关于HashMap的一些问题

1.为什么Entry数组大小必须为2的幂

// JDK 1.7
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

使用减法替代取模，提升计算效率；
为了使不同 hash 值发生碰撞的概率更小，尽可能促使元素在哈希表中均匀地散列。

我们知道，在计算机中，0与任何值相&都是0；1与任何值相&则取决于值本质，是0则是0，是1则还是1。同时，取余运算的效率远不如与运算

知道这两点后，我们用与运算代替取模运算，h&(length-1) 就相当于 h%length，而效率大大提升。此时如果传入的是 length 是 2 的次幂，即偶数，则减 1 后变为奇数，二进制位之后都是 1，此时无论传入的 hash 值是奇数还是偶数，最后相与得到的结果是不确定的，这就保证了散列表的均匀性。如果传入的 length 是奇数，则减 1 后变为偶数，此时最后一位永远是 0，此时无论传入的 hash 值是奇数还是偶数，最后的结果永远都是偶数，这样任何 hash 值都只会被散列到数组的偶数下标位置上，这便浪费了近一半的空间

2.如何进行 hash 运算的

即使散列表很松散，但是因为与 length 的低位相&，所以只能是最后几位，也很容易发生碰撞，这个时候就需要使用 hash 算法

JDK 1.7

// JDK 1.7
inal int hash(Object k) {
    int h = hashSeed;
    if (0 != h && k instanceof String) {
        return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
    }

    h ^= k.hashCode();

    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

扰动函数是为了解决hash碰撞的。它会综合hash值高位和低位的特征，并存放在低位，因此在与运算时，相当于高低位一起参与了运算，以减少hash碰撞的概率

在 JDK 1.7 中，使用了 4 次向右移位，就是为了将高位的值与低位的值混合。同时进行了 4 次扰动，目的就是为了增加低位值的随机性，从而使散列分布的更加松散，以此提高性能

JDK 1.8

// JDK 1.8
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

将计算出来的 hash 值向右边移 16 位，正好是 32 位的一半，此时就将高位移到了低位，将高位和低位进行异或运算，增加了低位的随机性，同时也保持了高位的特征

参考

https://blog.csdn.net/fan2012huan/article/details/51097331
https://www.javazhiyin.com/188.html#m
https://blog.csdn.net/sidihuo/article/details/78489820 https://blog.csdn.net/u011240877/article/details/53351188#6hashmap-的获取方法-get
http://ibat.xyz/2017/02/16/浅聊HashMap中的hash算法/
http://www.importnew.com/7099.html