计算过程
以下代码叫做 “扰动函数”
//java 8 中的散列值优化函数 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
理论上 hash 散列是一个 int 值，如果直接拿出来作为下标访问 hashmap 的话，考虑到二进制 32 位，取值范围在-2147483648 ~ 2147483647。大概有 40 亿个 key ， 只要哈希函数映射比较均匀松散，一般很难出现碰撞。
一个客观的问题：要存下 40 亿长度的数组，服务器内存是不能放下的。通常咱们 HashMap 的默认长度为 16 。所以这个 hashCode , (key.hashCode ) 是不能直接来使用的。使用之前先做对数组长度的与运算，得到的值才能用来访问数组下标。
代码如下：
// n = hashmap 的长度 p = tab[i = (n - 1) & hash])
这里为什么要使用 n -1 ，来进行与运算，这里详单与是一个”低位掩码”, 以默认长度 16 为例子。和某个数进行与运算，结果的大小是 < 16 的。如下所示：
10000000 00100000 00001001 & 00000000 00000000 00001111 ------------------------------ 00000000 00000000 00001001 // 高位全部归 0, 只保留后四位
这个时候会有一个问题，如果本身的散列值分布松散，只要是取后面几位的话，碰撞也会非常严重。还有如果散列本身做得不好的话，分布上成等差数列的漏洞，可能出现最后几位出现规律性的重复。
这个时候“扰动函数”的价值就体现出来了。如下所示：
在 hash 函数中有这样的一段代码：(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 右位移 16 位， 正好是32bit 的一半，与自己的高半区做成异或，就是为了混合原始的哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。并且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息变相保存下来。其实按照开发经验来说绝大多数情况使用的时候 HashMap 的长度不会超过 1000，所以提升低位的随机性可以提升可以减少 hash 冲突，提升程序性能。
如果感兴趣的小伙伴可以浏览下一下 Peter Lawlay 的专栏《An introduction to optimising a hashing strategy》的一个实验：他随机选取了 352 个字符串，在散列值完全没有冲突的前提下，对低位做掩码，取数组下标。
结果显示， 当 hashmap 的数组长度为 512 的时候，也就是采用低位掩码取低 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%。而在使用扰动函数之后只有 92 次碰撞。碰撞减少了将近10%。说明扰动函数确实有功效的。
但是明显 Java 8 觉得扰动做一次就够用了，做 4 次的话，可能边际效用也不大， 为了效率考虑就改成了一次。
代码演示
import java.lang.reflect.Field; import java.util.HashMap; /** * HashMap 计算 hashKey * <p> * 演示：扰动函数 * * @see HashMap#hash(Object) */ public class HashKeyTest { public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException { HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); String k = "王羲之"; String v = "大书法家"; map.put(k, v); Field field = map.getClass().getDeclaredField("table"); field.setAccessible(Boolean.TRUE); Object[] nodes = (Object[]) field.get(map); int h = k.hashCode(); System.out.println(" h=" + h); System.out.println(); // 调用 hashCode 结果 System.out.println(" h=hashCode() " + num0x(h) + " 调用 hashCode"); // 无符号右移 16 System.out.println(" h>>>16 " + num0x(h >>> 16)); System.out.println("--------------------------------------------------"); // 计算 hash System.out.println(" hash=h^(h>>>16) " + num0x(h ^ (h >>> 16)) + " 计算 hash"); System.out.println("--------------------------------------------------"); // 计算下标 System.out.println(" (n-1)&hash " + num0x(15 & (h ^ (h >>> 16))) + " 计算下标"); System.out.println(); int idx = (15 & (h ^ (h >>> 16))); // 输出下标 System.out.println(" 下标: " + idx); // 在下标中去获取数据 System.out.println(" 查询结果:" + nodes[idx]); } /** * 输入 int 转换为 二进制字符串 * * @param num 数字 * @return 二进制字符串 */ static String num0x(int num) { String num0x = ""; for (int i = 31; i >= 0; i--) { num0x += (num & 1 << i) == 0 ? "0" : "1"; } return num0x; } }
运行结果如下：
参考资料：https://www.zhihu.com/question/20733617
