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如何Java中的hashCode()方法

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Object 类中就包含了 hashCode() 方法：

@HotSpotIntrinsicCandidate public native int hashCode();

意味着所有的类都会有一个 hashCode() 方法，该方法会返回一个 int 类型的值。由于 hashCode() 方法是一个本地方法(native  关键字修饰的方法，用 C/C++ 语言实现，由 Java 调用)，意味着 Object 类中并没有给出具体的实现。

具体的实现可以参考 jdk/src/hotspot/share/runtime/synchronizer.cpp(源码可以到 GitHub 上  OpenJDK 的仓库中下载)。get_next_hash() 方法会根据 hashCode 的取值来决定采用哪一种哈希值的生成策略。

如何Java中的hashCode()方法

并且 hashCode() 方法被 @HotSpotIntrinsicCandidate 注解修饰，说明它在 HotSpot  虚拟机中有一套高效的实现，基于 CPU 指令。

那大家有没有想过这样一个问题：为什么 Object 类需要一个 hashCode() 方法呢?

在 Java 中，hashCode() 方法的主要作用就是为了配合哈希表使用的。

哈希表(Hash  Table)，也叫散列表，是一种可以通过关键码值(key-value)直接访问的数据结构，它最大的特点就是可以快速实现查找、插入和删除。其中用到的算法叫做哈希，就是把任意长度的输入，变换成固定长度的输出，该输出就是哈希值。像  MD5、SHA1 都用的是哈希算法。

像 Java 中的 HashSet、Hashtable(注意是小写的 t)、HashMap 都是基于哈希表的具体实现。其中的 HashMap  就是最典型的代表，不仅面试官经常问，工作中的使用频率也非常的高。

大家想一下，如果没有哈希表，但又需要这样一个数据结构，它里面存放的数据是不允许重复的，该怎么办呢?

要不使用 equals() 方法进行逐个比较?这种方案当然是可行的。但如果数据量特别特别大，采用 equals()  方法进行逐个对比的效率肯定很低很低，最好的解决方案就是哈希表。

拿 HashMap 来说吧。当我们要在它里面添加对象时，先调用这个对象的 hashCode() 方法，得到对应的哈希值，然后将哈希值和对象一起放到  HashMap 中。当我们要再添加一个新的对象时：

  • 获取对象的哈希值;

  • 和之前已经存在的哈希值进行比较，如果不相等，直接存进去;

  • 如果有相等的，再调用 equals() 方法进行对象之间的比较，如果相等，不存了;

  • 如果不等，说明哈希冲突了，增加一个链表，存放新的对象;

  • 如果链表的长度大于 8，转为红黑树来处理。

就这么一套下来，调用 equals()  方法的频率就大大降低了。也就是说，只要哈希算法足够的高效，把发生哈希冲突的频率降到最低，哈希表的效率就特别的高。

来看一下 HashMap 的哈希算法：

static final int hash(Object key) {     int h;     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }

先调用对象的 hashCode() 方法，然后对该值进行右移运算，然后再进行异或运算。

通常来说，String 会用来作为 HashMap 的键进行哈希运算，因此我们再来看一下 String 的 hashCode() 方法：

public int hashCode() {     int h = hash;     if (h == 0 && value.length > 0) {         hash = h = isLatin1() ? StringLatin1.hashCode(value)                 : StringUTF16.hashCode(value);     }     return h; } public static int hashCode(byte[] value) {     int h = 0;     int length = value.length >> 1;     for (int i = 0; i < length; i++) {         h = 31 * h + getChar(value, i);     }     return h; }

可想而知，经过这么一系列复杂的运算，再加上 JDK 作者这种大师级别的设计，哈希冲突的概率我相信已经降到了最低。

当然了，从理论上来说，对于两个不同对象，它们通过 hashCode() 方法计算后的值可能相同。因此，不能使用 hashCode()  方法来判断两个对象是否相等，必须得通过 equals() 方法。

也就是说：

  • 如果两个对象调用 equals() 方法得到的结果为 true，调用 hashCode() 方法得到的结果必定相等;

  • 如果两个对象调用 hashCode() 方法得到的结果不相等，调用 equals() 方法得到的结果必定为 false;

反之：

  • 如果两个对象调用 equals() 方法得到的结果为 false，调用 hashCode() 方法得到的结果不一定不相等;

  • 如果两个对象调用 hashCode() 方法得到的结果相等，调用 equals() 方法得到的结果不一定为 true;

来看下面这段代码。

public class Test {     public static void main(String[] args) {         Student s1 = new Student(18, "张三");         Map scores = new HashMap<>();         scores.put(s1, 98);         System.out.println(scores.get(new Student(18, "张三")));     } }  class Student {     private int age;     private String name;       public Student(int age, String name) {          this.age = age;          this.name = name;      }       @Override      public boolean equals(Object o) {          Student student = (Student) o;          return age == student.age &&                  Objects.equals(name, student.name);      }  }

我们重写了 Student 类的 equals() 方法，如果两个学生的年纪和姓名相同，我们就认为是同一个学生，虽然很离谱，但我们就是这么草率。

在 main() 方法中，18 岁的张三考试得了 98 分，很不错的成绩，我们把张三和成绩放到了 HashMap 中，然后准备输出张三的成绩：

null

很不巧，结果为 null，而不是预期当中的 98。这是为什么呢?

