讲了两种主要的散列冲突的解决办法，开发寻址法和链表法。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，ThreadLocalMap是通过线性探测的开放寻址法来解决的。
1、开发寻址法
当数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开发寻址法。这也是Java中ThreadLocalMap使用开放寻址法解决冲突的原因。
2、链表法
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
五、什么是一个工业级的散列表？工业级散列表应该具有哪些特性
（1）几点要求：
1、支持快速的查询、插入、删除操作；
2、内存占用合理，不能浪费过多的内存空间；
3、性能稳定，极端情况下，散列表的性能也不会退化到无法接受的情况
（2）如何实现这样一个散列表
1、设计一个合适的散列函数
2、定义装载因子阈值，并且设计动态扩容策略；
3、选择合适的散列冲突解决方法
来源：CSDN
作者：LemmonTreelss
链接：https://blog.csdn.net/qq_26545305/article/details/88173400