作者：CringKong
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这几天在尝试手撸一个类似Lombok的注解式代码生成工具，用过Lombok的小伙伴知道，Lombok可以通过注解自动帮我们生产equals()和hashCode()方法，因此我也想实现这个功能，但是随着工作的深入，我发现其实自己对于equals()和hashCode()的理解，也处在一个很低级的阶段。
因此痛定思痛，进行了一番深入学习，才敢来写这篇博客。
1、equals在Java中含义
首先要解释清楚这个，equals方法在Java中代表逻辑上的相等，什么叫逻辑上的相等？这个就涉及到Java本身的语法特性。
我们知道，Java中存在着==来判断基本数据类型的相等，但是对于对象，==只能判断内存地址是否相等，也就是说是否是同一个对象：
int a = 10000;
int b = 10000;
// 对于基本数据类型， == 可以判断逻辑上的相等
System.out.println(a == b);
Integer objA = 10000;
Integer objB = 10000;
Integer objA1 = objA;
// 对于类实例， == 只能判断是否为同一个实例（可以视为内存地址是否相等）
System.out.println(objA == objB);
System.out.println(objA == objA1);注：这里我们不讨论Integer对于-128~127的缓存机制。
结果显而易见：
但是明明 objA和objB逻辑上是相等的，凭什么你就返回false？这时就诞生了一种需求，对于Java中的对象，要判断逻辑相等，该怎么实现呢，于是就出现了equals()方法。
Integer objA = 10000;
Integer objB = 10000;
Integer objA1 = objA;
// 对于对象实例， equals 可以判断两个对象是否逻辑相等
System.out.println(objA.equals(objB));Integer类已经重写了equals()方法，所以结果也显而易见：
因此如果我们自己创建一个类的话， 要实现判断两个实例逻辑上是否相等，就需要重写他的equals()方法。
// 重写了equals方法的类
static class GoodExample {
private String name;
private int age;
public GoodExample(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
GoodExample that = (GoodExample) o;
return age == that.age &&
Objects.equals(name, that.name);
}
}
// 没有重写euqals方法的类
static class BadExample {
private String nakeName;
private int age;
public BadExample(String nakeName, int age) {
this.nakeName = nakeName;
this.age = age;
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(new GoodExample("Richard", 36).
equals(new GoodExample("Richard", 36)));
System.out.println(new BadExample("Richard", 36).
equals(new BadExample("Richard", 36)));
}相信你已经知道结果是什么了：
2、hashCode在Java中的作用
网上有很多博客都把hashCode()和equals()混为一谈，但实际上hashCode()就是他的字面意思，代表这个对象的哈希码。
但是为什么JavaDoc明确的告诉我们，hashCode()和equals()要一起重写呢？原因是因为，在Java自带的容器HashMap和HashSet中，都需同时要用到对象的hashCode()和equals()方法来进行判断，然后再插入删除元素，这点我们一会再谈。
那么我们还是单独来看hashCode()，为什么HashMap需要用到hashCode？这个就涉及到HashMap底层的数据结构 – 散列表的原理：
HashMap底层用于存储数据的结构其实是散列表（也叫哈希表），散列表是通过哈希函数将元素映射到数组指定下标位置，在Java中，这个哈希函数其实就是hashCode()方法。
举个例子：
HashMap<String,GoodExample> map = new HashMap<>();
map.put("cringkong",new GoodExample("jack",10));
map.put("cricy",new GoodExample("lisa",12));
System.out.println(map.get("cricy"));在存入HashMap的时候，HashMap会用字符串"cringkong"和"cricy"的hashCode()去映射到数组指定下标位置，至于怎么去映射，我们一会再说。
好了，现在我们明白了hashCode()为什么被设计出来，那么我们来进行一个实验：
// 科学设计了hashCode的类
static class GoodExample {
private String name;
private int age;
public GoodExample(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(name, age);
}
}
// 不科学的hashCode写法
static class BadExample {
private String nakeName;
private int age;
public BadExample(String nakeName, int age) {
this.nakeName = nakeName;
this.age = age;
}
@Override
public int hashCode() {
// 这里我们没有用
return nakeName.hashCode();
}
}这里我们存在两个类，GoodExample类通过类全部字段进行hash运算得到hashCode，而BadExample只通过类的一个字段进行hash运算，我们来看一下得到的结果：
System.out.println(new GoodExample("李老三", 22).hashCode());
System.out.println(new GoodExample("李老三", 42).hashCode());
System.out.println(new BadExample("王老五", 50).hashCode());
