众所周知，使用Java的HashMap数据结构时，要求正确实现hashCode()，但是为什么呢？hashCode产生的散列码到底代表什么，其在HashMap中到底有何作用？本文将为您详细道来。

散列表

1 为什么要用散列值？

我们已经知道如果不能正确覆盖hashCode和equal方法，就不能正确使用散列数据结构（HashSet，HashMap, LinkedMashSet, LinkedMashMap）。

使用Map这种数据结构，最重要的应用场景就是维系“Key-Value”关系，通过key值能找到对应的value。要实现Map的功能并不难，以下是《Thinking in Java》中利用两个List实现Map的例子，

public class SlowMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> {
  private List<K> keys = new ArrayList<K>();
  private List<V> values = new ArrayList<V>();
  public V put(K key, V value) {
    V oldValue = get(key); // The old value or null
    if(!keys.contains(key)) {
      keys.add(key);
      values.add(value);
    } else
      values.set(keys.indexOf(key), value);
    return oldValue;
  }
  public V get(Object key) { // key is type Object, not K
    if(!keys.contains(key))
      return null;
    return values.get(keys.indexOf(key));
  }
  public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
    Set<Map.Entry<K,V>> set= new HashSet<Map.Entry<K,V>>();
    Iterator<K> ki = keys.iterator();
    Iterator<V> vi = values.iterator();
    while(ki.hasNext())
      set.add(new MapEntry<K,V>(ki.next(), vi.next()));
    return set;
  }
  public static void main(String[] args) {
    SlowMap<String,String> m= new SlowMap<String,String>();
    m.putAll(Countries.capitals(15));
    System.out.println(m);
    System.out.println(m.get("BULGARIA"));
    System.out.println(m.entrySet());
  }
}

这个SlowMap是线性存储，key没有按照任何特定的顺序保存，而是简单粗暴的直接按存储顺序存储，这种作的结果就是要查询key就必须线性查询，但是线性查询是最慢的查询方式。

为了让查询key的效率更高，有一种方法就是保持key值的排序状态，然后使用Collection.binarySearch方法来进行查找，但是这个样还不够满足所有使用情况，需要更进一步的突破。

2 为速度而生的散列码：

想一想，什么样的数据结构获取其中元素的速度最快？没错就是数组（时间复杂度为O(1)），但是数组的最大问题在于其容量是固定的，面对可能是不固定数量的数据该怎么办呢？想ArrayList那样扩容，如果扩容太频繁，数据结构维护的代价就太大了。

为了解决这个矛盾，数组中并不直接保存key值，而是保存由key生成的标识，这个标识可以在一定程度上代表key的信息，这就是散列码，以散列码为数组的下标。由key值生成散列码的过程被称为散列函数。

散列函数在设计时要求所产生的散列码尽量要分布均匀，以充分利用存储数组的空间，但是即使分布再均匀，数组的容量都是有限的，如果数据的数量超过数组容量的时候，就不可避免地要面临两个key值有相同散列码而共享一个数组的下标，这就是所谓的散列冲突。

为了解决散列冲突，Java在实现HashMap时用的是外部链接的方法：数组中保存的并不是Value值，而是一个链式的对象，这个链式对象中线性保存着所有散列码为当前数组下标key的键值对。

外部链接

当进行查询操作时，先通过散列码定位到对应的链表中，然后在链表中线性查找满足条件的元素，而不是对于所有的数据进行线性查找，这边便是HashMap查找效率高的原因。如果存储数组的大小和散列函数设计得当，发生散列冲突的次数越少，每个链表中的数据越少，HashMap的效率就越高。

