Java集合--从本质出发理解HashMap

文章内容较长，放宽心，带着疑问慢慢读，总能找到你想要的答案。

如何快速定位数据存储在内存地址的位置？

先提出一个问题：如何快速定位数据存储在内存地址的位置？

聪明的你会想到使用数组：根据首地址+单个节点存储大小 x 数组下标，便可快速计算出目标的内存地址，从而做到时间复杂度为O(1)的查找速度。但这一切都建立在物理存储空间连续的情况。

如果物理存储空间不连续？如何实现y=f(x)，根据x参数，通过f(x)函数，快速计算出y 目标地址呢？

在HashMap中，x参数就是key，这一切的计算都是围绕key进行展开的，这些计算可以简述为以下三行代码

int hashCode = key.hashCode();
int hash = hashCode ^ (hashCode >>> 16);
int index = (arrLen - 1) & hash

arrLen变量为数组长度，你可以把这三行代码理解为f(x)，而参数x=key，计算结果为y=index，计算结果的index便是映射数组的下标。这个映射定位函数是多对一的函数，不同的key会得到相同的数组下标值。

在 HashMap 中，f(key) = hash(key) & (arrLen - 1) 就是一个哈希映射数组索引函数，不同的 key 可能映射到相同的数组索引，被称为映射冲突或桶冲突，但是常常被称为哈希冲突，这称呼经常让人摸不着头脑，因为它的表述并不准确。

哈希冲突和映射冲突的关系

  • 哈希函数hash(key)内部产生相同值 → 叫「哈希冲突」

  • 不同哈希值映射到同一个桶 → 叫「索引冲突」或「映射冲突」

🔑 hash(key) & (arrLen - 1) 不会产生哈希值冲突，它是 哈希值到数组索引的映射。真正冲突的是：不同 key 的哈希值，映射到相同数组索引 —— 这才是 HashMap 要解决的冲突点。

即不同的key可能映射到相同的数组下标，这就是为什么 HashMap 需要链表或红黑树来存储元素和处理冲突，而数组（桶）仅仅是用于存储链表头节点地址或红黑树的根节点地址，然后再结合链表或红黑树进行检索。

对于HashMap的学习，其实主要就是学习Key值是如何解决的。

1. 前置知识

哈希（Hash），本质上就是把任意长度的输入（比如字符串、对象等）通过一个函数，映射成固定长度的“哈希值”或“哈希码”（通常是一个整数）。这个过程就像是给每个输入都贴上一个“标签”，以便快速比较和查找。

1.1. 什么是哈希函数？

一种函数 H，接受任意长度的输入 x，并输出固定长度的整数（通常在 0 到 2^k-1之间）

  1. 映射性质

    • 输入空间：可以是无限或非常大的（例如所有可能的字符串）。

    • 输出空间：有限且固定（例如 32 位整数，共约 4 294 967 296 种可能）。

    • 哈希函数：h: 输入 → 输出，把大空间“压缩”到小空间。

  2. 理想特性

    • 确定性：同样输入每次产生相同输出；
    • 高效性：计算速度要快，适合大量数据处理；
    • 均匀分布：对不同输入应尽量输出均匀分布，减少“碰撞”（不同输入映射到同一哈希值）的概率；
    • 固定长度：不论输入大小，输出长度相同，便于存储和比较。

1.2. 哈希冲突（Collision）

由于输入空间远大于输出空间的原因，不同元素不可避免地“挤”到同一个标签上（鸽笼原理）。

鸽笼原理：如果有 n 个鸽子和 m 个鸽笼，且 n > m，那么至少有一个笼子要装下不止一只鸽子。

哈希冲突就是不同的输入被哈希函数映射到相同的哈希值。如果要想保存下这些冲突数据，必须要解决哈希函数必然带来的问题--哈希冲突。

解决哈希冲突常见策略

  • 开放寻址：线性探测，二次探测，和双重哈希

  • 闭散列：分离链接

HashMap解决哈希冲突采用的是分离链接策略。

1.3. 在Java中怎么计算哈希值

在Java中默认所有对象计算哈希值的方法都是identityHashCode(Object x)

常见的两种计算哈希值的方法：

  1. hashCode()
    • 这是实例方法，且在 Object 中声明为 native，所有类都继承它。
    • 大多数类都会重写（override）它，以便根据类的内部状态（字段值）计算一个逻辑哈希码，比如 String、List、用户自定义的实体类等。
    • 这个哈希码用于 HashMap、HashSet、Hashtable 等基于散列的集合，它要求：
      • 相等的对象（equals 返回 true）必须具有相同的哈希码；
      • 不相等的对象哈希码越分散越好，减少冲突。
  2. identityHashCode(Object x)
    • 这是一个静态方法，不会被任何类覆盖，也不依赖于对象的 equals/hashCode 重写。
    • 返回“原生的”对象身份哈希——也就是 Object 类刚开始提供的那个哈希值。
    • 常用于调试或需要绕过用户重写的 hashCode 实现，以便获得真正基于对象身份（通常是内存地址或 VM 内部标识）的哈希。