System.out.println(new BadExample("王老五", 25).hashCode());可以看到，GoodExample的hashCode()标明了22岁和42岁的李老三是不同的，而BadExample却认为50岁和25岁的王老五没什么区别。
那么也就是说在HashMap中，两个李老三会被放到不同的数组下标位置中，而两个王老五会被放到同一个数组下标位置上。
PS : hashCode相等的两个对象不一定逻辑相等，逻辑相等的两个对象hashCode必须相等！
3、为什么hashCode和equals要一起重写
刚刚我们知道，equals()是用来判断对象是否逻辑相等，hashCode()就是获得一个对象的hash值，同时在HashMap中用来得到数组下标位置。
那么为什么很多地方都说到，hashCode()和equals()要一起重写呢？明明通过对象hashCode就可以定位数组下标了啊，那我们直接用把对象存进去取出来不就行了吗？
答案是这样的：设计再良好的哈希函数，也会出现哈希冲突的情况，什么是哈希冲突呢？举个例子来说，我设计了这样一种哈希函数：
/**
* 硬核哈希函数，哈希规则是 传入的字符串的首位字符转换成ASCII值
*
* @param string 需要哈希的字符串
* @return 字符串的哈希值
*/
private static int hardCoreHash(String string) {
return string.charAt(0);
}
我们来测试一下硬核哈希函数的哈希效果：
System.out.println(hardCoreHash("fish"));
System.out.println(hardCoreHash("cat"));
System.out.println(hardCoreHash("fuck"));可以看到， "fish" 和 "fuck"出现了哈希冲突，这是我们不想看到的，一旦出现了哈希冲突，我们的哈希表就需要解决哈希冲突，一般解方式有：
- 开发定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
- 再哈希法
- 链地址法
- 建立一个公共溢出区
这都是数据结构课本上的东西，我就不再细讲了，不懂的同学自行搜索！
就像我之前说的，设计再精良的哈希函数，也会有哈希冲突的情况出现，Java中的hashCode()本身就是一种哈希函数，必然会出现哈希冲突，更怕一些程序员写出某些硬核哈希函数。
既然存在哈希冲突，我们就得解决，HashMap采用的是链地址法来解决：(偷张图…
这里就存在一种极端情况，如何判断是究竟是两个 逻辑相等的对象重复写入，还是两个逻辑不等的对象出现了哈希冲突呢？
很简单，用equals()方法判断不就完事了吗，我们之前说了，equals()方法就是用来设计判断两个对象是否逻辑相等的啊！
我们来看一段HashCode简单的取出key对应value的源码：
意思很简单，先判断这key的 hashCode是否相等，如果不相等，说明key和数组中对象一定逻辑不相等，就不用再判断了，如果相等，就继续判断是否逻辑相等，从而确定究竟是出现了哈希冲突，还是确实就是要取这个key的对应的值。
所以说到这里，你应该明白为什么千叮咛万嘱咐equals()和hashCode()要一块重写了吧。如果这个类的对象要作为HashMap的key，或者要存入HashSet，是必两个方法都要重写的，其他情况可以自行斟酌，但是为了安全方便不出错，就直接一块重写了吧。
4、扩展：实现科学的哈希函数
说的科学的哈希函数，就不得不说经典的字符串哈希函数：DJB hash function俗称Times33的哈希函数：
unsigned int time33(char *str){
unsigned int hash = 5381;
while(*str){
hash += (hash << 5 ) + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}这个函数的实现思路，就是不断地让当前的哈希值乘33（左移5位相当于乘上32，然后加上原值相当于乘上33），再加上字符串当前位置的值（ASCII），然后哈希值进入下一轮迭代，直到字符串的最后一位，迭代完成返回哈希值。
为什么说他科学？因为根据实验，这种方式得出来哈希值分布比较均匀，就是最小可能性出现哈希冲突，同时计算速度也比较快。
至于初始值5381怎么来的？也是实验找到的比较科学的一个数。（怎么感觉说的跟废话一样？）
那么Java中的hashCode()有没有默认实现呢？当然有：
// Object类中的hashCode函数，是一个native方法，JVM实现
public native int hashCode();Object类作为所有类的父类，实现了native方法，是一个本地方法，JVM实现我们看不到。
而String类，则默认重写了hashCode方法，我们看一下实现：
public int hashCode() {
// 初始值是0
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
// 31作为乘子，是不是应该叫Timers31呢?
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}可以看到，Java选择了31作为乘子，这也是有他的道理的，根据 Effective Java所说：
选择数字31是因为它是一个奇质数，如果选择一个偶数会在乘法运算中产生溢出，导致数值信息丢失，因为乘二相当于移位运算。选择质数的优势并不是特别的明显，但以往的哈希算法都这样做。同时，数字31有一个很好的特性，即乘法运算可以被移位和减法运算取代，来获取更好的性能：31 * i == (i << 5) - i，现代的 Java 虚拟机可以自动的完成这个优化。
总结一下其实就是两点原因：
- 奇质数作为哈希运算中的乘法因子，得到的哈希值效果比较好（分布均匀）
- JVM对于位运算的优化，最后选择31是因为速度比较快
说这么多，还是实验出来的结果，Java开发人员认为这个数比较适合JVM平台。
当然也有大哥做了实验：科普：为什么 String hashCode 方法选择数字31作为乘子
有兴趣的小伙伴可以去看看。
而且Java本身也提供了一个工具类，就是之前我用到的java.util.Objects.hash()方法，我们来下他的实现方式：
public static int hashCode(Object a[]) {
if (a == null)
return 0;
int result = 1;
// 对于传入的所有对象都进行一次Timers31
for (Object element : a)
// 同时用到了每个对象的hashCode()方法
result = 31 * result + (element == null ? 0 : element.hashCode());
return result;
}总体思路还是一样的。