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業務代碼中的技術是每個程序員的基礎，但只是掌握了這些技巧，並不能成爲技術大牛，還要不斷打怪升級。Do more，Do better，Do exercise ，送給身邊所有程序員 !!!
一個工業級哈希表的要求：
支持快速的查詢、插入、刪除操作
內存佔用合理，不能浪費過多的內存空間
性能穩定，極端情況下，散列表的性能也不會退化到無法接受的情況
Java 8 中哈希表底層採用數組存儲，利用 hash 算法計算出下標值來存儲元素，再配合上動態擴容，才能成爲大拿寫業務代碼的利器。在哈希表中，最最重要的是哈希函數，其次是如何解決哈希衝突。我們分別來看：
哈希算法
在 Java 8 的源碼中，hash函數的實現極其簡單：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
往數組中存儲時，利用哈希值與數組長度做按位與運算，得到數組下標：
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
參數key的 hashcode 是個整型值，內存中佔了32個字節，右移16位的結果是前16位都變成了0。再與hashcode值做異或操作，新的hash值的前16位也都變成了0。新的hash值，在與數組長度做按位與運算，得到數組下標。
舉個例子，計算 "helloworld" 作爲 key 存儲時，數據下標的計算過程：
...
int h = "hello".hashCode();
System.out.println("原始的hashcode值 ：" + getReplace(h));
int t = h >>> 16;
System.out.println("左移位16之後的值 ：" + getReplace(t));
int r = h ^ t;
System.out.println("異或結果 ：" + getReplace(r));
int n = 15;
System.out.println("數長度-1的哈希值 ：" + getReplace(n));
int i = r & n;
System.out.println("最終結果 ：" + getReplace(i));
System.out.println("最終結果10進制 = " + i);
System.out.println("00000101111010010001100011010010");
}
private static String getReplace(int r) {
return String.format("%32s", Integer.toBinaryString(r)).replace(' ', '0');
}
把計算過程的二進制運算，繪製在下圖中：
最終結果 1011 轉換爲 10 進製爲11，也就是以 “hello” 爲 key 的元素，保存在數據下標 11 的位置。
數組大小
在 hash(Object key) 函數中把 hash 值右移16位，剛是 32位字節的一半。再與自身異或，相當於用原始 hash 值的前半部分和後半部分混合，增加了 hash 的隨機性。
與數組長度減一做按位與運算，相當於只保留了哈希值的低位值（後半部分）用來做數組下標。因此，要保證數組長度加一的 hash 值，高位爲 0 低位都爲 1。所以 HashMap 數組長度必須是 2 的整次冪，才能保證這一點。
構造函數中的確有指定參數的方法，具體跟蹤代碼在真正執行賦值時，會執行如下函數：
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
先右移去掉低位數，再做按位或操作，相當於把結果固定在這樣的範圍：
因此即使是你傳入了初始數組大小，也會調整最接近的長度範圍，所以一定是2的整次冪
哈希衝突
再好的哈希算法也解決不了哈希衝突的問題，只能儘量的減少發生概率。那麼如何處理真實發生的哈希衝突呢？
Java 8 中除了用單鏈表解決哈希衝突外，還引入了紅黑樹。我們看一下源碼 （java.util.HashMap#putVal）：
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
當鏈表上的長度大於 TREEIFY_THRESHOLD - 1 時，調用 treeifyBin() 方法。TREEIFY_THRESHOLD 爲 8，意味着，當鏈表上的數據大於等於7個時，鏈表升級爲紅黑樹。具體紅黑樹的實現，請自己賞悅代碼。
當數據大小需要從新計算時，在java.util.HashMap#resize 中調用 java.util.HashMap.TreeNode#split
if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
如果小於等於 UNTREEIFY_THRESHOLD （默認是6）執行 java.util.HashMap.TreeNode#untreeify，紅黑樹退化爲鏈表。至於紅黑樹相關的代碼，你還是自己查閱代碼吧。
寫業務代碼的程序員
每個技術人員都有個成爲技術大牛的夢。工作後都會發現，夢想是成爲大牛，但做的事情看起來跟大牛都不沾邊。也總能聽到有人說，“天天寫業務代碼還加班，如何才能成爲技術大牛”。
業務代碼都寫不好的程序員肯定無法成爲技術大牛，只把業務代碼寫好的程序員也還不能成爲技術大牛。
寫業務代碼，一樣可以有各種技巧，可以使得業務代碼更具可擴展性，可以和產品經理多交流以便更好的理解和實現業務，可以做好日誌記錄提升故障定位效率……
大拿是一個業務寫的快的程序員，可能不是業務寫的好的程序員。大拿也是一個想成爲大牛的程序員，可能大拿只是想想什麼也沒做
業務代碼中的技術是每個程序員的基礎，但只是掌握了這些技巧，並不能成爲技術大牛，還要不斷打怪升級。送給所有奮鬥在業務泥潭中的程序員三個錦囊：
Do more
熟悉更多的業務
瞭解系統的全貌
自學用到的框架
Do better
改進不合理、可改進的地方
沒發現有可以改進的地方，那說明功力不夠，那就繼續去發現
Do exercise
功利學習
刻意練習
教會別人
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