HashMap中确定数组位置为什么要用hash进行扰动

HashMap数据存储的过程先根据key获得hash值，通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。

其中，jdk1.8中扰动函数hash的源码：

static final int hash(Object key) {
    int h;
    // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
    // ^ ：按位异或
    // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

其中看到在获得hash值时将key的hashCode异或上其无符号右移16位，Hashmap这么做原因：

防止一些实现比较差的 hashCode() 方法，使用扰动函数之后可以减少碰撞，进一步降低hash冲突的几率。

打个比方， 当我们的数组长度n为16的时候，哈希码(字符串“abcabcabcabcabc”的key对应的哈希码)对(16-1)与操作，对于多个key生成的hashCode，只要哈希码的后4位为0，不论不论高位怎么变化，最终的结果均为0。 如下图所示：

1954974080（HashCode）	111 0100 1000 0110 1000 1001 1000 0000
2^4-1=15（length-1）	000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
&运算	000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000

而加上高16位异或低16位的“扰动函数”后，结果如下：

原HashCode	1954974080	111 0100 1000 0110 1000 1001 1000 0000
(>>>16)无符号右移16位	29830	000 0000 0000 0000 0111 0100 1000 0110
^（异或）运算	1955003654	111 0100 1000 0110 1111 1101 0000 0110
2^4-1=15（length-1）	15	000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
&（与）运算	6	000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110

可以看到: 扰动函数优化前：1954974080 % 16 = 1954974080 & (16 - 1) = 0 扰动函数优化后：1955003654 % 16 = 1955003654 & (16 - 1) = 6 很显然，减少了碰撞的几率。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76735726