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　　HashTable是jdk 1.0中引入的产物，基本上现在很少使用了，但是会在面试中经常被问到，你都知道吗：

　　和HashMap相似，Hashtable底层采用数组+链表的数据结构，根据key找到数组对应的桶，相同的key通过链表维护，当数组桶的使用到达阈值后，会进行动态扩容。但是和HashMap不同的是，链表不会转换为红黑树。

　　扩容机制依赖两个成员变量，初始容量 和 加载因子。他们可以通过构造函数设置。

　　容量是值哈希表中桶的数量，初始容量就是哈希表创建时的容量。当容量达到阈值的时候，会进行扩容操作，每次扩容是原来容量的2倍加1，然后重新为hashtable中的每个元素重新分配桶的位置。

　　那阈值是多少呢，Hashtable的阈值，用于判断是否需要调整Hashtable的容量，等于Hashtable当前的容量*加载因子。

　　通常，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查找某个条目的时间。

　　本文主要讲解了Hashtable的基本功能和源码解析，虽然Hashtable本身不常用了，但是它的直接子类Properties目前还在被大量使用当中，所以学习它还是有一定价值的。下面在总结下Hashtable和HashMap的区别：

　　线程是否安全：HashMap是线程不安全的，HashTable是线程安全的；HashTable内部的方法基本都经过 synchronized修饰; 如果想要线程安全的Map容器建议使用ConcurrentHashMap,性能更好。

　　对Null key 和Null value的支持：HashMap中，null可以作为键，这样的键只有一个，可以有一个或多个键所对应的值为null；HashTable中key和value都不能为null，否则抛出空指针异常；

　　创建时如果不指定容量初始值，Hashtable默认的初始大小为11，之后每次扩容，容量变为原来的2n+1。HashMap默认的初始化大小为16。之后每次扩充，容量变为原来的2倍；

　　创建时如果给定了容量初始值，那么Hashtable会直接使用你给定的大小，而HashMap会将其扩充 为2的幂次方大小。

　　底层数据结构：JDK1.8及以后的HashMap在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间，Hashtable没有这样的机制。

　　该文讨论了一个系统架构问题，主要涉及RabbitMQ在处理订单消息时遇到的性能瓶颈。首先，系统使用RabbitMQ是为了解耦和提高性能，前端创建订单后通过RabbitMQ发送消息给订单履约系统消费并执行后续操作。当订单流量激增时，消息堆积导致服务器压力增加。 排查解决方案： 1. 增加消费者以提高消费速度，但发现即使增加消费者，消息堆积问题仍未解决。 2. 分析消费者逻辑，发现调用库存系统接口可能导致处理速度慢。库存系统压力大，接口响应慢，加剧问题。 3. 实施清空堆积消息的策略，新建消费者快速消费消息并存储在表中，减轻服务器压力。待库存服务恢复后，再将消息推回RabbitMQ处理。

　　RabbitMQ 核心模型包括交换机、队列和绑定，支持五种消息模式：简单队列、工作队列、发布/订阅、路由和主题模式，适用于不同场景的消息通信与分发。

　　文章分析了RocketMQ如何通过生产者端的同步发送与重试机制、Broker端的持久化存储与消息重试投递策略、以及消费者端的手动提交ack与幂等性处理，来确保消息在整个传输和消费过程中的不丢失。

　　本文介绍了分布式事务中的Saga模式，它用于解决微服务架构下的事务管理问题。Saga通过一系列本地事务和补偿操作确保最终一致性，分为编排和协同两种模式。文章重点讲解了编排模式，其中 Saga 协调者负责事务的执行和失败后的补偿。Saga 模式适用于业务流程明确且需要严格补偿的场景，能有效管理长事务，但实现上可能增加复杂性，并存在一致性延迟。文章还讨论了其优缺点和适用场景，强调了在面对分布式事务挑战时，Saga 模式的价值和潜力。

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