【Java】对几个通用的hashCode重写方案的一些思考和探讨

在我们刚开始学习Java的时候就被教导，在编写类的时候，如果覆盖了Object的equals方法，那么必须要覆盖hashCode方法，并且如果两个对象用equals方法比较返回true，那么这两个对象hashCode返回的值也必须是相等的，并且对于同一个对象，equals方法需要比较的属性值没有被修改，那么每次调用hashCode返回的值应该是一致的。

hashCode主要是用于散列集合，通过对象hashCode返回值来与散列中的对象进行匹配，通过hashCode来查找散列中对象的效率为O(1)，如果多个对象具有相同的hashCode，那么散列数据结构在同一个hashCode位置处的元素为一个链表，需要通过遍历链表中的对象，并调用equals来查找元素。这也是为什么要求如果对象通过equals比较返回true,那么其hashCode也必定一致的原因。

为对象提供一个高效的hashCode算法是一个很困难的事情。理想的hashCode算法除了达到本文最开始提到的要求之外，还应该是为不同的对象产生不相同的hashCode值，这样在操作散列的时候就完全可以达到O(1)的查找效率，而不必去遍历链表。假设散列中的所有元素的hashCode值都相同，那么在散列中查找一个元素的效率就变成了O(N),这同链表没有了任何的区别。

这种理想的hashCode算法，如果是为具体业务的对象去设计应该不是很难，比如很多的数据库映射对象都存在一个整形的id属性，这个id属性往往在整个系统中是唯一的，那么hashCode在重写的时候返回这个id的值就可以了，equals比较的时候也是去比较id的值，并且对象在从数据库初始化之后是不可变的，这样就完全达到了理想的情况。这些对象保存在散列中，查找效率会是完全的O(1)，不需要遍历任何链表。

本文着重讨论的是通用的hashCode实现，所谓的通用就是适合Java中每一个对象的hashCode算法实现。每个类的结构不尽相同，要想产生一个适合所有场景的理想hashCode算法几乎是不可能的，要设计通用的hashCode算法，我们只能去不断接近理想的情况。下面是几种实现方式。

《Effective Java》中推荐的实现方式

Google首席Java架构师Joshua Bloch在他的著作《Effective Java》中提出了一种简单通用的hashCode算法
1. 初始化一个整形变量，为此变量赋予一个非零的常数值，比如int result = 17;
2. 选取equals方法中用于比较的所有域，然后针对每个域的属性进行计算：
(1) 如果是boolean值，则计算f ? 1:0
(2) 如果是byte\char\short\int,则计算(int)f
(3) 如果是long值，则计算(int)(f ^ (f >>> 32))
(4) 如果是float值，则计算Float.floatToIntBits(f)
(5) 如果是double值，则计算Double.doubleToLongBits(f)，然后返回的结果是long,再用规则(3)去处理long,得到int
(6) 如果是对象应用，如果equals方法中采取递归调用的比较方式，那么hashCode中同样采取递归调用hashCode的方式。　　否则需要为这个域计算一个范式，比如当这个域的值为null的时候，那么hashCode 值为0
(7) 如果是数组，那么需要为每个元素当做单独的域来处理。如果你使用的是1.5及以上版本的JDK，那么没必要自己去　　　　重新遍历一遍数组，java.util.Arrays.hashCode方法包含了8种基本类型数组和引用数组的hashCode计算，算法同上，
　　java.util.Arrays.hashCode(long[])的具体实现:

public static int hashCode(long a[]) {
if (a == null)
return 0;

int result = 1;
for (long element : a) {
int elementHash = (int)(element ^ (element >>> 32));
result = 31 * result + elementHash;
}

return result;
}

Arrays.hashCode(...)只会计算一维数组元素的hashCOde,如果是多维数组，那么需要递归进行hashCode的计算，那么就需要使用Arrays.deepHashCode(Object[])方法。

3. 最后，要如同上面的代码，把每个域的散列码合并到result当中：result = 31 * result + elementHash;
4. 测试，hashCode方法是否符合文章开头说的基本原则，这些基本原则虽然不能保证性能，但是可以保证不出错。

这个算法存在这么几个问题需要探讨:
1. 为什么初始值要使用非0的整数?这个的目的主要是为了减少hash冲突，考虑这么个场景，如果初始值为0,并且计算hash值的前几个域hash值计算都为0，那么这几个域就会被忽略掉，但是初始值不为0,这些域就不会被忽略掉，示例代码:

import java.io.Serializable;

public class Test implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = 1L;

private final int[] array;

public Test(int... a) {
array = a;
}

@Override
public int hashCode() {
int result = 0; //注意，此处初始值为0
for (int element : array) {
result = 31 * result + element;
}
return result;
}

public static void main(String[] args) {
Test t = new Test(0, 0, 0, 0);
Test t2 = new Test(0, 0, 0);
System.out.println(t.hashCode());
System.out.println(t2.hashCode());
}

