我通过脑图总结了map的知识点，上图！
一、计算Hash的方法有哪些？
- time 33
- MurmurHash
像redis 就用到了上面两种hash算法，hadoop、nginx 都用到了MurmurHash。
time33算法：简单高效，就是不断的乘33，和Java String的hashCode()方法很像：
//hash << 5 相当于 hash * 33
（hash = ((hash << 5) + hash) + (*str);）
MurmurHash算法：高运算性能，低碰撞率。而且google开源的guava给出了实现，我在工作中，曾用该方法对移动设备的DeviceId进行hash计算取模，非常的均匀：
Hashing.murmur3_128().hashString("test", Charset.forName("UTF-8")).asLong();
二、Java中的Object.hashCode方法与内存地址有关系吗？
Java中Java中的Object.hashCode方法是一个native方法，通过查一些资料得知，至少在OpenJDK中，默认hashCode()实现，与对象的内存地址无关。在版本6和7中，它是一个随机生成的数字。在8中，它是基于线程状态的数字。调用一次hashCode之后，其hashCode缓存在其对象头字段里，以便之后使用。
三、redis 中百万数据如何扩容知多少？和hashMap有何不同？
redis 中的数据结构也是 数组 + 链表实现。当redis中的数据越来越大，它是如何扩容呢？怎么做才不影响数据的访问和保存呢？
redis中有2个hash表，ht[0]和ht[1]，开始只使用ht[0]，如果需要扩容时，把rehashidx标识字段从-1改为0，标识需要扩容，给Hash表ht[1]申请当前容量2倍空间，新添加的键值往ht[1]存储，修改、删除、查找，需要在ht[0]和ht[1]都检索，两个hash表同时可用。执行插入、删除、查找、修改等操作前，都先判断当前字典rehash操作是否在进行中，是的话调用方法执行一个节点迁移，并且空闲时迁移，每次对100个节点迁移，直到rehash结束后，其中一个清空，并设置rehashidx标识字段为-1，完成扩容操作，耗时忽略不计。大神就是大神啊，如此之巧妙。
四、kafka中的读写分离Map之CopyOnWriteMap
kafka 的KafkaProducer在发送消息的时候，不是直接发送，而是放到一个CopyOnWriteMap结构的缓存池中，当缓存已满时，才唤醒发送线程，发送消息。提高吞吐量。CopyOnWriteMap 跟CopyOnWriteArrayList原理一样，volatile修饰map，添加时加锁，copy一份修改完之后替换变量，避免写对读的影响。
五、日常工作中的一些使用和技巧
- apache.commons.collections包下多key Map的使用
MultiKeyMap multiKeyMap = new MultiKeyMap<>();
multiKeyMap.put("a","b","b","d");
multiKeyMap.put("c","d","b","d");
System.out.println(multiKeyMap.get("a","b","b"));
- apache.commons.collections包下一个key多个value的Map的使用
MultiValueMap multiValueMap = new MultiValueMap();
multiValueMap.put("a", "a");
multiValueMap.put("a", "b");
multiValueMap.put("a", "c");
List<String> valueList = Lists.newArrayList(multiValueMap.getCollection("a"));
- 遍历
//第一种，通过guava工厂创建map，最好指定大小。
Map<String,String> map = Maps.newHashMapWithExpectedSize(16);
map.forEach((k, v) -> {
});
//第二种
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
}
- lambda表达式对Map强大的支持，靠万能的百度。
