【Java集合篇】HashMap的hash方法是如何实现的?

✔️ 典型解析

hash 方法的功能是根据 Key 来定位这个K-V在链表数组中的位置的。也就是hash方法的输入应该是个Object类型的Key，输出应该是个int类型的数组下标。

最简单的话，我们只要调用 Object 对象的hashCode()方法，该方法会返回一个整数，然后用这个数对 HashMap 或者 HashTable 的容量进行取模就行了。只不过，在具体实现上，考虑到效率等问题,HashMap的实现会稍微复杂一点。他的具体实现主要由两个方法 int hash(Object k) 和intindexFor(int h,int length)来实现的 DK 1.8中不再单独有indexFor方法，但是在计算具体的tableindex时也用到了一样的算法逻辑，具体代码可以看putVal方法)

hash:该方法主要是将Object转换成一个整型


indexFor:该方法主要是将hash生成的整型转换成链表数组中的下标

在这里面，HashMap的hash方法为了提升效率，主要用到了以下技术手段：

1、使用位运算(&)来代替取模运算(%)，因为位运算(&)效率要比代替取模运算(%)高很多，主要原因是位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快。


2、对hashcode进行扰动计算，防止不同hashCode的高位不同但低位相同导致的hash冲突。简单点说，就是为了把高位的特征和低位的特征组合起来，降低哈希冲突的概率，也就是说，尽量做到任何位的变化都能对最终得到的结果产生影响

✔️ 拓展知识仓

✔️ 使用&代替%运算

不知道，大家有没有想过，为什么可以使用位运算(&)来实现取模运算(%)呢?

这实现的原理如下:

X%2 ^ n = X&(2^n-1)


2 ^ n 表示2的n次方，也就是说，一个数对2^n取模== 一个数和( 2 ^ n - 1)做按位与运算


假设n为3，则2 ^ 3=8，表示成2进制就是1000。2^3-1=7，即0111。


此时X&(2^3- 1)就相当于取X的2进制的最后三位数


从2进制角度来看，X/8相当于X>>3，即把X右移3位，此时得到了X/8的商，而被移掉的部分(后一位)，则是X%8，也就是余数。

上面的解释不知道你有没有看懂，没看懂的话其实也没关系，你只需要记住这个技巧就可以了。或者你可以找几个例子试一下。

6 % 8 = 6，6 & 7 = 6


10 % 8 = 2，10 & 7 = 2

所以， return h & (length-1) ; 只要保证length的长度是 2^n 的话，就可以实现取模运算了。而HashMap中的length也确实是2的幂，初始值是16，之后每次扩充为原来的2倍。

链接: 【Java集合篇】为什么HashMap的Cap是2^n，如何保证？

总结一下，HashMap的数据是存储在链表数组里面的。在对HashMap进行插入/删除等操作时，都需要根据K-V对的键值定位到他应该保存在数组的哪个下标中。而这个通过键值求取下标的操作就叫做哈希。HashMap的数组是有长度的，Java中规定这个长度只能是2的幂，初始值为16。简单的做法是先求取出键值的hashcode，然后在将hashcode得到的int值对数组长度进行取模。为了考虑性能，Java总采用按位与操作实现取模操作。

其实，使用位运算代替取模运算，除了性能之外，还有一个好处就是可以很好的解决负数的问题。因为我们知道，hashcode的结果是int类型，而int的取值范围是-2^31 ~ 2^31 - 1，即[-2147483648，2147483647];这里面是包含负数的，我们知道，对于一个负数取模还是有些麻烦的。如果使用二进制的位运算的话就可以很好的避免这个问题。首先，不管hashcode的值是正数还是负数。length-1这个值一定是个正数。那么，他的二进制的第一位一定是(有符号数用最高位作为符号位，“0” 代表 “+” ，“1” 代表 “-”），这样里两个数做按位与运算之后，第一位一定是个0，也就是，得到的结果一定是个正数。

✔️扰动计算

其实，无论是用取模运算还是位运算都无法直接解决冲突较大的问题。

比如:CA11 0000 和 0001 0000 在对 0000 1111 进行按位与运算后的值是相等的。

两个不同的键值，在对数组长度进行按位与运算后得到的结果相同，这不就发生了冲突吗。那么如何解决这种冲突呢，来看下Java是如何做的。

其中的主要代码部分如下:

h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20)^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

这段代码是为了对key的hashCode进行扰动计算，防止不同hashCode的高位不同但低位相同导致的hash冲突。简单点说，就是为了把高位的特征和低位的特征组合起来，降低哈希冲突的概率，也就是说，尽量做到任何一位的变化都能对最终得到的结果产生影响。

举个例子来说，我们现在想向一个HashMap中put 个K-V对，Key的值为“hollischuang”，经过简单的获取hashcode后，得到的值为“1011000110101110011111010011011”，如果当前HashTable的大小为16，即在不进行扰动计算的情况下，他最终得到的index结果值为11。由于15的进制扩展到32位为“00000000000000000000000000001111”，所以，一个数字在和他进行按位与操作的时候，前28位无论是什么，计算结果都一样(因为0和任何数做与，结果都为0) 。如下图。

可以看到，后面的两个hashcode经过位运算之后得到的值也是11 ，虽然我们不知道哪个key的hashcode是上面例子中的那两个，但是肯定存在这样的key，这就产生了冲突。

那么，接下来，我看看一下经过扰动的算法最终的计算结果会如何

从上面图中可以看到，之前会产生冲突的两个hashcode，经过扰动计算之后，最终得到的index的值不一样了，这就很好的避免了冲突。