}

如果hashCode中result的初始值为0，那么对象t和对象t2的hashCode值都会为0，尽管这两个对象不同。但如果result的值为17,那么计算hashCode的时候就不会忽略这些为0的值，最后的结果t1是15699857，t2是506447

2. 为什么每次需要使用乘法去操作result?　主要是为了使散列值依赖于域的顺序，还是上面的那个例子，Test t = new Test(1, 0)跟Test t2 = new Test(0, 1), t和t2的最终hashCode返回值是不一样的。

3. 为什么是31? 31是个神奇的数字，因为任何数n * 31就可以被JVM优化为 (n << 5) -n,移位和减法的操作效率要比乘法的操作效率高的多。

另外如果对象是不可变的，那么还推荐使用缓存的方式，在对象中使用一个单独的属性来存储hashCode的值，这样对于这个对象来说hashCode只需要计算一次就可以了。

private volatile int hashCode = 0;

@Override
public int hashCode() {

int result = hashCode;
if(result == 0) {

...//计算过程
}
return result;
}

注意，缓存属性必须是volatile的，这样可以在并发访问环境中保持内存可见性。否则会产生线程安全问题。

此外上面所提到的基本元素类型的hashCode计算，其算法同JDK中其包装器类型所覆盖的hashCode逻辑一致
java.lang.Long的hashCode实现:

/**
* Returns a hash code for this {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  Long}. The result is
* the exclusive OR of the two halves of the primitive
* {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  long} value held by this {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  Long}
* object. That is, the hashcode is the value of the expression:
*
* <blockquote>
*  {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  (int)(this.longValue()^(this.longValue()>>>32))}
* </blockquote>
*
* @return  a hash code value for this object.
*/
public int hashCode() {
return (int)(value ^ (value >>> 32));
}

java.lang.Float的hashCode实现:

/**
* Returns a hash code for this {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  Float} object. The
* result is the integer bit representation, exactly as produced
* by the method {<a href="http://my.oschina.net/link1212" target="_blank" rel="nofollow">@link</a>  #floatToIntBits(float)}, of the primitive
* {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  float} value represented by this {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  Float}
* object.
*
* @return a hash code value for this object.
*/
public int hashCode() {
return floatToIntBits(value);
}

java.lang.double的hashCode实现:

/**
* Returns a hash code for this {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  Double} object. The
* result is the exclusive OR of the two halves of the
* {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  long} integer bit representation, exactly as
* produced by the method {<a href="http://my.oschina.net/link1212" target="_blank" rel="nofollow">@link</a>  #doubleToLongBits(double)}, of
* the primitive {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  double} value represented by this
* {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  Double} object. That is, the hash code is the value
* of the expression:
*
* <blockquote>
*  {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  (int)(v^(v>>>32))}
* </blockquote>
*
* where {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  v} is defined by:
*
* <blockquote>
*  {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  long v = Double.doubleToLongBits(this.doubleValue());}
* </blockquote>
*
* @return  a {<a href="http://my.oschina.net/codeo" target="_blank" rel="nofollow">@code</a>  hash code} value for this object.
*/
public int hashCode() {
long bits = doubleToLongBits(value);
return (int)(bits ^ (bits >>> 32));
}

org.apache.commons.lang.builder.HashCodeBuilder的实现

org.apache.commons.lang.builder.HashCodeBuilder能够通过反射机制来自动计算对象的hashCode值。其核心方法是静态方法：reflectionHashCode，这个方法有多个重载的版本，这些重载版本最终都是调用的 int reflectionHashCode( intinitialNonZeroOddNumber, int multiplierNonZeroOddNumber,
Object object,
boolean testTransients, Class reflectUpToClass, String[] excludeFields)

其余的版本只是提供不同的默认参数，从而简化了构建的过程。比如:

public static int reflectionHashCode(Object object) {
return reflectionHashCode(17, 37, object, false, null, null);
}

然后构建的过程是这样的，除了指定过滤的，比如transient属性、excludeFields指定的属性之外，会遍历其它的类属性，然后通过反射的方式获取属性值，如果属性是数组，则会遍历数组，否则会调用属性的hashCode, 如果是多维数组，会去递归取hashCode值，对单个属性计算hash值的代码如下：

public HashCodeBuilder append(Object object) {
if (object == null) {
iTotal = iTotal * iConstant;

