场景题：假设有一个 1G 大的 HashMap，此时用户请求过来刚好触发它的扩容，会怎样？让你改造下 HashMap 的实现该怎样优化？

在 Java 中，HashMap 的扩容是一个相对耗时的操作，尤其是在数据量非常大的情况下（如 1G 大小的 HashMap）。当用户请求触发扩容时，可能会导致系统性能下降，甚至出现短暂的不可用。以下是对问题的分析和优化方案：

1. 问题分析

(1) 扩容的触发条件

当 HashMap 中的元素数量超过 容量 * 负载因子 时，会触发扩容。
默认情况下，负载因子是 0.75，容量是 2 的幂次方。

(2) 扩容的过程

创建一个新的数组，容量是原数组的 2 倍。
将原数组中的所有元素重新哈希到新数组中。
释放原数组的内存。

(3) 扩容的性能问题

时间开销：重新哈希和复制数据需要遍历整个 HashMap，时间复杂度为 O(n)。
空间开销：扩容时需要额外分配一块内存，大小为原数组的 2 倍。
并发问题：如果在多线程环境下扩容，可能会导致数据不一致或死锁。

(4) 对用户请求的影响

延迟增加：扩容期间，用户请求的响应时间会增加。
资源占用：扩容会占用大量 CPU 和内存资源，可能影响其他请求的处理。

2. 优化方案

(1) 预分配足够的容量

在初始化 HashMap 时，根据预估的数据量预先分配足够的容量，避免频繁扩容。

int capacity = (int) (expectedSize / 0.75) + 1;
HashMap<KeyType, ValueType> map = new HashMap<>(capacity);

(2) 分段扩容

将 HashMap 分成多个段（Segment），每个段独立扩容，减少单次扩容的时间开销。
类似于 ConcurrentHashMap 的分段锁机制。

(3) 异步扩容

将扩容操作放到后台线程中执行，避免阻塞用户请求。
在扩容期间，用户请求可以继续访问旧的 HashMap，扩容完成后再切换到新的 HashMap。

(4) 增量扩容

每次扩容只迁移部分数据，而不是一次性迁移所有数据。
例如，每次扩容迁移 10% 的数据，分多次完成。

(5) 使用更高效的数据结构

如果 HashMap 的性能无法满足需求，可以考虑使用其他数据结构，如：
- ConcurrentHashMap：支持高并发访问。
- Trie（前缀树）：适用于键为字符串的场景。
- Redis：将数据存储到分布式缓存中，减少内存压力。

(6) 动态调整负载因子

根据实际场景动态调整负载因子，减少扩容频率。
例如，对于读多写少的场景，可以适当增大负载因子。

(7) 使用堆外内存

对于非常大的 HashMap，可以考虑使用堆外内存（Off-Heap Memory）存储数据，避免 JVM 堆内存的限制。

3. 改造 `HashMap` 的实现

以下是一个简单的改造示例，支持异步扩容：

import java.util.HashMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class AsyncResizeHashMap<K, V> {
    private HashMap<K, V> map;
    private HashMap<K, V> newMap; // 用于扩容的新 Map
    private ExecutorService executorService;
    private volatile boolean isResizing = false;

    public AsyncResizeHashMap(int initialCapacity) {
        this.map = new HashMap<>(initialCapacity);
        this.executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
    }

    public V get(K key) {
        if (isResizing) {
            // 如果正在扩容，优先从新 Map 中查找
            synchronized (this) {
                if (newMap != null && newMap.containsKey(key)) {
                    return newMap.get(key);
                }
            }
        }
        return map.get(key);
    }

    public void put(K key, V value) {
        if (isResizing) {
            // 如果正在扩容，将数据同时写入新旧 Map
            synchronized (this) {
                if (newMap != null) {
                    newMap.put(key, value);
                }
            }
        }
        map.put(key, value);

        // 检查是否需要扩容
        if (map.size() >= map.capacity() * 0.75 && !isResizing) {
            startResize();
        }
    }

    private void startResize() {
        isResizing = true;
        executorService.submit(() -> {
            synchronized (this) {
                newMap = new HashMap<>(map.capacity() * 2);
                newMap.putAll(map); // 复制数据到新 Map
                map = newMap; // 切换为新 Map
                newMap = null;
                isResizing = false;
            }
        });
    }
}