这期内容当中小编将会给大家带来有关如何用爪哇岛源码解析hashcode方法，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
在开发过程中我们可能会经常接触到hashcode这个方法来生成哈希码，那么底层是如何实现的？使用时有何注意点呢？
hashcode() 方法底层实现
hashcode()是目标的方法：
@ HotSpotIntrinsicCandidate
publication einthashcode()；它是一个当地的的方法，并且被@ HotSpotIntrinsicCandidate注解修饰，证明它是一个在热点中有一套高效的实现，该高效实现基于中央处理器指令。
具体的实现参考源码同步器。cpp:
statinenintentptr _ tget _ next _ hash(Thread * self，OOP obj){ 0
int ptr _ t值=0；
if(HashCode==0){ 0
value=OS : random()；
} else if(HashCode==1){ 0
int ptr _ taddr _ bits=cast _ from _ OOP int ptr _ t(obj)3；
value=addr_bits^(addr_bits5)^gvars.stw_random；
} else if(HashCode==2){ 0
值=1;
} else if(HashCode==3){ 0
value=GVars.hc _ sequence
} else if(HashCode==4){ 0
value=cast _ from _ OOP int ptr _ t(obj)；
}else{
unsignedt=self-hashStateX；
t^=(t11)；
self-_ hashStateX=self-_ hashStateY；
self-_ hashStateY=self-_ hashStateZ；
self-_ hashStateZ=self-_ hashStateW；
unsignedv=self-hashsstatew；
v=(v^(v19))^(t^(t8)；
self-hashStateW _ v；
值=v；
}
value=markWord:
hash_mask;
if (value == 0) value = 0xBAD;
assert(value != markWord::no_hash, "invariant");
return value;
}
可以看出，根据hashcode这个全局变量的取值，决定用何种策略生成哈希值，查看globals.hpp来看是哪一种变量：
experimental(intx, hashCode, 5, "(Unstable) select hashCode generation algorithm")
发现是一个experimental的 JVM 变量，这样的话，想要修改，必须添加额外的参数，如下所示：
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:hashCode=2
并且，这个hashCode默认为5。
哈希值是每次hashcode()方法调用重计算么？
对于没有覆盖hashcode()方法的类，实例每次调用hashcode()方法，只有第一次计算哈希值，之后哈希值会存储在对象头的 标记字（MarkWord） 中。
如果进入各种锁状态，那么会缓存在其他地方，一般是获取锁的线程里面存储，恢复无锁（即释放锁）会改回原有的哈希值。
关于对象头结构，以及对象存储结构，感兴趣的话，可以参考：Java GC详解 - 1. 理解Java对象结构
-XX:hashCode=0 利用 Park-Miller 伪随机数生成器生成哈希值
if (hashCode == 0) {
value = os::random();
}
调用 os 的 random 方法生成随机数。这个方法的实现方式是: os.cpp：
//初始seed，默认是1
volatile unsigned int os::_rand_seed = 1;
static int random_helper(unsigned int rand_seed) {
/* standard, well-known linear congruential random generator with
* next_rand = (16807*seed) mod (2**31-1)
* see
* (1) "Random Number Generators: Good Ones Are Hard to Find",
* S.K. Park and K.W. Miller, Communications of the ACM 31:10 (Oct 1988),
* (2) "Two Fast Implementations of the 'Minimal Standard' Random
* Number Generator", David G. Carta, Comm. ACM 33, 1 (Jan 1990), pp. 87-88.
*/
const unsigned int a = 16807;
const unsigned int m = 2147483647;
const int q = m / a; assert(q == 127773, "weird math");
const int r = m % a; assert(r == 2836, "weird math");
// compute az=2^31p+q
unsigned int lo = a * (rand_seed & 0xFFFF);
unsigned int hi = a * (rand_seed >> 16);
lo += (hi & 0x7FFF) << 16;
// if q overflowed, ignore the overflow and increment q
if (lo > m) {
lo &= m;
++lo;
}
lo += hi >> 15;
// if (p+q) overflowed, ignore the overflow and increment (p+q)
if (lo > m) {
lo &= m;
++lo;
}
return lo;
}
int os::random() {
// Make updating the random seed thread safe.