原因就在于重写 equals() 方法的时候没有重写 hashCode() 方法。默认情况下，hashCode()  方法是一个本地方法，会返回对象的存储地址，显然 put() 中的 s1 和 get() 中的 new Student(18, "张三")  是两个对象，它们的存储地址肯定是不同的。

HashMap 的 get() 方法会调用 hash(key.hashCode()) 计算对象的哈希值，虽然两个不同的 hashCode() 结果经过  hash() 方法计算后有可能得到相同的结果，但这种概率微乎其微，所以就导致 scores.get(new Student(18, "张三"))  无法得到预期的值 18。

怎么解决这个问题呢?很简单，重写 hashCode() 方法。

@Override public int hashCode() {     return Objects.hash(age, name); }

Objects 类的 hash() 方法可以针对不同数量的参数生成新的 hashCode() 值。

public static int hashCode(Object a[]) {  if (a == null)      return 0;   int result = 1;   for (Object element : a)      result = 31 * result + (element == null ? 0 : element.hashCode());   return result; }

代码似乎很简单，归纳出的数学公式如下所示(n 为字符串长度)。

如何Java中的hashCode()方法

注意：31 是个奇质数，不大不小，一般质数都非常适合哈希计算，偶数相当于移位运算，容易溢出，造成数据信息丢失。

这就意味着年纪和姓名相同的情况下，会得到相同的哈希值。scores.get(new Student(18, "张三")) 就会返回 98  的预期值了。

《Java 编程思想》这本圣经中有一段话，对 hashCode() 方法进行了一段描述。

设计 hashCode() 时最重要的因素就是：无论何时，对同一个对象调用 hashCode() 都应该生成同样的值。如果在将一个对象用 put()  方法添加进 HashMap 时产生一个 hashCode() 值，而用 get() 方法取出时却产生了另外一个 hashCode()  值，那么就无法重新取得该对象了。所以，如果你的 hashCode() 方法依赖于对象中易变的数据，用户就要当心了，因为此数据发生变化时，hashCode()  就会生成一个不同的哈希值，相当于产生了一个不同的键。

也就是说，如果在重写 hashCode() 和 equals()  方法时，对象中某个字段容易发生改变，那么最好舍弃这些字段，以免产生不可预期的结果。

好。有了上面这些内容作为基础后，我们回头再来看看本地方法 hashCode() 的 C++ 源码。

static inline intptr_t get_next_hash(Thread* current, oop obj) {   intptr_t value = 0;   if (hashCode == 0) {     // This form uses global Park-Miller RNG.     // On MP system we'll have lots of RW access to a global, so the     // mechanism induces lots of coherency traffic.     value = os::random();   } else if (hashCode == 1) {     // This variation has the property of being stable (idempotent)     // between STW operations.  This can be useful in some of the 1-0     // synchronization schemes.     intptr_t addr_bits = cast_from_oop(obj) >> 3;     value = addr_bits ^ (addr_bits >> 5) ^ GVars.stw_random;   } else if (hashCode == 2) {     value = 1;            // for sensitivity testing   } else if (hashCode == 3) {     value = ++GVars.hc_sequence;   } else if (hashCode == 4) {     value = cast_from_oop(obj);   } else {     // Marsaglia's xor-shift scheme with thread-specific state     // This is probably the best overall implementation -- we'll     // likely make this the default in future releases.     unsigned t = current->_hashStateX;     t ^= (t << 11);     current->_hashStateX = current->_hashStateY;     current->_hashStateY = current->_hashStateZ;     current->_hashStateZ = current->_hashStateW;     unsigned v = current->_hashStateW;     v = (v ^ (v >> 19)) ^ (t ^ (t >> 8));     current->_hashStateW = v;     value = v;   }    value &= markWord::hash_mask;   if (value == 0) value = 0xBAD;   assert(value != markWord::no_hash, "invariant");   return value; }

如果没有 C++ 基础的话，不用细致去看每一行代码，我们只通过表面去了解一下 get_next_hash() 这个方法就行。其中的 hashCode  变量是 JVM 启动时的一个全局参数，可以通过它来切换哈希值的生成策略。

  • hashCode==0，调用操作系统 OS 的 random() 方法返回随机数。

  • hashCode == 1，在  STW(stop-the-world)操作中，这种策略通常用于同步方案中。利用对象地址进行计算，使用不经常更新的随机数(GVars.stw_random)参与其中。

  • hashCode == 2，使用返回 1，用于某些情况下的测试。

  • hashCode == 3，从 0 开始计算哈希值，不是线程安全的，多个线程可能会得到相同的哈希值。

  • hashCode == 4，与创建对象的内存位置有关，原样输出。

  • hashCode == 5，默认值，支持多线程，使用了 Marsaglia 的 xor-shift 算法产生伪随机数。所谓的 xor-shift  算法，简单来说，看起来就是一个移位寄存器，每次移入的位由寄存器中若干位取异或生成。所谓的伪随机数，不是完全随机的，但是真随机生成比较困难，所以只要能通过一定的随机数统计检测，就可以当作真随机数来使用。

至于更深层次的挖掘，涉及到数学知识和物理知识，就不展开了。毕竟菜是原罪。

到此，相信大家对“如何Java中的hashCode()方法”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！


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