回答重点

前置知识，需要先了解 HashMap原理

如果刚好触发扩容，那么当前用户请求会被阻塞，因为 HashMap的底层是基于数组+链表(红黑树)来实现的，一旦它发生扩容，就需要新增一个比之前大2倍的数组，然后将元素copy到新的数组上

而 1G 的 HashMap 够大，所以扩容需要一定的时间，而扩容使用的又是当前的线程，所以用户此时会被阻塞，等待扩容完毕。

如何改造现有 HashMap 结构而优化处理这种场景?

此时可以借鉴 Redis 的 Hash 结构，因为 Redis 处理命令恰好是单线程的，它的 Hash 表如果很大，触发扩容的时候是不是也会导致阻塞?

所以它是怎么优化的? 答案就是：渐进式rehash

我们都知道 HashMap 默认的扩容过程是一次性重哈希，即每次扩容都会创建一个更大的数组，并将所有元素重新哈希并放入新数组

而渐进式 rehash 就是把扩容过程分批完成，通过分批扩容来减少单次扩容的开销。

简单来说不要一次性扩容完毕，而是分批搬运数据。

在分批扩容过程中，HashMap 需要维护两个数组:

• 旧数组：扩容之前的数组，包含了部分尚未迁移的数据。
• 新数组：扩容过程中创建的新数组，用于存储迁移后的数据。

实现方式:

• 扩容分批化：将重新哈希的过程分成多个步骤，而不是一次性完成。在扩容时，先创建新的数组，但只重新哈希一部分旧数据。
• 增量式迁移：每次插入、修改或查询时，检查当前是否有未完成的扩容任务。如果有，则迁移少量旧数据到新数组中，直到完成所有数据的迁移。
• 迁移状态管理:通过状态字段记录扩容的进度，确保每次操作时扩容任务逐步推进。

有两个数组，那么 get操作时候如何查询呢?

• 优先查找新数组：当用户发起 get 请求时，优先从新数组中查找。因为已经迁移的数据会直接放入新数组。
• 回退查找旧数组：如果在新数组中没有找到对应的键，说明该键还未迁移至新数组，需要回退到旧数组查找

其实这就是空间换时间的概念，也是一种权衡。

• 优点：节省的用户扩容阻塞时间，把扩容时间的消耗平均分散都后面的处理中，基本上做到了无感知
• 缺点：空间开销比较大，因为在扩容的时候，同时存在两个大数组。

这类题目就是借助一个场景，看起来问的是hashmap，实际上考察对 Redis的渐进式 Hash，是否有深入的理解，考验面试者是不是仅就死记硬背，无法应用到真实的场景。