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原文链接，译文链接，原文作者： Robert Nystrom，译者：有孚

本文主要讨论下不同的hashCode()的实现对应用程序的性能影响。

hashCode()方法的一个主要作用就是使得对象能够成为哈希表的key或者散列集的成员。但同时这个对象还得实现equals(Object)方法，它和hashCode()的实现必须是一致的：

• 如果a.equals(b)那么a.hashCode == b.hashCode()
• 如果hashCode()在同一个对象上被调用两次，它应该返回的是同一个值，这表明这个对象没有被修改过。

hashCode的性能

从性能的角度来看的话，hashCode()方法的主要目标就是尽量使得不同的对象拥有不同的哈希值。JDK中所有基于哈希的集合都是将值存储在数组中的。查找元素的时候，会使用哈希值来计算出在数组中的初始查找位置；然后再调用equals()方法将给定的值和数组中存储对象的值进行比较。如果所有元素的哈希值都不一样，这会减少哈希的碰撞概率。换句话说，如果所有的值的哈希码都一样的话，hashmap(或者hashset)会蜕化成一个列表，操作的时间复杂度会变成O(n2)。

更多细节可以看下hash map碰撞的解决方案。JDK用了一个叫开放寻址的方法，不过还有一种方法叫拉链法。所有哈希码一样的值都存储在一个链表里（说反了吧）。

我们来看下不同质量的哈希值有什么区别。我们将一个正常的String和它的包装类进行比较，这个包装类重写了hashCode()方法，所有对象都返回同一个哈希值。

[code lang=”java”]
private static class SlowString
{
public final String m_str;

public SlowString( final String str ) {
this.m_str = str;
}

@Override
public int hash Code() {
return 37;
}

@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
final SlowString that = ( SlowString ) o;
return !(m_str != null ? !m_str.equals(that.m_str) : that.m_str != null);
}
}
[/code]

下面是一个测试方法。后面我们还会再用到它，所以这里还是简单介绍一下 。它接收一个对象列表，然后对列表中的每个元素依次调用Map.put(), Map.containsKey()方法。

[code lang=”java”]
private static void testMapSpeed( final List lst, final String name )
{
final Map<Object, Object> map = new HashMap<Object, Object>( lst.size() );
int cnt = 0;
final long start = System.currentTimeMillis();
for ( final Object obj : lst )
{
map.put( obj, obj );
if ( map.containsKey( obj ) )
++cnt;
}
final long time = System.currentTimeMillis() – start;
System.out.println( "Time for " + name + " is " + time / 1000.0 + " sec, cnt = " + cnt );
}

[/code]

String和SlowString对象都是按照”ABCD”+i的格式生成的。处理100000个String对象需要0.041秒，而处理SlowString对象则需要82.5秒。

结果表明，String类的hashCode()方法明显胜出。我们再做另一个测试。先创建一个字符串列表，前半部分的格式是”ABCdef*&”+i，后半部分的是”ABCdef*&”+i+”ghi”（确保字符串的中间部分变化而结尾不变，不会影响哈希值的质量）。我们会创建1百万，5百万，1千万，2千万个字符串，来看下有多少字符串是共享哈希值的，同一个哈希值又会被多少个字符串共享。下面是测试的结果：

[code lang=”java”]
Number of duplicate hash Codes for 1000000 strings = 0

Number of duplicate hash Codes for 5000000 strings = 196
Number of hash Code duplicates = 2 count = 196

Number of duplicate hash Codes for 10000000 strings = 1914
Number of hash Code duplicates = 2 count = 1914

Number of duplicate hash Codes for 20000000 strings = 17103
Number of hash Code duplicates = 2 count = 17103
[/code]

可以看到，共用同一个哈希值的字符串很少，而一个哈希值被两个以上的字符串共享的概率则非常小。当然了，你的测试数据可能不太一样——如果用这个测试程序测试你给定的字符串的话。

自动生成long字段的hashCode()方法

许多IDE生成long类型的hashcode()的方式非常值得一提。下面是一个生成的hashCode()方法，这个类有两个long类型的字段。

[code lang=”java”]
Number of duplicate hash Codes for 1000000 strings = 0

Number of duplicate hash Codes for 5000000 strings = 196
Number of hash Code duplicates = 2 count = 196

Number of duplicate hash Codes for 10000000 strings = 1914
Number of hash Code duplicates = 2 count = 1914

Number of duplicate hash Codes for 20000000 strings = 17103
Number of hash Code duplicates = 2 count = 17103
[/code]

下面给只有两个int类型的类生成的方法：

[code lang=”java”]
public int hash Code() {
int result = val1;
result = 31 * result + val2;
return result;
}
[/code]

可以看到，long类型的处理是不一样的。java.util.Arrays.hashCode(long a[])用的也是同样的方法。事实上，如果你将long类型的高32位和低32位拆开当成int处理的话，生成的hashCode的分布会好很多。下面是两个long字段的类的改进后的hasCode方法（注意，这个方法运行起来比原来的方法要慢，不过新的hashCode的质量会高很多，这样的话hash集合的执行效率会得到提高，虽然hashCode本身变慢了）。

[code lang=”java”]
public int hash Code() {
int result = (int) val1;
result = 31 * result + (int) (val1 >>> 32);
result = 31 * result + (int) val2;
return 31 * result + (int) (val2 >>> 32);
}
[/code]

