HashMap 计算 Hash 值的扰动函数

计算过程

以下代码叫做 “扰动函数

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//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:

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// 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:

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    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‍

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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(&#34;table&#34;);
     field.setAccessible(Boolean.TRUE);
     Object[] nodes = (Object[]) field.get(map);
    
     int h = k.hashCode();
     System.out.println(&#34;  h=&#34; + h);
     System.out.println();
     // 调用 hashCode 结果
     System.out.println(&#34;  h=hashCode()    &#34; + num0x(h) + &#34;  调用 hashCode&#34;);
     // 无符号右移 16
     System.out.println(&#34;  h&gt;&gt;&gt;16          &#34; + num0x(h &gt;&gt;&gt; 16));
     System.out.println(&#34;--------------------------------------------------&#34;);
     // 计算 hash
     System.out.println(&#34;  hash=h^(h&gt;&gt;&gt;16) &#34; + num0x(h ^ (h &gt;&gt;&gt; 16)) + &#34;  计算 hash&#34;);
     System.out.println(&#34;--------------------------------------------------&#34;);
     // 计算下标
     System.out.println(&#34;  (n-1)&amp;hash      &#34; + num0x(15 &amp; (h ^ (h &gt;&gt;&gt; 16))) + &#34;  计算下标&#34;);
     System.out.println();
     int idx = (15 &amp; (h ^ (h &gt;&gt;&gt; 16)));
     // 输出下标
     System.out.println(&#34;  下标: &#34; + idx);
     // 在下标中去获取数据
     System.out.println(&#34;  查询结果:&#34; + 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