1 什么是hash抵触

咱们晓得HashMap底层是由数组+链表/红黑树形成的，当咱们通过put(key, value)向hashmap中增加元素时，须要通过散列函数确定元素到底应该搁置在数组中的哪个地位，当不同的元素被搁置在了数据的同一个地位时，后放入的元素会以链表的模式，插在前一个元素的尾部，这个时候咱们称产生了hash抵触。

2 如何解决hash抵触

事实上，想让hash抵触齐全不产生，是不太可能的，咱们能做的只是尽可能的升高hash抵触产生的概率：上面介绍在HashMap中是如何应答hash抵触的?

当咱们向hashmap中put元素(key, value)时,最终会执行putVal()办法，而在putVal()办法中，又执行了hash(key)这个操作，并将执行后果作为参数传递给了putVal办法。那么咱们先来看hash(key)办法干了什么。

public V put(K key, V value) {        return putVal(hash(key), key, value, false, true);}static final int hash(Object key) {    int h;   // 判断key是否为null, 如果为null,则间接返回0;   // 如果不为null，则返回(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)的执行后果    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)执行了三步操作 ：咱们一步一步来剖析:

第1步：h = key.hashCode()

这一步会依据key值计算出一个int类型的h值也就是hashcode值，例如

"helloWorld".hashCode() --> -1554135584"123456".hashCode() --> 1450575459"我爱java".hashCode() --> -1588929438

至于hashCode()是如何依据key计算出hashcode值的，要分几种状况进行剖析:

  1. 如果咱们应用的本人创立的对象，在咱们没有重写hashCode()办法的状况下,会调用Object类的hashCode()办法，而此时返回就是对象的内存地址值，所以如果对象不同，那么通过hashcode()计算出的hashcode就是不同的。
  2. 如果是应用java中定义的援用类型例如String，Integer等作为key，这些类个别都会重写hashCode()办法，有趣味能够翻看一下对应的源码。简略来说，Integer类的hashCode()返回的就是Integer值,而String类型的hashCode()办法稍稍简单一点，这里不做开展。总的来说，hashCode()办法的作用就是要依据不同的key失去不同的hashCode值。

JDK 8 系列教程：

https://www.javastack.cn/cate...
第2步：h >>> 16

这一步将第1步计算出的h值无符号右移16位。

为什么要右移16位，当然是位了第三步的操作。

第3步：h ^ (h >>> 16)

将hashcode值的高下16位进行异或操作(同0得0、同1得0、不同得1)失去hash值，举例说明：

  • 假如h值为：1290846991
  • 它的二进制数为：01001100 11110000 11000011 00001111
  • 右移十六位之后：00000000 00000000 01001100 11110000
  • 进行异或操作后：01001100 11110000 10001100 11110000
  • 最终失去的hash值：1290833136

那么问题来了: 明明通过第一步失去的hashcode值就能够作为hash返回，为什么还要要进行第二步和第三步的操作呢？答案是为了缩小hash抵触！

元素在数组中寄存的地位是由上面这行代码决定的：

// 将(数组的长度-1)和hash值进行按位与操作:i = (n - 1) & hash  // i为数组对应地位的索引  n为以后数组的大小

咱们将下面这步操作作为第4步操作，来比照一下执行1、2、3、4四个步骤和只执行第1、4两个步骤所产生的不同成果。

咱们向hashmap中put两个元素node1(key1, value1)、node2(key2, value2)，hashmap的数组长度n=16。

执行1、2、3、4 四个步骤:

1.h = key.hashCode()

  • 假如计算的后果为：h = 3654061296
  • 对应的二进制数为:    01101100 11100110 10001100 11110000

2.h >>> 16

  • h无符号右移16位失去：00000000 00000000 01101100 11100110

3.hash = h ^ (h >>> 16)

  • 异或操作后失去hash：  01101100 11110000 11100000 00000110

4.i = (n-1) & hash

  • n-1=15 对应二进制数 :    00000000 00000000 00000000 00001111
  • hash :   01101100 11110000 11100000 00000110
  • hash & 15 :    00000000 00000000 00000000 00000110
  • 转化为10进制 ：&ensp 5

最终失去i的值为5，也就是说node1寄存在数组索引为5的地位。

同理咱们对(key2, value2) 进行上述同样的操作过程:

