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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