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美團面試題:hashCode 和對象的內(nèi)存地址有什么關(guān)系?

共 9962字,需瀏覽 20分鐘

 ·

2021-08-05 08:10

來源 | juejin.cn/post/6971946031764209678


先看一個最簡單的打印

System.out.println(new Object());

會輸出該類的全限定類名和一串字符串:

java.lang.Object@6659c656

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

其實@后面的只是對象的 hashcode 值,16進制展示的 hashcode 而已,來驗證一下:

Object o = new Object();
int hashcode = o.hashCode();
// toString
System.out.println(o);
// hashcode 十六進制
System.out.println(Integer.toHexString(hashcode));
// hashcode
System.out.println(hashcode);
// 這個方法,也是獲取對象的 hashcode;不過和 Object.hashcode 不同的是,該方法會無視重寫的hashcode
System.out.println(System.identityHashCode(o));

輸出結(jié)果:

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

那對象的 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 的邏輯并沒有那么簡單,它提供了好幾種策略,每種策略的生成結(jié)果都不同。

來看一下 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 hashCode 的全局變量控制的,默認為5;而這個變量的定義在另一個頭文件里:

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 啟動參數(shù)來控制的,先來確認下默認值:

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 jvm 的啟動參數(shù)來配置不同的 hashcode 生成算法,測試不同算法下的生成結(jié)果:

-XX:hashCode=N

現(xiàn)在來看看,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的隨機數(shù)生成策略。不過需要注意的是……這個隨機算法在高并發(fā)的時候會出現(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 ;
}

這個算法,真的是對象的內(nèi)存地址了,直接獲取對象的 intptr_t 類型指針

第 2 種算法

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

這個就不用解釋了……固定返回 1,應(yīng)該是用于內(nèi)部的測試場景。

有興趣的同學,可以試試-XX:hashCode=2來開啟這個算法,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 ;
}

這個算法也很簡單,自增嘛,所有對象的 hashCode 都使用這一個自增變量。來試試效果:

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……有點意思

第 4 種算法

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

這里和第 1 種算法其實區(qū)別不大,都是返回對象地址,只是第 1 種算法是一個變體。

第 5 種算法

最后一種,也是默認的生成算法,hashCode 配置不等于 0/1/2/3/4 時使用該算法:

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 ;
  }

這里是通過當前狀態(tài)值進行異或(XOR)運算得到的一個 hash 值,相比前面的自增算法和隨機算法來說效率更高,但重復(fù)率應(yīng)該也會相對增高,不過 hashCode 重復(fù)又有什么關(guān)系呢……

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

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獲取方式:點“在看”,關(guān)注公眾號并回復(fù) Java 領(lǐng)取,更多內(nèi)容陸續(xù)奉上。

文章有幫助的話,在看,轉(zhuǎn)發(fā)吧。

謝謝支持喲 (*^__^*)

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