如何设计一个散列函数？
1.散列函数的设计不能太复杂，否则会消耗很多计算时间，也就影响了散列表的性能。
2.散列函数生成的值要尽可能的随机并且均匀分布，这样才能最小化散列冲突，即便发生冲突，散列到每个槽里的数据也会比较平均，不会出现某个槽里数据太多的情况。
装载因子的选择
上一节我们讲过，装载因子越大，说明散列表中的元素越多，空闲位置越小，散列冲突的概率就越大。那我们怎样解决这个问题呢？可以通过设置装载因子的阈值来控制是扩容还是缩容，设计一个支持动态扩容的散列表。这里的装载因子的选择要权衡各个方面的因素，如果选择的值过大，会导致冲突过多，如果选择的值太小，会导致内存的严重浪费。所以我们选择装载因子的伐值时一定要权衡时间、空间复杂度，如果内存空间不紧张，对执行效率要求很高，可以降低装载因子的伐值。相反，如果内存空间不紧张，对执行效率要求不高，可以增加装载因子的值。
如何避免低效的扩容
我们知道，当装载因子已经达到伐值，需要先进行动态扩容，搬移旧数据，再插入新数据。如果此时的数据量非常大，那插入数据的过程就会变得特别慢，甚至无法接受。这样一次性扩容的操作，确实耗时过多，那么我们有什么好的方法来解决这个问题吗？事实上我们可以将扩容的过程穿插在插入数据的过程中，分批来完成。
具体过程：
当我们要插入一个新的数据时，如果装载因子已经达到伐值，我们先申请一个新的扩容后的空间，注意此时我们不做旧数据的搬移，而是直接将新数据插入到新的散列表中，然后从老的散列表中取出一个数据放到新的散列表中。以后每插入一个新的数据，我们都重复上面的过程，经过多次的插入操作后，老的散列表的数据就一点一点地全都搬移到新的散列表中。这样我们就没有了集中一次性插入数据和搬移数据，整个插入过程就会变得非常快。通过这种方式，任何情况下，插入数据的时间复杂度都是O(1)。
有人可能会有疑问，那中间的查询操作怎么办呢？
对于查询操作，为了兼容旧的和新的散列表，我们可以先在新的散列表中查找，如果没有找到，就在旧的散列表中查找。
如何选择散列冲突的解决办法
1.开放寻址法：
当数据量较小，装载因子较小时，适合采用开发寻址法。
2.链表法：
大部分情况下，链表法用的比较普遍。比较适合储存大对象，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，来避免散列表时间复杂度退化成O(n)，抵御散列碰撞攻击。
如何设计一个工业级的散列函数
先提一个问题，何为一个工业级的散列表？工业级的散列表应该具有哪些特性？
1.支持快速的查询、插入、删除操作；
2.内存占用合理，不能浪费过多的内存空间；
3…性能稳定，在极端情况下，散列表的性能也不会退化到无法接受的情况。
具体方案：（如何设计这样一个散列表呢）
1.设计一个合适的散列函数；
2.定义装载因子阈值，并且设计动态扩容策略；
3.选择合适的散列冲突解决方法。
关于散列函数、装载因子、动态扩容策略，还有散列冲突的解决办法，我们前面都讲过了，具体如何选择，还要结合具体的业务场景、具体的业务数据来具体分析。
4.对于动态散列表来说，不管我们如何设计散列函数，选择什么样的散列冲突解决方法。随着数据的不断增加，散列表总会出现装载因子过高的情况。这个时候，我们就需要启动动态扩容。