以下是《Thinking in Java》中给出的HashMap简单的实现，以便大家了解散列码的工作原理，其中链表是用list实现的：

public class SimpleHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> {
  // Choose a prime number for the hash table
  // size, to achieve a uniform distribution:
  static final int SIZE = 997;
  // You can't have a physical array of generics,
  // but you can upcast to one:
  @SuppressWarnings("unchecked")
  LinkedList<MapEntry<K,V>>[] buckets =
    new LinkedList[SIZE];
  public V put(K key, V value) {
    V oldValue = null;
    int index = Math.abs(key.hashCode()) % SIZE;
    if(buckets[index] == null)
      buckets[index] = new LinkedList<MapEntry<K,V>>();
    LinkedList<MapEntry<K,V>> bucket = buckets[index];
    MapEntry<K,V> pair = new MapEntry<K,V>(key, value);
    boolean found = false;
    ListIterator<MapEntry<K,V>> it = bucket.listIterator();
    while(it.hasNext()) {
      MapEntry<K,V> iPair = it.next();
      if(iPair.getKey().equals(key)) {
        oldValue = iPair.getValue();
        it.set(pair); // Replace old with new
        found = true;
        break;
      }
    }
    if(!found)
      buckets[index].add(pair);
    return oldValue;
  }
  public V get(Object key) {
    int index = Math.abs(key.hashCode()) % SIZE;
    if(buckets[index] == null) return null;
    for(MapEntry<K,V> iPair : buckets[index])
      if(iPair.getKey().equals(key))
        return iPair.getValue();
    return null;
  }
  public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
    Set<Map.Entry<K,V>> set= new HashSet<Map.Entry<K,V>>();
    for(LinkedList<MapEntry<K,V>> bucket : buckets) {
      if(bucket == null) continue;
      for(MapEntry<K,V> mpair : bucket)
        set.add(mpair);
    }
    return set;
  }
}

该代码需要有一下几点说明：

以散列码为下标的数组被称为散列表，散列表的中位置被称为桶位（bucket）,桶排序也和桶位有关，故此得名；
原来认为，理论上散列表的大小最好为质数（原因来自于模素数的限域 mod P，这是一种完备的等价划分，其结果会分布均匀），但是现在经过大量的测试发现，散列表取2的整数次方的效果更好，因为HashMap中get方法使用的频率最高，而get方法中涉及到对于散列表大小的除法和取余数，虽然一般数字对于这些操作很慢，但是2的整数次幂可以使用掩码（mask）代替除法提高效率，低效除法对于性能的影响。

3 如何覆盖hashCode()方法

在实现hashCode()的时候，有以下几点设计原则需要注意：

同一个对象无论何时调用hashCode方法都应该生成同样的散列码，因此不能依赖对象中易变数据生成散列码。
hashCode方法也尽量不能完全依赖具有唯一性的信息，比如默认this值，默认hashCode方法就是返回对象存储地址，这样做虽然保证了每个对象都是不同的散列码，但是该散列码没有意义，两个逻辑上相同的对象（比如内容相同String类对象）也会生成不同的散列码，所以生成散列码需要依赖对象的有意义的信息；
hashCode方法和equal方法等价，也就是说调用equal方法相等的两个对象，其散列值也应该是相同的，反之也成立。
hashCode方法运算过程不能太复杂，因为散列码是为了追求速度而设计的，所有不能在生成散列码的过程中过度浪费时间；
散列码应该尽量均匀分布，以减少在线性查询过程的平均时间；

《Effective Java》给出了一种实现hashCode的指导方法：

对于int变量result = 某个非0的变量，比如17；
为对象内每个有意义的域f（也就是在执行equal方法时需要对比的域），计算出一个int散列码c:

域类型	计算
boolean	c = f ? 0 : 1
byte、 char、short、int	c = (int)f
long	c = (int)(f^(f>>32))
float	c = Float.floatToIntBits(f)
double	将其转化为long型，再计算
Object对象	c = f.hashCode()
数组	对于每个元素都应用以上规则

