场景题：如果没有内存限制，如何快速、安全地将 1000 亿条数据插入到 HashMap 中？

在没有内存限制的情况下，快速、安全地将 1000 亿条数据插入到 HashMap 中，可以从以下几个方面进行优化和考虑：

1. 选择合适的 HashMap 实现

HashMap 的默认容量和负载因子：默认情况下，HashMap 的初始容量是 16，负载因子是 0.75。当元素数量超过容量与负载因子的乘积时，HashMap 会进行扩容。为了减少扩容次数，可以在初始化时指定一个较大的容量。
ConcurrentHashMap：如果需要在多线程环境下安全地插入数据，可以使用 ConcurrentHashMap，它提供了更好的并发性能。

2. 预分配足够的容量

由于数据量非常大（1000 亿条），为了避免频繁的扩容操作，可以在初始化 HashMap 时预先分配足够的容量。例如：
```
long expectedSize = 100_000_000_000L;
int capacity = (int) (expectedSize / 0.75) + 1;
HashMap<KeyType, ValueType> map = new HashMap<>(capacity);
```
注意：HashMap 的容量必须是 2 的幂次方，因此实际容量可能会比计算的值稍大。

3. 并行插入

如果插入操作是独立的，可以考虑使用多线程并行插入数据。可以使用 ConcurrentHashMap 或者手动将数据分片，每个线程负责插入一部分数据。

例如，使用 Java 8 的 parallelStream() 进行并行插入：

List<Data> dataList = ...; // 1000 亿条数据
ConcurrentHashMap<KeyType, ValueType> map = new ConcurrentHashMap<>(capacity);
dataList.parallelStream().forEach(data -> map.put(data.getKey(), data.getValue()));

4. 优化哈希函数

如果键的哈希函数不够均匀，可能会导致哈希冲突增多，影响性能。确保键的 hashCode() 方法实现良好，尽量减少冲突。

5. 避免频繁的 GC

由于数据量非常大，频繁的垃圾回收可能会影响性能。可以通过以下方式减少 GC 的压力：
- 使用大内存机器，减少 GC 的频率。
- 使用堆外内存（Off-Heap Memory）存储数据，避免 JVM 堆内存的限制。

6. 数据分片

如果单机内存无法容纳 1000 亿条数据，可以考虑将数据分片存储在多台机器上。每台机器负责一部分数据的插入和存储。

7. 使用分布式存储

如果数据量确实非常大，单机无法处理，可以考虑使用分布式存储系统，如 Redis、Cassandra、HBase 等，这些系统可以水平扩展，支持海量数据的存储和访问。

8. 监控和调优

在实际插入过程中，监控系统的性能指标（如 CPU、内存、GC 等），并根据实际情况进行调优。

示例代码

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.LongStream;

public class MassiveDataInsertion {
    public static void main(String[] args) {
        long expectedSize = 100_000_000_000L;
        int capacity = (int) (expectedSize / 0.75) + 1;

        // 使用 ConcurrentHashMap 支持并发插入
        ConcurrentHashMap<Long, String> map = new ConcurrentHashMap<>(capacity);

        // 模拟 1000 亿条数据
        List<Long> dataList = LongStream.range(0, expectedSize).boxed().collect(Collectors.toList());

        // 并行插入数据
        dataList.parallelStream().forEach(key -> map.put(key, "value_" + key));

        System.out.println("Data insertion completed. Map size: " + map.size());
    }
}