六、深入理解JDK1.8中HashMap哈希冲突解决方案
导读
前面文章一、深入理解-Java集合初篇 中我们对Java的集合体系进行一个简单的分析介绍，上两篇文章二、Jdk1.7和1.8中HashMap数据结构及源码分析 、三、JDK1.7和1.8HashMap数据结构及源码分析-续 中我们分别对JDK1.7和JDK1.8中HashMap的数据结构、主要声明变量、构造函数、HashMap的put操作方法做了深入的讲解和源码分析。
四、深入理解Java中的HashMap「网易面试快答」文章中主要针对面试中常见的面试问题进行简单解答。
五、深入理解JDK1.7中HashMap哈希冲突解决方案对JDK1.7中HashMap的哈希冲突及减少哈希冲突的解决方案做详细的介绍，并通过源码加深大家的理解。
本篇文章我们将要对JDK1.8中HashMap的哈希冲突及减少哈希冲突的解决方案做详细的介绍，并通过源码加深大家的理解。
如果大家在面试中针对Java集合或者Java中的HashMap大家还有什么疑问或者其他问题，可以评论区告诉我。
简单介绍
JDK1.7—》哈希表，链表
JDK1.8—》哈希表，链表，红黑树— JDK1.8之后，当链表长度超过8使用红黑树。
非线程安全
0.75的负载因子，扩容必须为原来的两倍。
默认大小为16，传入的初始大小必须为2的幂次方的值，如果不为也会变为2的幂次方的值。
根据HashCode存储数据。
JDK1.8的哈希冲突解决方案
hash函数是先拿到通过key 的hashcode，是32位的int值，然后让hashcode的高16位和低16位进行异或操作。
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这个叫扰动函数，这么设计有二点原因：
-
一定要尽可能降低hash碰撞，越分散越好；
-
算法一定要尽可能高效，因为这是高频操作, 因此采用位运算；
为什么采用hashcode的高16位和低16位异或能降低hash碰撞？hash函数能不能直接用key的hashcode？
因为key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。int值范围为**-2147483648~2147483647**，前后加起来大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。你想，如果HashMap数组的初始大小才16，用之前需要对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。(来自知乎-胖君)
源码中模运算就是把散列值和数组长度-1做一个"与"操作，位运算比%运算要快。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
**顺便说一下，这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整数幂。因为这样（数组长度-1）正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。**以初始长度16为例，16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值。
10100101 11000100 00100101
& 00000000 00000000 00001111
----------------------------------
00000000 00000000 00000101 //高位全部归零，只保留末四位
但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，如果正好让最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。
时候“扰动函数”的价值就体现出来了，说到这里大家应该猜出来了。看下面这个图：
右位移16位，正好是32bit的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。
最后我们来看一下Peter Lawley的一篇专栏文章《An introduction to optimising a hashing strategy》里的的一个实验：他随机选取了352个字符串，在他们散列值完全没有冲突的前提下，对它们做低位掩码，取数组下标。
结果显示，**当HashMap数组长度为512的时候（2的9次方），也就是用掩码取低9位的时候，在没有扰动函数的情况下，发生了103次碰撞，接近30%。而在使用了扰动函数之后只有92次碰撞。碰撞减少了将近10%。**看来扰动函数确实还是有功效的。
另外Java1.8相比1.7做了调整，1.7做了四次移位和四次异或，但明显Java 8觉得扰动做一次就够了，做4次的话，多了可能边际效用也不大，所谓为了效率考虑就改成一次了。
1.7的hash代码：
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
1.8的hash代码：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
往期文章链接
Java集合
一、深入理解-Java集合初篇
二、Jdk1.7和1.8中HashMap数据结构及源码分析
三、JDK1.7和1.8HashMap数据结构及源码分析-续
四、深入理解Java中的HashMap「网易面试快答」
五、深入理解JDK1.7中HashMap哈希冲突解决方案
Java-IO体系
一、C10K问题经典问答
二、java.nio.ByteBuffer用法小结
三、Channel 通道
四、Selector选择器
五、Centos-Linux安装nc
六、windows环境下netcat的安装及使用
七、IDEA的maven项目的netty包的导入（其他jar同）
八、JAVA IO/NIO
九、网络IO原理-创建ServerSocket的过程
十、网络IO原理-彻底弄懂IO
十一、JAVA中ServerSocket调用Linux系统内核
十二、IO进化过程之BIO
十三、Java-IO进化过程之NIO
十四、使用Selector（多路复用器）实现Netty中Reactor单线程模型
十五、使用Selector（多路复用器）实现Netty中Reactor主从模型
十六、Netty入门服务端代码
十七、IO进化过程之EVENT（EPOLL-事件驱动异步模型）
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