某團(tuán)面試題：hashCode 和對(duì)象的內(nèi)存地址有什么關(guān)系？

先看一個(gè)最簡(jiǎn)單的打印

System.out.println(new Object());

會(huì)輸出該類(lèi)的全限定類(lèi)名和一串字符串：

java.lang.Object@6659c656

@符號(hào)后面的是什么？是 hashcode 還是對(duì)象的內(nèi)存地址？還是其他的什么值？

其實(shí)@后面的只是對(duì)象的 hashcode 值，16進(jìn)制展示的 hashcode 而已，來(lái)驗(yàn)證一下：

Object o = new Object();
int hashcode = o.hashCode();
// toString
System.out.println(o);
// hashcode 十六進(jìn)制
System.out.println(Integer.toHexString(hashcode));
// hashcode
System.out.println(hashcode);
// 這個(gè)方法，也是獲取對(duì)象的 hashcode；不過(guò)和 Object.hashcode 不同的是，該方法會(huì)無(wú)視重寫(xiě)的hashcode
System.out.println(System.identityHashCode(o));

輸出結(jié)果：

java.lang.Object@6659c656
6659c656
1717159510
1717159510

那對(duì)象的 hashcode 到底是怎么生成的呢？真的就是內(nèi)存地址嗎？

本文內(nèi)容基于 JAVA 8 HotSpot

hashCode 的生成邏輯

JVM 里生成 hashCode 的邏輯并沒(méi)有那么簡(jiǎn)單，它提供了好幾種策略，每種策略的生成結(jié)果都不同。

來(lái)看一下 openjdk 源碼里生成 hashCode 的核心方法：

static inline intptr_t get_next_hash(Thread * Self, oop obj) {
  intptr_t value = 0 ;
  if (hashCode == 0) {
     // This form uses an unguarded global Park-Miller RNG,
     // so it's possible for two threads to race and generate the same 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 addrBits = intptr_t(obj) >> 3 ;
     value = addrBits ^ (addrBits >> 5) ^ GVars.stwRandom ;
  } else
  if (hashCode == 2) {
     value = 1 ;            // for sensitivity testing
  } else
  if (hashCode == 3) {
     value = ++GVars.hcSequence ;
  } else
  if (hashCode == 4) {
     value = intptr_t(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 = 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 ;
  }

  value &= markOopDesc::hash_mask;
  if (value == 0) value = 0xBAD ;
  assert (value != markOopDesc::no_hash, "invariant") ;
  TEVENT (hashCode: GENERATE) ;
  return value;
}

從源碼里可以發(fā)現(xiàn)，生成策略是由一個(gè) hashCode 的全局變量控制的，默認(rèn)為5；而這個(gè)變量的定義在另一個(gè)頭文件里：

product(intx, hashCode, 5,                                            
         "(Unstable) select hashCode generation algorithm" ) 

源碼里很清楚了……（非穩(wěn)定）選擇 hashCode 生成的算法，而且這里的定義，是可以由 jvm 啟動(dòng)參數(shù)來(lái)控制的，先來(lái)確認(rèn)下默認(rèn)值：

java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep hashCode

intx hashCode                                  = 5                                   {product}
openjdk version "1.8.0_282"
OpenJDK Runtime Environment (AdoptOpenJDK)(build 1.8.0_282-b08)
OpenJDK 64-Bit Server VM (AdoptOpenJDK)(build 25.282-b08, mixed mode)

所以我們可以通過(guò) jvm 的啟動(dòng)參數(shù)來(lái)配置不同的 hashcode 生成算法，測(cè)試不同算法下的生成結(jié)果：

-XX:hashCode=N

現(xiàn)在來(lái)看看，每種 hashcode 生成算法的不同表現(xiàn)。

第 0 種算法

if (hashCode == 0) {
     // This form uses an unguarded global Park-Miller RNG,
     // so it's possible for two threads to race and generate the same 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();
  }

這種生成算法，使用的一種Park-Miller RNG的隨機(jī)數(shù)生成策略。不過(guò)需要注意的是……這個(gè)隨機(jī)算法在高并發(fā)的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)自旋等待

第 1 種算法

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 addrBits = intptr_t(obj) >> 3 ;
    value = addrBits ^ (addrBits >> 5) ^ GVars.stwRandom ;
}

這個(gè)算法，真的是對(duì)象的內(nèi)存地址了，直接獲取對(duì)象的 intptr_t 類(lèi)型指針

第 2 種算法

if (hashCode == 2) {
    value = 1 ;            // for sensitivity testing
}

這個(gè)就不用解釋了……固定返回 1，應(yīng)該是用于內(nèi)部的測(cè)試場(chǎng)景。

有興趣的同學(xué)，可以試試-XX:hashCode=2來(lái)開(kāi)啟這個(gè)算法，看看 hashCode 結(jié)果是不是都變成 1 了。

第 3 種算法

if (hashCode == 3) {
    value = ++GVars.hcSequence ;
}

這個(gè)算法也很簡(jiǎn)單，自增嘛，所有對(duì)象的 hashCode 都使用這一個(gè)自增變量。來(lái)試試效果：

System.out.println(new Object());
System.out.println(new Object());
System.out.println(new Object());
System.out.println(new Object());
System.out.println(new Object());
System.out.println(new Object());

//output
java.lang.Object@144
java.lang.Object@145
java.lang.Object@146
java.lang.Object@147
java.lang.Object@148
java.lang.Object@149

果然是自增的……有點(diǎn)意思

第 4 種算法

if (hashCode == 4) {
    value = intptr_t(obj) ;
}

這里和第 1 種算法其實(shí)區(qū)別不大，都是返回對(duì)象地址，只是第 1 種算法是一個(gè)變體。

第 5 種算法

最后一種，也是默認(rèn)的生成算法，hashCode 配置不等于 0/1/2/3/4 時(shí)使用該算法：

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 ;
  }

這里是通過(guò)當(dāng)前狀態(tài)值進(jìn)行異或（XOR）運(yùn)算得到的一個(gè) hash 值，相比前面的自增算法和隨機(jī)算法來(lái)說(shuō)效率更高，但重復(fù)率應(yīng)該也會(huì)相對(duì)增高，不過(guò) hashCode 重復(fù)又有什么關(guān)系呢……

本來(lái) jvm 就不保證這個(gè)值一定不重復(fù)，像 HashMap 里的鏈地址法就是解決 hash 沖突用的.

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