这两种计算哈希值的底层算法

在 HotSpot JVM 中， Object.hashCode()（即身份哈希）生成算法默认是基于 Marsaglia 的 Xor-Shift 伪随机数生成，并且使用的是线程本地的一组 32 位状态变量。哈希算法本质就是散列算法，类似于MD5这种散列算法，根据内容生成固定长度的内容，对于相同的内容每次计算结果都是相同的，但是反过来是无法解码的算法。更多详细内容可以学习JVM底层。

2. 数据结构概览

数组+链表/红黑树
底层维护一个类型为 Node<K,V>[] table 的数组，每个数组元素是链表或红黑树的根节点。

image

源码关键字段

transient Node<K,V>[] table;       // 存放节点的数组
transient int size;                // 当前 key-value 对数
int threshold;                     // 扩容阈值 = capacity × loadFactor
final float loadFactor;            // 负载因子（默认 0.75）
transient int modCount;            // 结构性修改次数，用于 fail-fast

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;// 节点数组默认初始容量16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;      // 节点数组最大容量 2的30次方
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  // 默认负载因子
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;         // 树化阈值 8
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;    // 树化的节点数组最小容量 64
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;     // 退树阈值 6

初始容量与加载因子：

  • 默认初始容量：16

  • 默认加载因子：0.75

  • 当 size > threshold 时，触发扩容并重新分配位置。

3. 如果计算Key的存放位置？

哈希值+扰动函数+下标取模 => (h=key.hashCode())^(h>>>16) & (length-1);
扰动函数的目的是降低哈希碰撞的概率！！哈希值h的高16位和低16位做异或计算，再与数组下标做与运算。

  • 异或运算：相同为0，不同为1；

  • 与运算：不同为0，相同为0或1。

我们拆分开来，一点一点来掌握。

3.1. 定位数组槽位

HashMap 底层维护一个节点数组 Node<K,V>[] table，长度为 n（总是 2 的幂）。

int idx = (table.length - 1) & hash;
  • n - 1 的二进制形式是：例如当 n = 16，n-1 = 0b1111。
  • 与运算 & 相当于取低 log₂n 位，因此新扰动后的哈希 hash 的低位会决定落到哪个桶，比如n=16时，只会取到低位的4位。

计算例子如图：
image

那么hash值是怎么计算出来的呢？

3.2. 哈希值计算

通过HashMap中的hash 函数 来实现哈希值计算，本质是使用hashCode函数计算，再对结果进行哈希值扰动，又称为哈希扰动函数。
对象插入时，首先调用 key.hashCode()，得到一个 32 位的整型哈希值 h。为了减少高位数据丢失，HashMap 会对用户的 key.hashCode() 进一步扰动，将高 16 位与低 16 位异或，增加低位随机性，减少高位差异带来的冲突。

static final int hash(Object key) {
   int h;
   return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
  • h >>> 16：将高 16 位无符号右移到低位。
  • h ^ (h >>> 16)：将高位信息与低位异或，混合到低 16 位，降低不同 hashCode() 但高位相同的对象冲突概率。
  • 为什么右移16位？：因为hash的数据类型为int ，长度为32位的数据类型。

等价判断 如果哈希槽中已有节点（hashCode 相同或不同都可能落到同一槽），会遍历链表/树，对每个节点调用 equals 判断真正相等与否，从而保证集合中不出现重复Key。

3.3. 什么情况要重写hashCode和equals方法

在 Java 的 HashMap 中，键（key）对象并 不 是“必须”重写 hashCode() 和 equals()，但如果你希望基于对象内容而非内存地址来判断键的等价性，就 一定要 同时重写这两个方法。下面分几个方面来说明：

  1. 默认实现的行为

    Object 类中默认的 equals() 比较的是对象引用是否相同（==）。

    默认的 hashCode() 通常基于对象在内存中的地址（或编译器/虚拟机内部生成的唯一标识）。
    因此，如果你不重写这两个方法，HashMap 会把两个内容相同但引用不同的对象当作不同的 key 来存储。

  2. 正确使用 HashMap 的关键：hashCode/equals 协议
    根据 Java 规范，重写 equals() 必须同时重写 hashCode()，以满足以下契约：

    如果两个对象通过 equals() 被认为是相等的，那么这两个对象的 hashCode() 必须相同。
    违反这一契约会导致在 HashMap（或其他基于哈希的集合，如 HashSet）中出现查找失败、存储重复等诡异问题。

  3. 什么时候可以不重写？

    你 故意 要基于“身份”（identity）来做 key 比较，也就是只有同一个对象引用才能对应同一个键。键对象本身就是不可变且唯一的，比如你直接使用某些单例对象或枚举类型作为 key。这时，使用默认的 equals/hashCode 也是可行的。