依次迭代计算散列码：
result = 37* result + c ;
返回result；
确定相等的实例具有相同散列码，反之也要成立。

下面是《Thinking in Java》中给出的依照上面的类实现的CounterString，其散列码是依据String类内容和id生成的：

public class CountedString {
  private static List<String> created =
    new ArrayList<String>();
  private String s;
  private int id = 0;
  public CountedString(String str) {
    s = str;
    created.add(s);
    // id is the total number of instances
    // of this string in use by CountedString:
    for(String s2 : created)
      if(s2.equals(s))
        id++;
  }
  public String toString() {
    return "String: " + s + " id: " + id +
      " hashCode(): " + hashCode();
  }
  public int hashCode() {
    // The very simple approach:
    // return s.hashCode() * id;
    // Using Joshua Bloch's recipe:
    int result = 17;
    result = 37 * result + s.hashCode();
    result = 37 * result + id;
    return result;
  }
  public boolean equals(Object o) {
    return o instanceof CountedString &&
      s.equals(((CountedString)o).s) &&
      id == ((CountedString)o).id;
  }
}

4 HashMap源码分析

说了这么多，相信大家对于散列和散列码已经有了一定的了解，基于散列码的角度，让我们再来看看真实情况下HashMap的源码（Java 1.7）

4.1 HashMap基础

首先，为了效率考虑，HashMap中散列表为Entry类型的数组：

    /**
     * The default initial capacity - MUST be a power of two.
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    /**
     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
     */
    transient Entry<K,V>[] table;

散列表大小默认为16，在需要的情况下，散列表的大小可以重置，就像ArrayList那样，但是大小必须是2的整数幂。

那什么时候散列表的大小要重置？ HashMap为散列表设置了loadFactor负载因子这个属性，当散列表中的Entry数量达到阈值时（threshold = capacity * load factor），散列表的大小就会扩展为原来的2倍。

    /**
     * The next size value at which to resize (capacity * load factor).
     * @serial
     */
    int threshold;

    /**
     * The load factor for the hash table.
     *
     * @serial
     */
    final float loadFactor;

    /**
     * The load factor used when none specified in constructor.
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

散列表中的元素Entry是HashMap类中的静态内部类，为Map.Entry<K,V>接口的实现，表示一个键值对条目：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        int hash;

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
        .......
}

注意Entry中包含域Entry<K,V> next，说明这一种链式结构，以此实现上一节提到的外部链接来解决散列碰撞。

4.2 put方法

下面看一下如何向散列表中添加键值对：

public V put(K key, V value) {
    //1. 如果键为null,则进入key为null的流程
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    //2. 获取key的散列值，二次散列
    int hash = hash(key);
    //3. 根据散列码确定在散列表中的位置
    int i = indexFor(hash, table.length);
    //4. 如果能在散列表中找到对应的键值对，则更新
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }

    //5. 没能找到键值对，则创建加入该键值对
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

根据注解中标识依次进行解释：

由于HashMap允许key为空，所以当发现key==null时，调用方法putForNullKey：

private V putForNullKey(V value) {
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(0, null, value, 0);
    return null;
}

该方法内容和put方法类似，只不过把key改为null，插入位置默认为0位，这里便不再展开讨论。

当确定key不为空后，就开始计算key的散列码：

    //2. 获取key的散列值，二次散列
    int hash = hash(key);

这里是HashMap一次经典代码，其中使用了二次散列：

final int hash(Object k) {
    //散列码初始值
    int h = 0;
    //1. 是否启动改进散列值模式；
    if (useAltHashing) {
        if (k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }
        h = hashSeed;
    }
    //2. 获得第一次散列码；
    h ^= k.hashCode();
    
    //3. 防止因散列表大小为2的幂次而造成的散列碰撞；
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

因为Sun公司提供了增强的计算散列码的方法，如果当前配置环境支持这种选择，就可以启动增强模式。该模式下，String类型的散列码已经直接可以得到；而对于其他类型，也挺通过了一个散列种子hashSeed来帮助减少散列碰撞的发生。
第一次散列，是通过Key本身的散列函数完成；
第二次散列是为了减少因散列表大小为2的幂次而造成的散列碰撞。

当散列表大小capacity是2的指数，如果两个对象的hashCode值的低位相同，很有可能导致hashCode/capacity的值相同，就会出现冲突。
0101 0000 0000 1111 = 20495
0111 0000 0000 1111 = 28687
假如hashmap的capacity是16，那么20495%16 = 15,28687%16=15，散列码冲突。
注释3处的位移操作就是让高位的数值也参与到散列值的计算中，具体分析请见http://www.iteye.com/topic/709945

