集合类存放于 Java.util 包中，主要有 3 种：set(集）、list(列表包含 Queue）和 map(映射)。
哈希算法（Hash）又称摘要算法（Digest），它的作用是：对任意一组输入数据进行计算，得到一个固定长度的输出摘要。比如Java字符串的hashCode()就是哈希算法，输出是固定的4字节（32位二进制数）int整数，以16进制（一位数表示为4位二进制）表示，因此表达为类似0x7a9d88e8这种八位数的形式，即32除以4等于8。当然不是所有输出都会带0x前缀，但是对我们看到输出的字符串有 e、a、f 等字母就应该自然而然地想到是十六进制。
HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在。（除了不同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。) HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。在 JDK1.8 中，HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成，新增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是效率也变的更高效。
1、你对String对象的intern()熟悉么? intern()方法会首先从常量池中查找是否存在该常量值,如果常量池中不存在则现在常量池中创建,如果已经存在则直接返回. 比如 String s1=
首先我们来看身份认证的概述。先看身份证的定义，身份认证是证实主体的真实身份与其所声称的身份是否相符的过程。比如我们登录一个电商网站，输入用户名张三，这个时候电商网站它就会验证一下真实身份是否就是所声称的张三。如何来验证？通常通过认证码，通过口令来进行认证，
缓存穿透缓存穿透指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库如果有恶意用户使用无数的线程并发访问不存在数据，这些请求都会到达数据库，很有可能会将数据库击垮解决方案缓存空对象思路：用户请求某一个 id 时，redis 和数据库中都不存在，我们直接将 id 对应空值缓存到 redis，这样下次用户重复请求这一 id 时，redis 中就可以命中（命中 null），就不会去请求数据库优点：实现简单，维护方便缺点：- 额外的内存消耗（可以通过添加 TTL 解决）图片-
在Java中，HashMap是一种常用的数据结构，用于存储键值对。它的设计目标是提供高效的插入、查找和删除操作。在HashMap的实现中，加载因子（Load Factor）是一个重要的概念。本文将探讨为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75。
大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps，尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的？几天前，我阅读了大量 java.util.HashMap 的源代码（Java 7 然后是 Java 8），以便深入了解这个基本数据结构。在这篇文章中，我将解释 java.util.HashMap 的实现，介绍 JAVA 8 实现中的新功能，并讨论使用 HashMap 时的性能、内存和已知问题。
不管是散列还是哈希，这都是中文翻译的差别，英文其实就是 “Hash” 。所以，我们常听到有人把 “散列表 ” 叫作 “哈希表”“Hash 表 ” ，把 “哈希算法 ” 叫作 “Hash 算法” 或者 “散列算法 ” 键转换成索引,同时键通过哈希函数得到的索引分布越均匀越好。
这一篇文章将讲述Redis中的hash类型命令，同样也是通过demo来讲述，其他部分这里就不在赘述了。
在一个排序的链表中，存在重复的结点，请删除该链表中重复的结点，重复的结点不保留，返回链表头指针。 例如，链表 1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5
哈希冲突主要因为 哈希表底层的数组容量是小于实际存储的关键字的数量，所以发生冲突是必然的，我们只能够尽量避免，不能完全消除。
Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.
