在JDK1.8中，哈希表底层的存储是通过数组+链表/红黑树进行的。JDK1.7中是数组+链表。 当我们通过hashmap.put(kety,value)函数来将对象放入哈希表中，需要通过散列函数进行哈希值的计算，从而来确定对象应该放在数组的哪一个位置。当不同的元素放在数组的同一个位置即发生了hash冲突。
这里我们不讨论发生hash冲突时，HashMap是怎么进行操作的（放在之后的文章中，主要分辨JDK1.7和JDK1.8中HashMap底层有什么不同）。而是关系前一步，当不同的对象需要存储到HashMapz中时，底层是如何计算hash值，以及如何防止hash冲突的产生的呢？
1.如何计算hash值？
当我们向HashMap中放入对象时，执行了put方法。put方法最终会执行putVal()方法，在putVal()方法中又会执行hash(key)这个方法，并将计算的哈希值作为结果返回给putVal()方法。代码如下：
public V put(key,value){
return putVal(hash(key),key,value,false,true);
}
static final int hash(Object key){
int h; //32位整数
//判断key是否为null，如果是null，则直接返回0
//如果不为null，则返回(h=key.hashCode())^h(>>>16);
return (key==null)? 0:(h=key.hashCode())^h(>>>16);
}
复制代码抛去key=null的情况，为了得到哈希值，一共经历了3个步骤： ① h = key.hashCode()方法 ② h>>>16 右移16位 ③ 将①②的结果进行异或
1.1 key.hashCode()方法
这一步根据key的值计算初步的hash值。
如果，对于用户自己创建的类对象，若我们自己重写了hashCode()方法，则执行自己重写的hashCode()方法。若没有重写，则执行Object类中定义的hashCode()方法，即返回对象的内存地址值。
如果，使用java中定义的引用类型：String、Integer则需要进行分开讨论，因为这些类重写了hashCode()方法。Integer返回自己的Integer值。
1.2 h>>>16 右移16位
将第一步中计算的无符号h值向右移动16位，记为h'。这么做的结果就是，h'的高16位全部为0，低16位是原来的高16位。
1.3 将h与h'进行异或操作
第三步，则是将前面计算的两个结果进行异或，得到最终的hash值。
| h的高16位 | h的低16位 |
|---|---|
| 异或XOR | 异或XOR |
| h'的高16位（全0） | h'的低16位 |
由于h’高16位全为0，则与h的高16位异或还是h的高16位。 后面的16位结果则是，h的高16位与低16位的异或结果。
1.4 分析
为什么第一步已经计算出hash值的前提下，还需要继续进行计算hash值呢？结果很容易想到，就是为了防止第一步计算的hash值是冲突的。
那么为什么②+③步通过保留h的高16位，再将高16位和低16位进行异或作为新的低16位能够阻止哈希冲突？
这里需要引出后面一点的内容，如何通过hash值确定数组的位置？
2.如何通过hash值确定数组的位置？
无论是JDK1.8还是JDK1.7 哈希表在创建后底层的数组的size初始值都是16，区别是1.8在使用了put方法后才初始化，是懒汉模式。前面计算得到的hash值是一个32位的无符号整数，它的值是不冲突的（大概率），但是无法对应到16个整数上呀！
HashMap底层是这么做的：
//将数组的大小减1和hash值按位与操作，与操作保证了结果是在0-n之间的。
i = (n-1)&hash； //i为数组索引，n为数组大小
复制代码我们知道初始化数组大小为n=16。在哈希表建立前期，n较小的情况下，n所对应的无符号32位整数的前16位均为0。因此，在进行与操作时，前面计算的h值的高16位是无效的，那么，当哈希值在低16位相同，而高16位不同的情况下，就无法阻止哈希冲突。这就是为什么，前面计算key的hash值时，将高16位与低16位异或后作为新的低16位。这大大降低了(n-1)&hash之后的数组索引冲突。
3.为什么要进行n-1的细节处理
这是因为HashMap规定了数组的长度必须是2的整数幂次，与HashMap的扩容方法有关。 基于上述分析，n一定为偶数。那么n转化为二进制后，最低位一定为0，再与h值进行异或时，最终的结果最低位也一定为0，转化为整数索引就是偶数。这就浪费了数组索引为奇数的存储空间。
而n-1处理后，使得n-1一定为奇数，二进制最低位为1，按位与运算后最低位为0或者1，得到的数组索引既可能为奇数也可能为偶数，充分利用了数组的空间，降低了哈希冲突的发生。