二次散列的位移

获得散列码之后，使用散列码确定该值其在散列表中的位置：

/**
 * Returns index for hash code h.
 */
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

上文已经提过，对于2的幂次的取余数可以通过位与（&）掩码来实现，length-1便是length的掩码，这一步实际上就是高效地实现了取余。

确定元素在散列表中位置后，就开始查找外部链表中是否包含该key，请注意key是否存在的条件

e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))

这里不光使用了散列码，还调用了equal方法，所以要使用HashMap的类必须要同时正确覆盖hashCode和equal两个方法。

如果没有找到该Key，就会添加一个键值对条目。在添加新条目之前，会执行modCount++。modCount的定义如下：

/**
 * The number of times this HashMap has been structurally modified
 * Structural modifications are those that change the number of mappings in
 * the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
 * rehash).  This field is used to make iterators on Collection-views of
 * the HashMap fail-fast.  (See ConcurrentModificationException).
 */
transient int modCount;

由于HashMap不是线程安全的，以牺牲进程同步的开销，来换取效率。退而求其次，HashMap使用了快速失败（Fail-Fast）机制（也就是发现多线程数据不同步，就抛出异常）来处理这个问题。

例如使用HashMap的Iterator：开始时会将modCount的赋值给expectedModCount；在迭代过程中，通过每次比较两者是否相等来判断HashMap是否在内部或被其它线程修改，如果modCount和expectedModCount值不一样，证明有其他线程在修改HashMap的结构，会抛出异常。

if (modCount != expectedModCount)
    throw new ConcurrentModificationException();

所以HashMap的put、remove等操作都有modCount++的计算，以确保没有多线程数据不同的问题。

更新modCount数值之后，开始正式添加键值对：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 如果散列表的数量已经阈值就开始扩容散列表
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        //扩容2倍
        resize(2 * table.length);
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }
    //创建新条目
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        //新条目成为该桶位的第一个节点，原有链表被放在其后面；
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }

4.3 containsKey方法

判断是否含有key，也是HashMap一个常用的功能：

public boolean containsKey(Object key) {
    return getEntry(key) != null;
}

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
       int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
       for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
            e != null;
            e = e.next) {
           Object k;
           if (e.hash == hash &&
               ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
               return e;
       }
       return null;
}

有了put方法的知识的基础，以上代码并不难理解，还是先利用两次散列获得散列码，利用散列码快速定位带散列表上的桶位，在桶位处的链表上线性查找是否含有key，其判断条件要求hashCode和equal方法都相等。

9.4.4 get方法

get操作时HashMap中使用频率最高的，其实现和containsKey方法一样都是基于getEntry方法：

public V get(Object key) {
    //1. 如果key为空，则尝试获取NullKey位置的条目
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    //2. 根据key获得条目
    Entry<K,V> entry = getEntry(key);
    //3. 返回条目；
    return null == entry ? null : entry.getValue();
}

private V getForNullKey() {
    //空key的桶位默认为0
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null)
            return e.value;
    }
    return null;
}

需要注意的是，由于put时NullKey对应的桶位为0，所以在取出NullKey对应的Value时也只直接去0位查找。

关于散列码和HashMap的内容暂时为大家介绍这些，当然HashMap实现的内容远比介绍的内容要多，这里只是讲解了和散列码最为密切相关的部分，欢迎大家留言讨论指正。

你真的了解散列吗？以散列码的角度再分析HashMap

1 为什么要用散列值？

2 为速度而生的散列码：

3 如何覆盖hashCode()方法

4 HashMap源码分析

4.1 HashMap基础

4.2 put方法

4.3 containsKey方法

9.4.4 get方法

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你真的了解散列吗？以散列码的角度再分析HashMap

1 为什么要用散列值？

2 为速度而生的散列码：

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9.4.4 get方法

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