} else {
if(object.getClass().isArray()) {
// 'Switch' on type of array, to dispatch to the correct handler
// This handles multi dimensional arrays
if (object instanceof long[]) {
append((long[]) object);
} else if (object instanceof int[]) {
append((int[]) object);
} else if (object instanceof short[]) {
append((short[]) object);
} else if (object instanceof char[]) {
append((char[]) object);
} else if (object instanceof byte[]) {
append((byte[]) object);
} else if (object instanceof double[]) {
append((double[]) object);
} else if (object instanceof float[]) {
append((float[]) object);
} else if (object instanceof boolean[]) {
append((boolean[]) object);
} else {
// Not an array of primitives
append((Object[]) object);
}
} else {
iTotal = iTotal * iConstant + object.hashCode();
}
}
return this;
}

这里要小心，因为它是直接调用属性对象的hashCode,如果是基本类型，那么就会调用包装器中提供的hashCode方法，如果是引用类型，那么需要仔细检查引用类型的hashCode方法，以免产生违反hashCode基本原则的情况。

然后剩下的计算过程，同Effective　Java中描述的基本类似，不过这里的hash初值和乘数因子可以自己来设置，默认的情况是使用了17 和 37两个互质数。

HashCodeBuilder最大好处是使用方便，一行代码就能搞定hashCode的重写问题，并且让代码很清晰，但是它有这么几个值得注意的地方:

1. 使用反射会对程序的性能造成影响，不过Java反射机制为了把性能影响降到最低，对类似getFields()之类的操作都采用了Cache策略，对一般的程序而言，这些性能开销往往可以忽略不计。另外如果使用的是不可变对象，那么强烈建议把hashCode Cache住，这样可以极大的提高hashCode计算的性能。

2. 因为默认会处理所有的field(除了transient修饰的field),所以一定要测试是否违反hashCode的基本原则(为了保障基本原则的正确，建议跟org.apache.commons.lang.EqualsBuilder搭配使用)，尤其是当类的域中包含引用类型的时候，一定要递归检查引用类型的hashCode.

链式的HashCodeBuilder

最后结合Effective Java中提供的算法编写一个链式的HashCode生成器:

import java.util.Arrays;

/**
* 一个链式调用的通用hashCode生成器
*
* <a href="http://my.oschina.net/arthor" target="_blank" rel="nofollow">@author</a>  hongze.chi@gmail.com
*
*/
public final class HashCodeHelper {

private static final int multiplierNum = 31;

private int hashCode;

private HashCodeHelper() {
this(17);
}

private HashCodeHelper(int hashCode) {
this.hashCode = hashCode;
}

public static HashCodeHelper getInstance() {
return new HashCodeHelper();
}

public static HashCodeHelper getInstance(int hashCode) {
return new HashCodeHelper(hashCode);
}

public HashCodeHelper appendByte(byte val) {
return appendInt(val);
}

public HashCodeHelper appendShort(short val) {
return appendInt(val);
}

public HashCodeHelper appendChar(char val) {
return appendInt(val);
}

public HashCodeHelper appendLong(long val) {
return appendInt((int) (val ^ (val >>> 32)));
}

public HashCodeHelper appendFloat(float val) {
return appendInt(Float.floatToIntBits(val));
}

public HashCodeHelper appendDouble(double val) {
return appendLong(Double.doubleToLongBits(val));
}

public HashCodeHelper appendBoolean(boolean val) {
return appendInt(val ? 1 : 0);
}

public HashCodeHelper appendObj(Object... val) {
return appendInt(Arrays.deepHashCode(val));
}

public HashCodeHelper appendInt(int val) {
hashCode = hashCode * multiplierNum + val;
return this;
}

public int getHashCode() {
return this.hashCode;
}
}

通过这种链式调用的方式，没有反射的开销，另外可以比较方便的选择要参与计算的属性，代码也比较清晰，但是如果参与计算的属性值过多，那么会造成调用链过长的情况。为保持代码的整洁，也可以分多个链来调用。示例代码:

import java.io.Serializable;

public class Test implements Serializable{

private static final long serialVersionUID = 1L;

private final int[] array;

public Test(int... a) {
array = a;
}

@Override
public int hashCode() {
HashCodeHelper hashCodeHelper = HashCodeHelper.getInstance();
hashCodeHelper.appendInt(array[0]).appendInt(array[1]).appendInt(array[2]);
hashCodeHelper.appendInt(array[3]).appendInt(array[4]).appendInt(array[5]);
return hashCodeHelper.getHashCode();
}
}

转自
/article/3460341.html