while (true) {
unsigned int seed = _rand_seed;
unsigned int rand = random_helper(seed);
//CAS更新
if (Atomic::cmpxchg(&_rand_seed, seed, rand) == seed) {
return static_cast<int>(rand);
}
}
}
其中，random_helper 就是随机数的生成公式的实现，公式是： 
这里，a=16807, c=0, m=2^31-1
由于这些随机数都是采用的同一个生成器，会 CAS 更新同一个 seed，如果有大量的生成的新对象并且都调用hashcode()方法的话，可能会有性能问题。重复调用同一个对象的hashcode()方法不会有问题，因为之前提到了是有缓存的。
-XX:hashCode=1或者4 基于对象指针 OOPs
OOPs（Ordinary Object Pointers）对象指针是对象头的一部分。关于对象头结构，以及对象存储结构，感兴趣的话，可以参考：Java GC详解 - 1. 理解Java对象结构。可以简单理解为对象在内存中的地址的描述。
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<intptr_t>(obj) >> 3;
value = addr_bits ^ (addr_bits >> 5) ^ GVars.stw_random;
}
else if (hashCode == 4) {
value = cast_from_oop<intptr_t>(obj);
}
cast_from_oop很简单，就是获取oop的实现基类oopDesc的指向地址(oopDesc描述了OOP的基本组成，感兴趣可以参考：Java GC详解 - 1. 理解Java对象结构)：
template <class T> inline T cast_from_oop(oop o) {
return (T)(CHECK_UNHANDLED_OOPS_ONLY((oopDesc*))o);
}
当-XX:hashCode=4，直接用oop的地址作为哈希值。-XX:hashCode=1则是经过变换的，每次发生 Stop The World （STW）stw_random会发生改变，通过这个addr_bits ^ (addr_bits >> 5) ^ GVars.stw_random变换减少哈希碰撞，让哈希值更散列化。
想更深入了解 Stop the world，可以参考：JVM相关 - SafePoint 与 Stop The World 全解(基于OpenJDK 11版本)
-XX:hashCode=2 敏感测试，恒定为1
else if (hashCode == 2) {
value = 1; // for sensitivity testing
}
主要用于测试某些集合是否对于哈希值敏感。
-XX:hashCode=3 自增序列
else if (hashCode == 3) {
value = ++GVars.hc_sequence;
}
struct SharedGlobals {
// omitted
DEFINE_PAD_MINUS_SIZE(1, DEFAULT_CACHE_LINE_SIZE, sizeof(volatile int) * 2);
// Hot RW variable -- Sequester to avoid false-sharing
volatile int hc_sequence;
DEFINE_PAD_MINUS_SIZE(2, DEFAULT_CACHE_LINE_SIZE, sizeof(volatile int));
};
static SharedGlobals GVars;
每创建一个新对象，调用哈希值，这个自增数+1，可以看出，散列性极差，很容易哈希碰撞。
-XX:hashCode=5 默认实现
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 = self->_hashStateX;
t ^= (t << 11);
self->_hashStateX = self->_hashStateY;
self->_hashStateY = self->_hashStateZ;
self->_hashStateZ = self->_hashStateW;
unsigned v = self->_hashStateW;
v = (v ^ (v >> 19)) ^ (t ^ (t >> 8));
self->_hashStateW = v;
value = v;
}
采用的算法是 Marsaglia's xor-shift 随机数生成法。主要是这篇论文提出的一种快速并且散列性好的哈希算法。
特殊的哈希值导致某些场景的问题
我们经常使用某个对象或者某个字段的哈希值，通过对于某个数组长度取模，获取到下标，取出数组对应下标的对象，进行进一步处理。这在负载均衡，任务调度，线程分配很常见。那下面这段代码是否有问题呢？
//获取userId这个字符串的哈希值的绝对值 int index = Math.abs(userId.hashCode()); //返回哈希值取模之后的下标的对象 return userAvatarList.get(index % userAvatarList.size()).getUrl();
通常大多数情况下，是没有问题的，但是假设userId是这几个哈希值为Integer.MIN_VALUE的字符串：
System.out.println("polygenelubricants".hashCode());
System.out.println("GydZG_".hashCode());
System.out.println("DESIGNING WORKHOUSES".hashCode());
输出：
-2147483648 -2147483648 -2147483648
对于这些值，如果你用Math.abs()取绝对值的话，我们知道Math.abs(Integer.MIN_VALUE)还是等于Integer.MIN_VALUE，这是因为底层实现：
public static int abs(int a) {
return (a < 0) ? -a : a;
}
-Integer.MIN_VALUE和Integer.MIN_VALUE是相等的。Integer.MIN_VALUE取模还是负数，这样取下标对应的对象的时候，就会报异常。
所以，需要修改为：
int index = Math.abs(userId.hashCode() % userAvatarList.size()); return userAvatarList.get(index).getUrl();
上述就是小编为大家分享的如何用JAVA源码解析hashcode方法了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道。
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