哈希游戏- 哈希游戏平台- 哈希游戏官方网站hash算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法。散列就是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，输入称为Key(键)，输出为Hash值，即散列值hash(key)，散列算法即hash()函数（

　　如图，834313在hash表中散列到303432的位置上，出现了冲突，则顺序遍历hash表直到找到空闲位置写入834313；当散列表中空闲位置不多的时候，散列冲突的概率就会大大增加，一般情况下，我们会尽可能保证散列表中有一定比例的空闲槽位，此时，我们用装载因子来表示空闲位置的多少，计算公式是：散列表的装载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度。装载因子越大，说明空闲位置越少，冲突越多，散列表的性能就会下降。

　　这种解决散列冲突的处理方法比较适合大对象、大数据量的散列表，而且，支持更多的优化策略，比如使用红黑树代替链表；jdk1.8为了对HashMap做进一步优化，引入了红黑树，当链表长度太长（默认超过8）时，链表就会转换成红黑树，这时可以利用红黑树快速增删查改的特点，提高HashMap的性能，当红黑树节点个数小于8个时，又将红黑树转化成为链表，因为在数据量比较小的情况下，红黑树要维护平衡，比起链表，性能上的优势并不明显。

　　但是，如果数据增多，原来的10台机器已无法承受，需要扩容了，这时是如果所有数据都重新计算哈希值，然后重新搬移到正确的机器上，那就相当于所有的缓存数据一下子都失效了，会穿透缓存回源到数据库，这样就可能发生雪崩效应，压垮数据库。为了新增缓存机器不搬移所有的数据，一致性哈希算法就是比较好的选择了，主要的思想是：假设我们有kge机器，数据的哈希值范围是[0,Max]，我们将整个范围划分成m个小区间(m远大于k)，每个机器负责m/k个小区间，当有新机器加入时，我们就将某几个小区间的数据，从原来的机器中搬移到新的机器中，这样，即不用全部重新哈希、搬移数据，也保持了各个机器上数据量的平衡。