JDK7hashmap扩容后为什么需要重新计算hash值

在jdk1.7版本中，HashMap的扩容存在两个问题。首先，使用头插法会导致循环链表的情况，即链表中的节点会形成一个循环。其次，当链表过长时，会导致查询效率下降。这些问题在jdk1.8版本中得到了优化和改进。 在后续操作中，只要涉及轮询HashMap的数据结构，就有可能发生死循环。具体来说，在jdk1.7中，HashMap的扩容过程存在死锁问题，可能导致数据丢失。这个问题可以在多线程环境下复现。当使用多个线程向HashMap中插入数据时，可能会出现死锁情况。 在扩容过程中，jdk1.7版本的HashMap使用了头部插入法进行转存。根据hash算法，初始化时数组长度为2，假设key的hash值为3、7和5，初始时它们分别位于table节点。然后，在进行扩容后，hash数组的长度变为4。如果没有发生异常，正常情况下，转存后的结果应为： 总结来说，jdk1.7版本中的HashMap在扩容过程中存在一些问题，包括循环链表和死锁。而这些问题在jdk1.8版本中得到了优化和改进。

<think>好的，我现在需要帮助用户了解Java HashMap在扩容过程中hash1和hash2的作用或实现细节。首先，我需要回顾一下HashMap的基本结构以及扩容机制。根据提供的引用资料，特别是引用[1]、[3]、[4]，HashMap底层由数组和链表（或红黑树）组成，当元素增多时需要进行扩容以维持性能。resize()方法负责扩容，这个过程包括重新分配数组大小并重新哈希所有元素。 用户提到的hash1和hash2可能是指哈希计算中的不同步骤或不同的哈希值。根据引用[2]，HashMap的哈希算法将hashCode的高16位与低16位进行异或运算，以增加随机性，减少碰撞。这可能涉及到在扩容时如何重新计算索引。 接下来，我需要深入resize()方法的源码。在扩容时，每个元素需要重新计算在新数组中的位置。旧数组中的每个桶可能被分成两部分：低位桶和高位桶。例如，当容量从16扩容到32时，原来在索引n的元素可能会被分配到n或n+16的位置。这里可能用到了不同的哈希值，比如通过位运算判断高位是否为1，从而决定是留在原位置还是移动到新位置。 hash1和hash2可能指的是旧哈希值和新哈希值，或者在重新计算索引时使用的不同位运算。例如，旧容量为oldCap，新容量为newCap=oldCap<<1。元素的索引在旧数组中是通过hash & (oldCap-1)得到的，而新索引则是hash & (newCap-1)，但实际中可能更高效的方式是通过检查hash & oldCap是否为0，来决定元素是留在原位还是移动到原索引+oldCap的位置。这可能涉及到hash的高位信息，即hash1和hash2的区别。 需要确认源码中如何处理这些哈希值。例如，在JDK的HashMap实现中，resize()方法会遍历每个节点，如果是链表，则可能将链表拆分为两个链表：一个保持原索引，另一个移动到原索引+oldCap的位置。这可能使用到hash值的某一位（比如oldCap对应的位）来判断属于哪个链表。 因此，hash1和hash2可能分别对应原索引和新索引的计算，其中hash1是原索引（使用旧容量掩码），而hash2可能是在扩容时通过位运算判断是否需要移动到高位索引。具体来说，当旧容量是2的幂时，比如16（二进制10000），新的容量是32（100000）。在计算新索引时，如果hash值的第五位（对应于旧容量的最高位）是0，则新索引不变；如果是1，则新索引为原索引+16。这可以通过hash & oldCap是否为0来判断，从而避免了重新计算整个hash值，提高了效率。 总结来说，hash1和hash2在resize过程中的作用可能是为了高效地将元素分配到新的数组位置，而无需重新计算完整的哈希值，而是通过位操作快速确定位置。这可能涉及到引用[2]中提到的哈希算法优化，即通过异或高16位和低16位来增加散列性，减少冲突，同时在扩容时利用这些位信息进行快速索引分配。</think>### Java HashMap扩容中哈希计算的作用与实现细节 在Java的HashMap扩容（`resize()`）过程中，哈希值的高位与低位计算（即用户提到的`hash1`和`hash2`）直接影响元素在新数组中的位置分配。以下是具体实现细节： --- #### 1. **哈希值的计算与作用** - **初始哈希计算**： HashMap通过`hash(key)`方法生成哈希值，核心操作是将`key.hashCode()`的高16位与低16位进行异或运算，以减少低位重复导致的碰撞[^2]： $$ \text{hash} = \text{key.hashCode()} \oplus (\text{key.hashCode()} \gg 16) $$ 这一操作称为**扰动函数**，目的是增加哈希值的随机性。 - **扩容时的索引分配**： 扩容后，数组容量翻倍（如从`oldCap=16`变为`newCap=32`），元素的索引需要重新计算。此时，HashMap不会直接重新计算完整的哈希值，而是通过**位运算快速定位**： - **旧索引**：`index = hash \& (oldCap - 1)` （例如，`hash & 0b1111`） - **新索引**：分为两种情况： - 若`(hash \& oldCap) == 0`，元素保留在**原索引位置**（`index`）。 - 若`(hash \& oldCap) != 0`，元素移动到**原索引 + oldCap**的位置（`index + oldCap`）[^4]。 这一过程利用了哈希值中**高位比特**（对应旧容量的最高位）的信息，快速判断元素是否需要迁移。 --- #### 2. **源码中的实现细节** 在`resize()`方法中，遍历旧数组的每个桶时，链表或红黑树会被拆分为两个子链表： - **低位链表**（`loHead`/`loTail`）：哈希值满足`(hash & oldCap) == 0`的元素，保持原索引。 - **高位链表**（`hiHead`/`hiTail`）：哈希值满足`(hash & oldCap) != 0`的元素，迁移到新索引。 ```java // JDK源码示例（简化版） Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { // 低位链表 if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { // 高位链表 if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); ``` --- #### 3. **设计思想与优化** - **避免全量哈希计算**：通过`hash & oldCap`直接判断高位比特，省去重新计算`hash & (newCap - 1)`的开销。 - **均匀分布优化**：初始哈希的扰动函数（高/低位异或）确保高位比特包含更多随机性，减少扩容后的碰撞概率。 - **时间复杂度**：扩容的均摊时间复杂度为$O(1)$，但全量迁移操作耗时$O(n)$，因此需尽量避免频繁扩容[^4]。 --- #### § 相关问题 § 1. **HashMap的初始容量和负载因子如何影响扩容频率？** 2. **为什么红黑树在链表长度≥8时会被触发？** 3. **HashMap线程不安全的具体表现有哪些？如何解决？** [^1]: HashMap基本结构与扩容机制 : 哈希算法的高低位异或设计 : resize()方法的执行流程与性能影响