下面是testMapSpeed 方法分别测试10M个这三种对象的结果。它们都是用同样的值进行初始化的。

Two longs with original hashCode	Two longs with modified hashCode	Two ints
2.596 sec	1.435 sec	0.737 sec

可以看到，更新后的hashCode方法的效果是不太一样的。虽然不是很明显，但是对性能要求很高的地方可以考虑一下它。

高质量的String.hashCode()能做些什么

假设我们有一个map，它是由String标识符来指向某些值。map的key（String标识符)不会在内存的别的地方存储（某一时间可能有一小部分值是存储在别的地方）。假设我们已经收集到了map的所有记录，比如说在某个两阶段算法中的第一个阶段。下一步我们要通过key来查找map中的值。我们只会用map里存在的key进行查找。

我们如何能提升map的性能?前面你已经看到了，String.hashCode()返回的几乎都是不同的值，我们可以扫描所有的key，计算出它们的哈希值，找出那些不唯一的哈希值:

[code lang=”java”]
Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<Integer, Integer>( max );
for ( final String s : dict.keySet() )
{
final int hash = s.hash Code();
final Integer count = cnt.get( hash );
if ( count != null )
cnt.put( hash, count + 1 );
else
cnt.put( hash, 1 );
}

//keep only not unique hash codes
final Map<Integer, Integer> mult = new HashMap<Integer, Integer>( 100 );
for ( final Map.Entry<Integer, Integer> entry : cnt.entrySet() )
{
if ( entry.getValue() > 1 )
mult.put( entry.getKey(), entry.getValue() );
}[/code]

现在我们可以创建两个新的map。为了简单点，假设map里存的值就是Object。在这里，我们创建了Map<Integer, Object> 和Map<String, Object>（生产环境推荐使用TIntObjectHashMap）两个map。第一个map存的是那些唯一的hashcode以及对应的值，而第二个，存的是那些hashCode不唯一的字符串以及它们相应的值。

[code lang=”java”]
final Map<Integer, Object> unique = new HashMap<Integer, Object>( 1000 );
final Map<String, Object> not_unique = new HashMap<String, Object>( 1000 );

//dict – original map
for ( final Map.Entry<String, Object> entry : dict.entrySet() )
{
final int hash Code = entry.getKey().hash Code();
if ( mult.containsKey( hash Code ) )
not_unique.put( entry.getKey(), entry.getValue() );
else
unique.put( hash Code, entry.getValue() );
}

//keep only not unique hash codes
final Map<Integer, Integer> mult = new HashMap<Integer, Integer>( 100 );
for ( final Map.Entry<Integer, Integer> entry : cnt.entrySet() )
{
if ( entry.getValue() > 1 )
mult.put( entry.getKey(), entry.getValue() );
}
[/code]

现在，为了查找某个值，我们得先查找第一个hashcode唯一的map，如果没找到，再查找第二个不唯一的map：

[code lang=”java”]
public Object get( final String key )
{
final int hash Code = key.hash Code();
Object value = m_unique.get( hash Code );
if ( value == null )
value = m_not_unique.get( key );
return value;
}
[/code]

在一些不太常见的情况下，你的这个不唯一的map里的对象可能会很多。碰到这种情况的话，先尝试用java.util.zip.CRC32或者是java.util.zip.Adler32来替换掉hashCode()的实现（Adler32比CRC32要快，不过它的分布较差些）。如果实在不行，再尝试用两个不同的函数来计算哈希值：低32位和高32位分别用不同的函数生成。hash函数就用Object.hashCode, java.util.zip.CRC32或者java.util.zip.Adler32。

（译注：这么做的好处就是压缩了map的存储空间，比如你有一个map，它的KEY存100万个字符串的话，压缩了之后就只剩下long类型以及很少的字符串了）

set的压缩效果更明显

前面那个例子中，我们讨论了如何去除map中的key值。事实上，优化set的话效果会更加明显。set大概会有这么两个使用场景：一个是将原始的set拆分成多个子set，然后依次查询标识符是否属于某个子set；还有就是是作为一个拼写检查器（spellchecker ）——有些要查询的值是预想不到的值（比如拼写错误了），而就算出了些错误的话影响也不是很大（如果碰巧另一个单词也有同样的hashCode，你会认为这个单词是拼写正确的)。这两种场景set都非常适用。

如果我们延用前面的方法的话，我们会得到一个唯一的hashcode组成的Set，以及不唯一的hashCode组成的一个Set。这里至少能优化掉不少字符串存储的空间。

如果我们可以把哈希值的取值限制在一定的区间内（比如说2^20)，那么我们可以用一个BitSet来代替Set，这个在BitSet一文中已经提到了。一般来说如果我们提前知道原始set的大小的话，哈希值的范围是有足够的优化空间的。

下一步就是确定有多少标识符是共享相同的哈希值的。如果碰撞的哈希值比较多的话，改进下你的hashCode()方法，或者扩大哈希值的取值范围。最完美的情况就是你的标记符全都有唯一的hashcode( 这其实不难实现）。优化完的好处就是，你只需要一个BitSet就够了，而不需要存储一个大的字符串集合。

总结

改进你的hashCode算法的分布。优化它比优化这个方法的执行速度要重要多了。千万不要写一个返回常量的hashCode方法。

String.hashCode的实现已经相当完美了，因此很多时候你可以用String的hashCode来代替字符串本身了。如果你使用的是字符串的set，试着把它优化成BitSet。这将大大提升你程序的性能。

本文最早发表于Java译站