简单粗暴，直接有效。只需要预估好数据规划好节点。就能保证一段时间的数据支撑。使用HASH算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求，起到负载均衡+分而治之的作用。
上面的工作线程，从磁盘读文件、再通过网络发送数据，数据从磁盘到网络，兜兜转转需要拷贝四次，其中CPU亲自搬运都需要两次。
摘除了项目拷打的部分，把比较经典的问题给大家做了个总结，面试范围主要是Java 基础+Java 并发+JVM+MySQL+Redis+操作系统+算法，整体上难度一般，可能是项目拷打的比较多，八股就随便问问了。
在这个问题中，我们需要使用一个非常大的数组来模拟一个字典，要求在O(1)时间内完成 SEARCH、INSERT 和 DELETE 操作。同时，我们不能一开始就对整个数组进行初始化，因为数组的规模太大。我们可以使用一个附加数组来记录字典中实际存储的关键字数目，以此帮助确定大数组中某个给定的项是否有效。
对于频繁使用的查找表，希望 ASL = 0 记录在表中位置和其关键字之间存在一种确定的关系 HASH 定义 根据设定的哈希函数 H(key) 和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集 (区间) 上，并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置，如此构造所得的查找表称之为“哈希表” HASH函数的构造 构造原则 - 函数本身便于计算 - 计算出来的地址分布均匀，即对任一关键字k，f(k) 对应不同地址的概率相等，目的是尽可能减少冲突 --- 直接定址法
原文链接：https://juejin.im/post/5be4e93b6fb9a049e7019af0
本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的一致性哈希负载均衡的详细分析。对源码逐行解读、根据实际运行结果，配以丰富的图片，可能是东半球讲一致性哈希算法在Dubbo中的实现最详细的文章了。
但是这个答案存在问题，因为没有考虑到hashcode出现负数的情况，为什么hashcode会出现负数呢？
博主简介👨🏼⚕️：国内某一线互联网公司Java工程师👨🏼💻，业余自媒体创作者💻，CSDN博客专家🏆，Java领域优质创作者📕，华为云享专家🥇，华为HDZ核心成员👨💼，曾发表并出版ISEAE信息科学国际论文，全网累计发表技术博客60余万字📒，公众号【码猿编程日记】作者，坚信每一次敲动键盘都能让生活变得更智能，世界变得更有趣！ 课前答疑：很多小伙伴问我零基础或者根本没有使用过Redis，可以学习嘛？当然是可以的！充分考虑到小伙伴们的学习程度有所不同，所以本次课程的所有操作都是在Windows环境下进行
集合与字典 ： 集合常见的形式是Set，字典常见的形式是Map Set 和 Map 主要的应用场景在于 数据重组 和 数据储存。 集合 与 字典 的区别： 共同点：集合、字典 可以储存不重复的值 不同点：集合类似于数组，元素的只有key没有value，value就是key。字典是以 key, value 的形式储存，键的范围不限于字符串，各种类型的值（包括对象）都可以当作键 时间复杂度： set或map可以用哈希表或平衡二叉搜索树实现 哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是`O(1)`，哈希表优点是
背景 在最近的一次渗透测试中，我拿下了一台运行OpenNMS的服务器，并获取了该服务器的root访问权限。在后利用阶段我提取了几个本地用户的哈希密码，我想尝试破解这些哈希值因为这些密码可能会被重复用在其他重要认证上。但对于OpenNMS的哈希密码我几乎一无所知，通过在Google上的一番搜索也并未发现任何有价值的资源。为此，我决定发布一款Python工具以帮助那些OpenNMS服务器的渗透测试者。具初步了解这些哈希密码是base64编码的字符串，前16个字节是盐，剩余的32个字节是sha256（salt.p
18岁以下勿入！！！ 看到这个标题，是不是觉得我们准备搞事情了，没错！我们的口号就是： 咳咳，这里是TSW的研发团队，在前不久我们开源了TSW (Tencent Server Web)框架，TSW是一
回答： HashMap的底层呢是通过数组加单向链表实现的，数组中的每一个元素都是一个链表结构，而链表中的每一个节点又是一个Entry对象，这个Entry对象呢，它是用来存储真正的K-V，也就是键值对的这个值。 在hashmap中有两个比较重要的方法，一个是get()方法，一个是put()方法。 我先说一下put方法吧，在存储K-V键值对的时候，我们首先会调用一个hash方法，然后通过这个方法，可以计算出Key的 Hash的值，从而得到一个10进制的数字，用这个数字和数组的长度减一去取模，就可以得到一个结果，也就是数组的下标，然后我们根据这个下标去找到数组中存储的这个单向链表，然后把链表中的每一个Key和要插入的Key进行一个equals()的比较，如果是相等的话，我们就直接更新这个value的值，也就是覆盖，如果不相等的话就把新的K-V值put()到这个链表中去，在put的过程中的话，我们当哈希表中存储键值对超过了数组长度乘以负载因子的时候，就会将这个数组扩容为两倍，还有就是在插入链表的时候，如果链表长度超过了我们默认设置的阈值为8的时候，结点的数据结构就会自动转化为一个红黑树的结构。 接下来就是再说一下get()方法吧，调用的时候和put方法也比较类似，同样也会先去调用hash方法，然后对key进行计算，用这个数字和数组的长度减一去取模，也就是数组的下标，然后我们再遍历这个下标对应的链表元素，再进行equals的比较，如果key相同的话，就把这个元素取回并返回给用户。 hashmap最核心的原理就是利用hash值来计算出这个下标的位置，然后再用equals比较，这一步主要是解决哈希冲突的问题
Design a HashMap without using any built-in hash table libraries.
