数组和链表的特点
数组支持随机存取；
分配数组需要连续的内存空间；
链表不支持随机存取；
链表不需要连续的内存空间；
哈希表
由于数组和链表具有各自的优缺点和适用场景，所以为了进一步提高数据的读写性能，哈希表就诞生了，即哈希表就是”数组+链表“，数组构成hash bucket，链表解决hash冲突。然而这里所说的链表已经不是狭义上的链表了，它可以是任何适用的数据结构，例如AVL树，红黑树等。在java 8中的HashMap，当链表中的数据超过一定的阈值后，链表就会转化为红黑树，以避免因为hash冲突过于严重，导致HashMap性能急剧下降。
哈希函数
哈希函数是哈希表中最重要的函数，它决定了一个元素在哈希表中所属bucket的位置，如果哈希函数设计的不合理，那么就会产生比较严重的哈希冲突，使得哈希表性能下降。
在不同的应用领域，哈希函数的设计原则可能有所差异，但有一个总的指导思想：哈希函数在计算哈希值时，应尽量包含元素的更多信息，什么意思呢？
public class Person {
private String name;
private Integer age;
@Override
public int hashCode() {
return name.hashCode() + age.hashCode();
}
}
如果把Person对象当做一个哈希中的元素时，Person的hashCode()首先会被调用，如果这个hashCode()包含了Person完整的信息，就能尽可能的避免出现hash冲突。
用Effective Java中的话说：
为截然不同的两个对象(equal返回false)产生截然不同的hash code，有助于提高散列表的性能。即可在一定程度上有效的避免哈希冲突。
另外，哈希函数的设计也不能过于复杂，由于对于哈希表的绝大多数操作都需要调用哈希函数，如果设计的过于复杂，那么势必影响散列表的性能。
总结一下一个号的哈希函数具有的特点：
- 均匀分布
- 逻辑简单
解决哈希冲突
链地址法
链地址法是最常用的解决hash冲突方式，即在一个hash bucket下挂载一个链表，将所有hash值相同的元素放到这个链表下。
但这种方式有一个弊端，在极端情况下，如果所有的元素都产生可hash冲突，被放到了同一个bucket下，那么哈希表就退化成了一个链表，相关操作的时间复杂度从O(1)退化成了O(n)。
为了解决这个问题，java中的HashMap 当链表中的节点个数达到8个时，链表就会升级为红黑树，进而保证HashMap不会因为hash冲突而性能急剧下降。
哈希碰撞攻击属于Dos攻击的一种，它的主要原理就是利用实现设计好的数据，使哈希表产生严重的哈希冲突，哈希表性能急剧下降，进而拖垮系统。它主要就是利用了哈希表的存储结构的特点。
开放地址法
在链地址法中，每个元素它所对应的hash bucket都是固定的，但是开放地址法则采用了完全不同的思路。当产生hash冲突时，就会试图向下寻找不为空的hash bucket，并将其放在其中。
这种方法应用貌似不是很多，本人也不甚了解。