1.String源码分析(1)--哈希篇
2.HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)
3.HashMap实现原理
4.hash / hashtable（linux kernel 哈希表）

String源码分析(1)--哈希篇

       本文基于JDK1.8，从Java中==符号的源码使用开始，解释了它判断的散列散列是对象的内存地址而非内容是否相等。接着，源码通过分析String类的散列散列equals()方法实现，说明了在比较字符串时，源码强行引流页源码应使用equals()而非==，散列散列因为equals()方法可以准确判断字符串内容是源码否相等。

       深入探讨了String类作为“值类”的散列散列特性，即它需要覆盖Object类的源码equals()方法，以满足比较字符串时逻辑上相等的散列散列需求。同时，源码强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法，散列散列jar是源码以确保基于散列的源码集合（如HashMap、HashSet和Hashtable）可以正常工作。散列散列解释了哈希码（hashcode）在将不同的输入映射成唯一值中的作用，以及它与字符串内容的关系。

       在分析String类的hashcode()方法时，介绍了计算哈希值的公式，包括使用这个奇素数的原因，以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响，提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间，并介绍了生日攻击这一概念，解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。蜜桃社++源码

       最后，总结了哈希碰撞与散列表性能的关系，以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的最短长度的考虑因素，并提醒读者在理解和学习JDK源码时，可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。

HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)

       本文分享了HashMap内部的实现原理，重点解析了哈希(hash)、散列表(hash table)、哈希码(hashcode)以及hashCode()方法等基本概念。

       哈希(hash)是将任意长度的输入通过散列算法转换为固定长度输出的过程，建立一一对应关系。mongodb源码阅读常见算法包括MD5加密和ASCII码表。

       散列表(hash table)是一种数据结构，通过关键码值映射到表中特定位置进行快速访问。

       哈希码(hashcode)是散列表中对象的存储位置标识，用于查找效率。

       Object类中的hashCode()方法用于获取对象的哈希码值，以在散列存储结构中确定对象存储地址。

       在存储字母时，使用哈希码值对数组大小取模以适应存储范围，防止哈希碰撞。

       HashMap在JDK1.7中使用数组+链表结构，而JDK1.8引入了红黑树以优化性能。wps系统源码

       HashMap内部数据结构包含数组和Entry对象，数组用于存储Entry对象，Entry对象用于存储键值对。

       在put方法中，首先判断数组是否为空并初始化，然后计算键的哈希码值对数组长度取模，用于定位存储位置。如果发生哈希碰撞，使用链表解决。

       本文详细介绍了HashMap的存储机制，包括数组+链表的实现方式，以及如何处理哈希碰撞。后续文章将继续深入探讨HashMap的其他特性，如数组长度的优化、多线程环境下的性能优化和红黑树的引入。

HashMap实现原理

        HashMap在实际开发中用到的频率非常高，面试中也是热点。所以决定写一篇文章进行分析，希望对想看源码的人起到一些帮助，看之前需要对链表比较熟悉。

        以下都是我自己的理解，欢迎讨论，写的不好轻喷。

        HashMap中的数据结构为散列表，又名哈希表。在这里我会对散列表进行一个简单的介绍，在此之前我们需要先回顾一下 数组、链表的优缺点。

        数组和链表的优缺点取决于他们各自在内存中存储的模式，也就是直接使用顺序存储或链式存储导致的。无论是数组还是链表，都有明显的缺点。而在实际业务中，我们想要的往往是寻址、删除、插入性能都很好的数据结构，散列表就是这样一种结构，它巧妙的结合了数组与链表的优点，并将其缺点弱化（并不是完全消除）

        散列表的做法是将key映射到数组的某个下标，存取的时候通过key获取到下标（index）然后通过下标直接存取。速度极快，而将key映射到下标需要使用散列函数，又名哈希函数。说到哈希函数可能有人已经想到了，如何将key映射到数组的下标。

        图中计算下标使用到了以下两个函数：

        值得注意的是，下标并不是通过hash函数直接得到的，计算下标还要对hash值做index()处理。

        Ps：在散列表中，数组的格子叫做桶，下标叫做桶号，桶可以包含一个key-value对，为了方便理解，后文不会使用这两个名词。

        以下是哈希碰撞相关的说明：

        以下是下标冲突相关的说明：

        很多人认为哈希值的碰撞和下标冲突是同一个东西，其实不是的，它们的正确关系是这样的，hashCode发生碰撞，则下标一定冲突；而下标冲突，hashCode并不一定碰撞