1. 字符串类型 1.1 常用API SET key value //存入字符串键值对 MSET key value [key value ..].. //批量存储字符串键值对 SETNX key value //存入-个不存在的字符串键值对 GET key //获取一个字符串键值 MGET key [key ...]
HashMap 使用哈希表来存储数据，它的内部实现方式是一个数组加链表的结构。当我们将键值对存储到 HashMap 中时，它会首先根据 key 的哈希值来确定该键值对在数组中的位置。如果该位置上已经存在了其他的键值对，它会将该键值对加入到该位置上的链表中。如果该位置上没有键值对，它会直接将键值对存储在该位置上。在进行查找时，HashMap 也是根据 key 的哈希值来确定该键值对在数组中的位置，并且通过链表遍历来找到该键值对。
这些定义和要求都比较理论，可能还是不好理解，我拿MD5这种哈希算法来具体说明一下。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。 作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
HashMap是一种Map，HashMap仅是一种Map的实现版本，下面的图片展示了java中Map的一些实现版本：
在 JDK1.7 当中 HashTable 数据结构为 数组 + 链表，假定现在有一个 HashMap 内容如下。
Redis 5 种基本数据结构（String、List、Hash、Set、Sorted Set）在面试中经常会被问到，这篇文章我们一起来回顾温习一下。
1、 java7之前，方法区位于永久代(PermGen)，永久代和堆相互隔离，永久代的大小在启动JVM时可以设置一个固定值，不可变； 2、 java7中，static变量从永久代移到堆中； 3、 java8中，取消永久代，方法存放于元空间(Metaspace)，元空间仍然与堆不相连，但与堆共享物理内存，逻辑上可认为在堆中 ，但是实际上我们说的堆指的是用于存放java对象的那些空间。元空间并不在虚拟机中,而是使用本地内存
答：通过分析源码我们知道了HashMap通过resize()方法进行扩容或者初始化的操作，下面是对源码进行的一些简单分析：
缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在即没有命中，同时在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍，然后返回空。
哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是O(1)，哈希表优点是查找非常快，哈希表的缺点是失去了数据的顺序性，平衡二叉搜索树实现的map或set查找时间复杂度是O(logn)，它保证了数据顺序性
一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。 不过这里有个很大的坑，即 Map 中 Entry 的顺序问题，即仅仅 Key 的顺序不同而值相同时哈希值应该相同。 如果使用 AI 大概率会注意到这个问题，如果直自己写很容易忽略这个问题。
1. 简介 Redis hash 是一个键值对集合。 Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。类似Java里面的Map<String,Object> [在这里插入图片描述] 用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储 主要有以下2种存储方式： 每次修改用户的某个属性需要，先反序列化改好后再序列化回去。开销较大。 [在这里插入图片描述] 用户ID数据冗余 [在这里插入图片
你可能没想到： RocketMQ、 Hbase 、Cassandra 、LevelDB 、RocksDB 这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。
数据类型的应用场景？ 字符串string 可以通过set key value 实现单值缓存 可以通过setnx product:10001 true 实现分布式锁，返回1表示获取锁成功，返回0表示获取锁失败，这个值已经被设置过 可以通过incr acticle:readcount{文章id} 实现计数器，每执行一次加一 可以通过incrby orderId 1000 实现分布式系统全局序列号，一次性拿1000个序列号，在redis里面加一，批量生成序列号提升性能 因为string 类型是二进制
Redis是一种基于键值对的NoSQL数据库，它的值主要由string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合）五种基本数据结构构成，除此之外还支持一些其他的数据结构和算法。key都是由字符串构成的，那么这五种数据结构的使用场景有哪些？一起来看看！
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。那除了负载均衡，她还有什么其他的用途呢，下面我们来看下。
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