当数据量变大，并发量也增加的时候，把全部的缓存数据放在一台机器上就有些吃力了，毕竟一台机器的资源是有限的，通常我们会搭建集群环境，让数据尽量平均的放到每一台 Redis 中，比如我们的集群中有 4 台Redis。

在写本文的时候，很多知识我也是边写边学，难免有很多写得不好、理解得不透彻的地方，而且代码整体也比较糙，未有考虑到可能的各种情况。抛砖引玉，一方面，写得不对的地方，还望网友朋友们指正；另一方面，后续我也将通过自己的工作、学习不断完善上面的代码。

在(文本挖掘的分词原理)中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。

什么是Hash碰撞？ 提及Hash碰撞，就要提到HashMap的存储实现 如下图 即图中重复颜色的元素冲突了，就是Hash碰撞 是计算得到的Hash值相同，需要放到同一个bucket中就为Hash碰撞 解决Hash碰撞(冲突)？ 在java中使用的链接法、拉链法 jdk1.7中 在调用HashMap的put方法或get方法时，都会首先调用hashcode方法，去查找相关的key，当有冲突时，再调用equals方法 JDK1.7的时候是使用一个Entry数组来存储数据，用key的ha

1. 前言 HashMap对于Java程序员来说一定不陌生，除了平时开发会经常使用外，它也是面试官非常喜欢问的一个知识点。HashMap是哈希表的一个经典实现，底层数据结构是数组+链表，在JDK8中还引入了红黑树，以解决链表线性查找的效率问题。HashMap设计的非常优秀，源码两千多行，有很多可以拿出来讨论的点，本篇文章主要分析HashMap二次哈希的目的。 2. 哈希码的作用 首先，我们得先了解哈希码的作用是什么？HashMap底层采用数组+链表/红黑树的数据结构来存储键值对的映射关