1.Hash函数(别名:散列函数,又叫Hash算法)
Hash函数指将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。
把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。因此，散列值是不可逆的，无法通过散列值确定输入值
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
常用的Hash算法
- UUID(Hash Function For Sequence of Unique Ids)
- MD5(Message-Digest Algorithm 5)
- SHA(Secure Hash Algorithm)
Sha1哈希值长度为160位，Sha256为256位，更安全。
常用的Hash函数
1．直接寻址法。
取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）
2．数字分析法。
分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
3．平方取中法。
取关键字平方后的中间几位作为散列地址。
4．折叠法。
将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。
5．随机数法。
选择一随机函数，取关键字作为随机函数的种子生成随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。
6．除留余数法。
取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生碰撞。
著名的ELFhash算法
int ELFhash(char*key) { unsigned long h=0; while(*key) { h = (h << 4) + *key++; unsigned long g = h & 0xF0000000L; if(g) h ^= g >> 24; h &= ~g; } return h % MOD; }
2.Hash表(别名: 散列表)
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
3.Hash 冲突
所谓 hash 冲突，是由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，所以总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。
无论哈希函数设计有多么精细，都会产生冲突现象，也就是2个关键字(key)处理函数f(key)的结果hashValue映射在了同一位置上，因此，有一些方法可以避免冲突。
4.解决 hash 冲突的方法
- 开放定址法，也称为线性探测法
就是从发生冲突的那个位置开始，按照一定的次序从 hash 表中找到一个空闲的位置，然后把发生冲突的元素存入到这个空闲位置中。ThreadLocal 就用到了线性探测法来解决 hash 冲突的。
向这样一种情况（如图），在 hash 表索引 1 的位置存了一个 key=name，当再次添加
key=hobby 时，hash 计算得到的索引也是 1，这个就是 hash 冲突。而开放定址法，
就是按顺序向前找到一个空闲的位置来存储冲突的 key。
- 链式寻址法
这是一种非常常见的方法，简单理解就是把存在 hash 冲突
的 key，以单向链表的方式来存储，比如 HashMap 就是采用链式寻址法
来实现的。
向这样一种情况（如图），存在冲突的 key 直接以单向链表的方式进行存储。
- 多hash法
就是当通过某个 hash 函数计算的 key 存在冲突时，再用另外一个 hash 函数对这个 key 做 hash，一直运算直到不再产生冲突。这种方式会增加计算时间，性能影响较大。
- 建立公共溢出区
就是把 hash 表分为基本表和溢出表两个部分，凡事存在冲突的元素，一律放入到溢出表中。
【注意】HashMap 在 JDK1.8 版本中，通过链式寻址法+红黑树的方式来解决 hash 冲突问题，其中红黑树是为了优化 Hash 表链表过长导致时间复杂度增加的问题。当链表长度大于 8 并且 hash 表的容量大于 64 的时候，再向链表中添加元素就会触发转化。