1.h = key.hashCode()

  • 假如计算的后果为：h = 3652881648
  • 对应的二进制数为:    01101100 11011101 10001100 11110000

2.h >>> 16

  • h无符号右移16位失去：00000000 00000000 01101100 11011101

3.hash = h ^ (h >>> 16)

  • 异或操作后失去hash：  01101100 11110000 11100000 00101101

4.i = (n-1) & hash

  • n-1=15 对应二进制数 :    00000000 00000000 00000000 00001111
  • hash :   01101100 11110000 11100000 00101101
  • hash & 15 :   00000000 00000000 00000000 00001101
  • 转化为10进制 ：&ensp 13

最终失去i的值为13，也就是说node2寄存在数组索引为13的地位

node1和node2存储的地位如下图所示:

执行1、4两个步骤:

1.h = key.hashCode()

  • 计算的后果同样为：h = 3654061296
  • 对应的二进制数为:    01101100 11100110 10001100 11110000

4.i = (n-1) & hash

  • n-1=15 对应二进制数 :    00000000 00000000 00000000 00001111
  • hash(h) :   01101100 11100110 10001100 11110000
  • hash & 15 :   00000000 00000000 00000000 00000000
  • 转化为10进制 ：  0

最终失去i的值为0，也就是说node1寄存在数组索引为0的地位

同理咱们对(key2, value2) 进行上述同样的操作过程:

1.h = key.hashCode()

  • 计算的后果同样为：h = 3652881648
  • 对应的二进制数为:    01101100 11011101 10001100 11110000

4.i = (n-1) & hash

  • n-1=15 对应二进制数 :    00000000 00000000 00000000 00001111
  • hash(h) :   01101100 11110000 11100000 11110000
  • hash & 15 :   00000000 00000000 00000000 00000000
  • 转化为10进制 ：  0

最终失去i的值为0，也就是说node2同样寄存在数组索引为0的地位

node1和node2存储的地位如下图所示:

置信大家曾经看出区别了：

当数组长度n较小时，n-1的二进制数高16位全副位0，这个时候如果间接和h值进行&（按位与）操作，那么只能利用到h值的低16位数据，这个时候会大大增加hash抵触产生的可能性，因为不同的h值转化为2进制后低16位是有可能雷同的，如下面所举例子中:key1.hashCode() 和key2.hashCode() 失去的h值不同，一个h1 = 3654061296 ，另一个h2 = 3652881648，然而可怜的是这h1、h2两个数转化为2进制后低16位是完全相同的，所以h1 & (n-1)和 h2 & (n-1) 会计算出雷同的后果，这也导致了node1和node2 存储在了数组索引雷同的地位，产生了hash抵触。

当咱们应用进行 h ^ (h >>> 16) 操作时，会将h的高16位数据和低16位数据进行异或操作，最终得出的hash值的高16位保留了h值的高16位数据，而hash值的低16数据则是h值的高下16位数据独特作用的后果。所以即便h1和h2的低16位雷同，最终计算出的hash值低16位也大概率是不同的，升高了hash抵触产生的概率。

ps：这外面还有一个值的留神的点: 为什么是(n-1)?

咱们晓得n是hashmap中数组的长度,那么为要进行n-1的操作？答案同样是为了升高hash抵触产生的概率！

要了解这一点，咱们首先要晓得HashMap规定了数组的长度n必须为2的整数次幂，至于为什么是2的整数次幂，会在HashMap的扩容办法resize()里具体讲。

既然n为2的整数次幂，那么n肯定是一个偶数。那么咱们来比拟i = hash & n和 i = hash & (n-1)有什么异同。

n为偶数，那么n转化为2进制后最低位肯定为0，与hash进行按位与操作后最低位仍肯定为0，这就导致i值只能为偶数，这样就节约了数组中索引为奇数的空间，同时也减少了hash抵触产生的概率。

所以咱们要执行n-1,失去一个奇数，这样n-1转化为二进制后低位肯定为1，与hash进行按位与操作后最低位即可能位0也可能位1，这就是使得i值即可能为偶数，也可能为奇数，充分利用了数组的空间，升高hash抵触产生的概率。

至此, JDK1.8中 HashMap 是如何在存储元素时缩小hash产生就解说结束了！

起源：blog.csdn.net/weixin_43689776/article/details/99999126

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