首先简单复习一下哈希表知识（大学课本定义）。
根据设定的哈希函数f(key)和处理冲突的方法将一组关键字映像到一个有限的连续地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为哈希表。
哈希函数f(key)是一个映像，使得任何关键字由此所得到的哈希函数值都落在表允许范围之内。
对不同的关键字可能得到同一哈希地址，即key!=key2，但是f(key1)=f(key2)，这种现象称为冲突。一般情况下，冲突只能减少，而不能完全避免。
还不清楚？请百科普及一下吧。
通过上面的复习，我们知道，决定一个哈希表的性能主要是哈希表的键值的冲突概率。如果哈希后的冲突很低，性能就高，相反，性能则低。使用一个好的哈希算法，可以降低哈希冲突的概率，提高命中率。
但是，如果被哈希的Key本身就是重复的，那么哈希算法再好，也无法避免哈希值的冲突。
我们都知道，在Java中，HashMap一般是使用对象的hashcode作为哈希的Key的。那么使用String作为HashMap的Key，好不好呢？或者，你在不知情的情况一下，已经干过很多次了。
String的hashCode方法。
- public int hashCode() {
- int h = hash;
- int len = count;
- if (h == 0 && len > 0) {
- int off = offset;
- char val[] = value;
- for (int i = 0; i < len; i++) {
- h = 31*h + val[off++];
- }
- hash = h;
- }
- return h;
- }
核心的代码就一行。就是
- h = 31*h + val[off++];
他的意思就是一个字符串的hashcode，就是逐个按照字符的utf-16的编码值求和。
我个人觉得，像这样的计算hashcode的话，各个字符串很容易重复（虽然我数学不好）。比如："C9"和“Aw”
的hashcode都是2134。这样的长度为2位的字符串，我用程序统计了一下，重复的概率大概是0.6665928。
当字符长度为3个字符时，重复的概率成上升趋势，达到0.8911293，4位时为0.9739272。当然，5位长度的概率我不知道，因为我的机器上跑不出来结果。
测试代码见附1。
这么高的重复率，如果你使用它作为hashcode的话，势必会造成很大的哈希冲突，从而降低哈希表最初的设计初衷，性能降低。
但是，那String设计的时候，为啥这样设计hashcode呢？我经过测试，当字符串仅为数字时，多长的字符串，hashcode都不会重复。这是为什么呢？
从他计算的公式的31的系数看，应该是31为一个跨度，即只要字符串中的字符串的跨度在31个之内，hash值就不会重复，经过测试，确实如此。也就是说，如果你使用纯英文大写或纯英文小写字母拼接起来的字符串，其hashcode一般不会重复的。不知道这个31最初是怎么算出来的，但是，毋庸置疑，我们可以通过重新String的hashcode方法，将31改为128，那么冲突就会大大降低。
看看可能会作为Key的情况。
1、MD5，一般是字母加数字，字符跨度为75.
2、oracle的sys_guid()产生的逐渐，字符跨度为43.
3、java的UUID，跨度为75.
4、其他唯一主键情况。
建议，如果你的对象主键是上述类型，则尽量少的使用HashMap作为进行运算的工具类。
因此，当你打算使用String作为HashMap的Key时，我建议两点：
1、如果你不知道你的Key的可能的取值范围是否超过31，并且不知数量是多大时，尽量不要使用。
2、如果你对性能要求很高，请尽量不要将字符串作为主键。
附1：计算字符串重复概率的代码
- import java.util.HashMap;
- /**
- * 测试字符串的hashcode重复几率
- * @author donlianli@126.com
- */
- public class StringHashCode {
- static HashMap<Integer,Object> map = new HashMap<Integer,Object>();
- /**
- * 第一个可见字符
- */
- private static char startChar = ' ';
- /**
- * 最后一个可见字符
- */
- private static char endChar = '~';
- private static int offset = endChar - startChar + 1;
- /**
- * 重复次数
- */
- private static int dupCount = 0;
- public static void main(String[] args) {
- for(int len=1;len<5;len++){
- char[] chars = new char[len];
- tryBit(chars, len);
- int total=(int)Math.pow(offset, len);
- System.out.println(len+":"+total + ":" + dupCount+":"+map.size()+":"+(float)dupCount/total);
- }
- }
- private static void tryBit(char[] chars, int i) {
- for (char j = startChar; j <= endChar; j++) {
- chars[i - 1] = j;
- if (i > 1)
- tryBit(chars, i - 1);
- else
- test(chars);
- }
- }
- private static void test(char[] chars) {
- Integer key = new String(chars).hashCode();
- if (map.containsKey(key)) {
- dupCount++;
- } else {
- map.put(key, null);
- }
- }
- }
附2：计算字符串为长度为2的重复hashcode的代码
- import java.util.HashMap;
- /**
- * 测试字符串的hashcode重复几率
- * @author donlianli@126.com
- * 求长度为2的hashcode重复的字符串
- */
- public class PrintStringHashCode {
- static HashMap<Integer,Object> map = new HashMap<Integer,Object>();
- /**
- * 第一个可见字符
- */
- private static char startChar = ' ';
- /**
- * 最后一个可见字符
- */
- private static char endChar = 'z';
- private static int offset = endChar - startChar + 1;
- /**
- * 重复次数
- */
- private static int dupCount = 0;
- public static void main(String[] args) {
- int len =2;
- char[] chars = new char[len];
- tryBit(chars, len);
- int total=(int)Math.pow(offset, len);
- System.out.println(len+":"+total + ":" + dupCount+":"+map.size()+":"+(float)dupCount/total);
- }
- private static void tryBit(char[] chars, int i) {
- for (char j = startChar; j <= endChar; j++) {
- chars[i - 1] = j;
- if (i > 1)
- tryBit(chars, i - 1);
- else
- test(chars);
- }
- }
- private static void test(char[] chars) {
- String s = new String(chars);
- Integer key = s.hashCode();
- if (map.containsKey(key)) {
- dupCount++;
- System.out.println(map.get(key)+" same :"+s+" hashcode:"+key);
- } else {
- map.put(key, s);
- }
- }
- }