最佳实践--推荐做法

自定义Key值对象，例如 Person等，需要根据内部字段来判断“逻辑相等”，就应当同时重写 hashCode() 和 equals()，可以借助 IDE 自动生成（如 IntelliJ IDEA、Eclipse）或使用 Lombok 注解（@EqualsAndHashCode）来生成相应的代码。

并且Key值对象最好是不可变的，比如：String类是个final类，内部数组也是被final修饰。

示例：Person类字段被final修饰，但类不是final，还是会被继承重写，但如果有人在继承后重写了 equals/hashCode，就可能引入「不对称」或「不一致」的比较逻辑，导致在同一个 HashMap 中，基类实例和子类实例的对比出现异常。

public class Person {
    private final String name;
    private final int age;

    public Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    // 重写 equals：基于 name 和 age 判断相等
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (!(o instanceof Person)) return false;
        Person other = (Person) o;
        return age == other.age
            && Objects.equals(name, other.name);
    }

    // 重写 hashCode：确保相等的对象有相同哈希值
    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, age);
    }
}

3.4. 哈希扰动（hash = h ^ (h >>> 16)）为什么能减少冲突

  1. 底层定位数组槽位只用低位

    index = (table.length – 1) & hash;

    因为 table.length 是 2 的幂，length–1 在二进制下像 0b00…0111，所以算出来的 index 只看 hash 的低几位。

  2. 原始 hashCode() 的低位往往不够随机

    比如某些类型（String、自定义对象）算出的 hashCode()，高位变化很丰富，低位却常常相似。直接取低位就会把这批看似不同的对象都落到同几个桶里，冲突多。所以在开发中，常常会重写Object的hashcode方法。

  3. 扰动函数把高位的信息混到低位

    static final int hash(Object key) {
int h = key.hashCode();
return h ^ (h >>> 16);
}

    h >>> 16：把高 16 位“搬”到低 16 位，^（异或）：将这两部分交叉叠加。

    结果是：原来只在高位有差异的两个 hashCode() 值，经过扰动后，差异也会反映到低位上。低位更多变化使得对象更可能被分散到不同桶，冲突自然就少了。

看完这个例子就明白了

例子计算过程如图：

image

扰动函数结论如下

  • 如果不做扰动，那么只有当数组容量大于 2¹⁶ = 65536 时，才会用到 hash 值的高 16 位；

  • 数组小于65536前做的扩容，可能并不会使得节点分散到不同的数组槽位；

  • 不管何种情况，都让高16位和低16位哈希值都参与计算，使得计算结果尽可能分散，从而减少冲突。

3.4. 小结

通过hash(Object key)获取尽可能分散的哈希值，避免在哈希值计算层面的哈希冲突；再将哈希值通过hash & (n-1) 映射（压缩）到数组范围内。

4. 为什么“哈希码越分散，冲突就越少”？

  1. 均匀分布减少集中

    如果所有哈希值都集中在输出空间的某一小段区间，那这些标签对应的“桶”就会非常拥挤，冲突自然多。理想情况下，每个可能的哈希值被使用的概率都相等，输入均匀落在输出的各个位置上，任何两个不同元素映射到同一位置的概率才是最低的。

  2. 碰撞概率分析

    假设有 N 个不同元素，要放到 M 个桶里（M 即哈希码空间大小），若哈希值均匀分布，那么任意两元素落在同一桶的概率约为 1/M。

    总冲突概率与「元素对数」×「单对碰撞概率」成正比，约为N(N−1)/2​×1/M

    可以看到，当 M 越大／输出值越分散时， 越小，整体冲突概率就越低。

  3. 对哈希表性能的影响

    低冲突：每个桶的平均链长（或树深）接近 1，查找和插入都是 O(1)。

    高冲突：部分桶链长变长，最坏可能退化到 O(n)，性能急剧下降；Java 8 用树化把过长链表变成红黑树，最坏也能保证 O(log n)，但开销更大。

用开篇时提到的问题：如何快速定位数据存储在内存地址的位置？

函数y=f(x) ，f(x)为哈希映射数组索引函数，一个x(key)对应多个y(数组的索引index)。如果哈希码足够分散，分散到一个x对应一个y的这种理想情况，那么就可以根据函数直接计算出唯一的y，也就是说可以直接计算出目标内存地址，但这是一种接近数组查找速度的理想情况。为了尽可能提高计算目标内存地址的速度，就得让哈希码尽可能的分散。剩下影响哈希表性能的问题，便是哈希冲突问题如何高效解决？

将在下一篇HashMap文章展开，结合HashMap的四次扩容来剖析HashMap对哈希冲突问题的高效解决办法。

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posted @ 2025-06-23 09:34  渊渟岳  阅读(354)  评论(0)    收藏  举报