HashMap
在java的数据结构类库中提供了java.util.HashMap数据结构。它的数据存储结构为数组+单向链表。
- HashMap的初始容量为16即数组的长度。
对于HashMap中的数组，我们可以将每个数组位置看作一个桶。每个桶即为实际数据的存储容器。HashMap使用单向链表来实现这个桶容器。
HashMap的存储值步骤（put)：
- 当有数据需要存储在HashMap中时，则首先应用hash函数,对其key求取hash值；
- 然后与桶个数取模，获取到应当将值存储在数组的索引，即桶的位置；
- 在桶中应用单向链表进行相应的值存储；
- 判断是否需要进行数组长度扩容，如果需要则进行2倍数组长度扩容，然后进行数据重hash;
- 完成了本次数据的存储；
HashMap的数据读取步骤(get):
- 当使用相应的key，获取对应的值时，首先应用hash函数，对key进行取hash值；
- 然后与桶个数取模，获取到桶的索引位置；
- 遍历桶的容器实现单向链表中的所有值对应的key,获取对应的值内容返回前端；
- 完成本次的数据读取；
对于jdk8以后的hash存储，对于单个桶的数据量超过一个阀值之后采用红黑树结构进行存储，即桶中的数据量较少时采用单向链表；而当桶中的数据量较大时则采用红黑树结构进行数据的存储。这种数据结构改造主要是因为单向链表的数据读取速度较慢为O(n),而红黑树的数据读取速度为O(lgn).对于红黑树结构，我们先不深入讨论，后期有机会再说。
分库分表
在互联网电商中，当单个数据库(这里只考虑关系数据库)或单表的数据量太大，则需要使用分库分表技术来解决相应的问题。
为什么将HashMap与分库分表放在一起写呢？主要是为了脑洞大开，我们是否可以应用HashMap的实现思路来设计分库分表方案。
对于分库分表，主要需要解决如下问题：
- 分多少个库？即解决库的容量问题；
- 分库之后，数据处理库的定位问题；
- 分库之后数据的读取；
- 分库之后数据的写入；
- 分库之后如何扩容;
- 细节问题还有很多比如数据聚合，分布式事务等，这里只考虑主要思路
我们可以参考HashMap的实现思路，设计一个分库分表组件，每个部分相应的解决方案（对比如下）：
| 参数 | HashMap | 分库分表 |
|---|---|---|
| 容量（这个数为2的n次方） | hashMap存储数组的长度（初始值为16) | 需要分的数据库个数 |
| hash函数 | key的hash值计算 | 分库策略 |
| 取模 | 桶的位置定位 | 分库策略 |
| 数据读取 | 遍历单向链表 | jdbc读取数据 |
| 数据写入 | 写入单向链表的尾部 | jdbc写入数据库 |
| 扩容 | 在写入之后需要即扩容，并成倍的扩容 | 可以适时扩容，通过容量监控 |
容量，对于分库分表我们可以根据业务的实际数据量增长速度，可以进行提前预估算，以得出最初始的分库容量；
分库策略：在分库分表中，比如我们采用会员id，则相应的id值即可作为hash值，即不需要hash函数计算；然后能过取模操作获取对应的分库位置；当然也可以采用一致性hash算法，为后期的数据库扩容打基础；
分库扩容：可以通过容量监控，在请求量相对较低的时候进行扩容；而不需要像HashMap那样写后需要即扩容，而影响系统的响应性能。