面试题：Java中提升Hashtable性能的常用优化技巧有哪些

Question

请简要阐述在Java编程中，为提升Hashtable性能，一般会采用哪些常见的优化技巧，比如从初始化容量、负载因子等方面说明。

Answer 1

1. 初始化容量：
   • 预估数据量：在创建Hashtable时，如果能提前预估存储的元素数量，设置合适的初始容量。例如，预计存储1000个元素，根据负载因子（默认为0.75），初始容量设置为(int)(1000 / 0.75) + 1，这样可以减少动态扩容的次数。动态扩容会导致重新计算哈希值、重新分配内存等操作，性能开销较大。
2. 负载因子：
   • 调整负载因子：Hashtable默认负载因子为0.75，在空间和时间效率上是一个比较好的平衡。如果应用场景中对空间比较敏感，且哈希冲突相对较少，可以适当提高负载因子，比如设置为0.85或0.9，这样可以减少哈希表占用的空间，但可能会增加哈希冲突的概率，进而影响查询性能。反之，如果对查询性能要求极高，可适当降低负载因子，如0.7，以减少哈希冲突，不过会占用更多的空间。
3. 减少哈希冲突：
   • 合理设计哈希函数：确保Hashtable中存储对象的hashCode()方法能够均匀地分布哈希值。例如，对于字符串对象，JDK中的String类的hashCode()方法就设计得比较合理，能够使不同的字符串尽可能均匀地分布在哈希表中。如果是自定义对象，应重写hashCode()方法，保证不同对象的哈希值尽量分散，减少冲突。
   • 使用合适的哈希算法：虽然Hashtable使用的是基本的哈希算法，但在某些特定场景下，可以考虑自定义哈希算法。例如，在数据量特别大且对性能要求极高的情况下，采用更复杂但更高效的哈希算法，如MurmurHash等，以提高哈希值的均匀性，减少冲突。
4. 避免频繁扩容：
   • 批量插入：如果有大量数据需要插入Hashtable，尽量采用批量插入的方式，而不是逐个插入。因为逐个插入可能会导致在插入过程中频繁触发扩容操作，而批量插入在预估好容量的情况下，可以一次性完成插入，减少扩容次数。例如，先将数据收集到一个List中，然后再通过循环一次性插入到Hashtable中。