爲提高hash表查找性能，除了考慮選擇合適的hash表表長和完美的hash函數外，還必須考慮hash表處理衝突的能力。當hash函數對兩個不同的數據項產生了相同的hash值時，衝突就產生了。對於衝突的處理，通常採用的方法可以分爲三類：
（1）線性再散列法，簡單的按順序遍歷hash表，尋找下一個可用的槽；
（2）非線性再散列法，計算一個新的hash值；
（3）外部拉鍊法，將hash表中的每個槽當作具有相同hash值的數據項所組成鏈表的頭部，hash表將發生衝突的項添加到同一個鏈表中。
下面對這三種方法分別介紹。
1.線性再散列法
線性再散列法是形式最簡單的處理衝突的方法。插入元素時，如果發生衝突，算法會簡單的遍歷hash表，直到找到表中的下一個空槽，並將該元素放入該槽中。查找元素時，首先散列值所指向的槽，如果沒有找到匹配，則繼續遍歷hash表，直到：（1）找到相應的元素；（2）找到一個空槽（指示查找的元素不存在）；（3）整個hash表遍歷完畢（指示該元素不存在並且hash表是滿的）。下表顯示了以線性再散列法將｛89，18，49，58，69｝5個元素插入hash表的過程。（hash函數爲：hash(X)=X mod 10；hash表長一般用素數，這裏爲了說明方便取表長爲10）
第一次衝突發生在插入關鍵字49時，它被放在下一個空閒地址，即地址0。關鍵字58依次和18，89，49發生衝突，試選三次之後才找到一個空單元。對69的衝突用類似的方法處理。從以上過程可以看出，只要表中有空閒單元，總可以找到，但這裏選擇步長爲1，將會在hash表中產生聚集，即：即使hash表相對較空，還是會在某些區域形成一些區塊，這些區塊中的任何活動都將設計更大的步長。但如果以5或更大的值作爲步長，可以迅速地從擁擠區域移開，從而減少聚集現象的發生。事實上，只要hash表長和檢查槽的步長是互質的，那麼表中的每個槽都會被檢查到。
線性再散列法有兩個缺點：第一，不能從表中刪除元素，因爲相應的單元可能已經引起過沖突，元素繞過它存到了別處，例如，如果我們刪除了18，那麼其他的元素都會找不到。如果確實需要刪除，可以採用懶惰刪除的方法。第二，當表被填滿時性能下降明顯。
2.非線性再散列法
線性再散列法是從衝突位置開始，採用一個步長以順序方式遍歷hash表，來查找一個可用的槽，從上面的討論可以看出，它容易產生聚集現象。非線性再散列法可以避免遍歷散列表，它會計算一個新的hash值，並通過它跳轉到表中一個完全不同的部分。它的思想就是：通過跳轉到表中不同的部分，從而避免相似值的聚集，如果再散列函數跳轉到的槽已經被佔用了，則繼續執行新一輪的再散列和跳轉。
例如，還是上面的例子，如果再散列函數是hash(X)=R-(X mod R)，其中R爲小於hash表長的素數，如果我們選擇R＝7，則下表顯示了插入與前面相同的關鍵字的結果。
第一個衝突發生在49被插入的時候， hash(49)=7-0=7，故49被插入到位置6。Hash(58)=7-2=5，於是58被插入到位置3。最後69產生衝突，從而被插入到距離爲hash(69)=7-6=1的地方。
非線性再散列法也有不能從表中刪除元素的缺點。
無論是使用線性再散列法還是非線性再散列法，只有在散列表不會接近填滿的情況下，才能使用再散列。當散列表的負載因子增大時，再散列所花費的時間也會顯著增加。通過以上討論可以看出，再散列方法適用於表負載較低並且不太可能執行刪除操作的情況。
3.外部拉鍊法
外部拉鍊法是將hash表看作是一個鏈表數組，表中的每個槽要不爲空，要不指向hash到該槽的表項的鏈表。可以通過把元素添加到鏈表中來解決衝突。同樣，可以通過從鏈表中刪除元素來執行刪除操作。因此，解決衝突的代價不會超過向鏈表中添加一個節點，不需要執行再散列。在再散列中，表項的最大數量是由表中槽的原始數量確定的，與之不同的是，外部拉鍊法可以容納的元素於將在內存中存放的元素一樣多。
外部拉鍊法的原則是：hash表的大小一般與預料的元素個數差不多。
假設有一個表長爲10的hash表，給出10個關鍵字爲前10個自然數的平方，hash函數爲hash(X)=X mod 10，下圖就是對應的外部拉鍊法的hash表。
外部拉鍊法的平均查找時間是對鏈表的查找時間加上1，這個1是最初的定位hash表槽。外部拉鍊法的缺點是：它需要稍微多一些的空間來實現，因爲添加任何元素都需要添加指向節點的指針，並且每次探查也要花費稍微多一點的時間，因爲它需要間接引用指針，而不是直接訪問元素。由於今天的內存成本很低並且可以使用非常快的CPU，所以這些缺點都是微不足道的。因此，實際使用hash表時，一般都是使用拉鍊法來解決hash衝突。