        上文提到，在jdk1.8以前HashMap的实现是散列表 = 数组 + 链表，但是到目前为止我们还没有看到链表起到的作用。事实上，HashMap引入链表的用意就是解决下标冲突。

        下图是引入链表后的散列表：

        如上图所示，左边的竖条，是一个大小为的数组，其中存储的是链表的头结点，我们知道，拥有链表的头结点即可访问整个链表，所以认为这个数组中的每个下标都存储着一个链表。其具体做法是，如果发现下标冲突，则后插入的节点以链表的形式追加到前一个节点的后面。

        这种使用链表解决冲突的方法叫做：拉链法（又叫链地址法）。HashMap使用的就是拉链法，拉链法是冲突发生以后的解决方案。

        Q：有了拉链法，就不用担心发生冲突吗？

        A：并不是！由于冲突的节点会不停的在链表上追加，大量的冲突会导致单个链表过长，使查询性能降低。所以一个好的散列表的实现应该从源头上减少冲突发生的可能性，冲突发生的概率和哈希函数返回值的均匀程度有直接关系，得到的哈希值越均匀，冲突发生的可能性越小。为了使哈希值更均匀，HashMap内部单独实现了hash()方法。

        以上是散列表的存储结构，但是在被运用到HashMap中时还有其他需要注意的地方，这里会详细说明。

        现在我们清楚了散列表的存储结构，细心的人应该已经发现了一个问题：Java中数组的长度是固定的，无论哈希函数是否均匀，随着插入到散列表中数据的增多，在数组长度不变的情况下，链表的长度会不断增加。这会导致链表查询性能不佳的缺点出现在散列表上，从而使散列表失去原本的意义。为了解决这个问题，HashMap引入了扩容与负载因子。

        以下是和扩容相关的一些概念和解释：

        Ps：扩容要重新计算下标，扩容要重新计算下标，扩容要重新计算下标，因为下标的计算和数组长度有关，长度改变，下标也应当重新计算。

        在1.8及其以上的jdk版本中，HashMap又引入了红黑树。

        红黑树的引入被用于替换链表，上文说到，如果冲突过多，会导致链表过长，降低查询性能，均匀的hash函数能有效的缓解冲突过多，但是并不能完全避免。所以HashMap加入了另一种解决方案，在往链表后追加节点时，如果发现链表长度达到8，就会将链表转为红黑树，以此提升查询的性能。

hash / hashtable（linux kernel 哈希表）

       哈希表，或称为散列表，是一种高效的数据结构，因其插入和查找速度的优势而备受关注。然而，其空间利用率并不固定，需要权衡。让我们通过实例来深入理解它的作用和工作原理。

       想象一个场景：我们需要高效地存储和访问大量数据。首先，常规的数组方法，如普通数组和有序数组，虽然插入简单，但查找效率低，尤其是在数据量较大时。例如，查找可能需要对数千个元素进行比较。有序数组通过牺牲增删效率来提升查询，但数组空间固定且可能浪费大量资源。

       链表提供了更灵活的增删操作，但随机访问困难，适合数据频繁变动的情况。红黑树在查询和增删效率上表现优秀，但此处暂不讨论。庞大的数组虽然理论上能快速查找，但实际操作中难以实现，因为它需要预先预估并准备极大数据空间。

       这时，哈希表登场了。它利用哈希函数将数据映射到一个较小的数组中，即使存在冲突（不同数据映射到同一地址），通过链表解决，仍然能显著提升查找效率。例如，即使身份证号的哈希结果可能有重复，但实际冲突相对较少，通过链表链接，平均查找次数大大减少。

       使用哈希表包括简单的步骤：包含头文件，声明和初始化哈希表，添加节点，以及通过哈希键查找节点。在实际源码中，如Linux kernel的hash.h和hashtable.h文件，哈希表的初始化和操作都是基于这些步骤进行的。

       总结来说，哈希表在大数据场景中通过计算直接定位数据，显著提高效率，尤其是在数据量增大时。如果你对Linux kernel的哈希表实现感兴趣，可以关注我的专栏RTFSC，深入探讨更多源码细节。