泛泛读过几次,整体设计思路也大体了解,但长久不接触,触及一些细节代码时,还是陷入了思考泥潭,反省,应该存在细节盲点,又从整体和细节仔细品味了一番,记录。
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
单看hash方法很难理解,需要一起看indexFor方法,也就是hashmap的定位bucket方法。
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
为了追求快,hashmap的size为2的次方,定位因此可以简单高效地用位与运算,但些方法带来一个内部问题,对于超出length的hashcode, 高位不参与定位,所以所有高位相同的对象会被indexFor定位到一个bucket, hash方法的目的就是把高位的影响弄到低位,让高位也参与到定位,解决不至于所有低位相等的对象分到同一个bucket。
核心设计思路:hash要尽量均匀的打散数据分布。无论从应用层还是核心层。
碰撞概率大的话,hash不均,造成局部数过多,hash效率有O(n)的趋势。
虽然应用层出现低位相等,高位不同的对象的概率不大,但从架构层面上考虑,需要解决所有问题,你不能保证这种小概率事件不会出现,需要解决这种小概率事件,这就是hash方法的作用。
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