散列冲突
    1.开放寻址法
    开放寻址法的核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。那如何重新探测新的位置呢？我先讲一个比较简单的探测方法，线性探测（Linear Probing）当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。
    线性探测、二次探测、双重散列（多个hash函数）
    2、链表法 。是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它要简单很多。所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。
    Java中LinkedHashMap就采用了链表法解决冲突，ThreadLocalMap是通过线性探测的开放寻址法来解决冲突
    开放寻址法解决冲突的散列表，删除数据的时候比较麻烦，需要特殊标记已经删除掉的数据。而且，在开放寻址法中，所有的数据都存储在一个数组中，比起链表法来说，冲突的代价更高，当数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开放寻址法。
    基于链表的散列冲突处理方法比较适合存储大对象、大数据量的散列表，而且，比起开放寻址法，它更加灵活，支持更多的优化策略，比如用红黑树代替链表。