原文鏈接?譯文鏈接?譯者：沈義揚

概述

Java內建的散列碼[hash code]概念被限制為32位，并且沒有分離散列算法和它們所作用的數據，因此很難用備選算法進行替換。此外，使用Java內建方法實現的散列碼通常是劣質的，部分是因為它們最終都依賴于JDK類中已有的劣質散列碼。

Object.hashCode往往很快，但是在預防碰撞上卻很弱，也沒有對分散性的預期。這使得它們很適合在散列表中運用，因為額外碰撞只會帶來輕微的性能損失，同時差勁的分散性也可以容易地通過再散列來糾正（Java中所有合理的散列表都用了再散列方法）。然而，在簡單散列表以外的散列運用中，Object.hashCode幾乎總是達不到要求——因此，有了com.google.common.hash包。

散列包的組成

在這個包的Java doc中，我們可以看到很多不同的類，但是文檔中沒有明顯地表明它們是怎樣 一起配合工作的。在介紹散列包中的類之前，讓我們先來看下面這段代碼范例：

1	HashFunction hf = Hashing.md5();

2	HashCode hc = hf.newHasher()

3	????????.putLong(id)

4	????????.putString(name, Charsets.UTF_8)

5	????????.putObject(person, personFunnel)

6	????????.hash();

HashFunction

HashFunction是一個單純的（引用透明的）、無狀態的方法，它把任意的數據塊映射到固定數目的位指，并且保證相同的輸入一定產生相同的輸出，不同的輸入盡可能產生不同的輸出。

Hasher

HashFunction的實例可以提供有狀態的Hasher，Hasher提供了流暢的語法把數據添加到散列運算，然后獲取散列值。Hasher可以接受所有原生類型、字節數組、字節數組的片段、字符序列、特定字符集的字符序列等等，或者任何給定了Funnel實現的對象。

Hasher實現了PrimitiveSink接口，這個接口為接受原生類型流的對象定義了fluent風格的API

Funnel

Funnel描述了如何把一個具體的對象類型分解為原生字段值，從而寫入PrimitiveSink。比如，如果我們有這樣一個類：

1	class?Person {

2	????final?int?id;

3	????final?String firstName;

4	????final?String lastName;

5	????final?int?birthYear;

6

}

它對應的Funnel實現可能是：

01	Funnel<Person> personFunnel =?new?Funnel<Person>() {

02	????@Override

03	????public?void?funnel(Person person, PrimitiveSink into) {

04	????????into

05	????????????.putInt(person.id)

06	????????????.putString(person.firstName, Charsets.UTF_8)

07	????????????.putString(person.lastName, Charsets.UTF_8)

08	????????????.putInt(birthYear);

09

????}

10

}

注：putString(“abc”, Charsets.UTF_8).putString(“def”, Charsets.UTF_8)完全等同于putString(“ab”, Charsets.UTF_8).putString(“cdef”, Charsets.UTF_8)，因為它們提供了相同的字節序列。這可能帶來預料之外的散列沖突。增加某種形式的分隔符有助于消除散列沖突。

HashCode

一旦Hasher被賦予了所有輸入，就可以通過hash()方法獲取HashCode實例（多次調用hash()方法的結果是不確定的）。HashCode可以通過asInt()、asLong()、asBytes()方法來做相等性檢測，此外，writeBytesTo(array, offset, maxLength)把散列值的前maxLength字節寫入字節數組。

布魯姆過濾器[BloomFilter]

布魯姆過濾器是哈希運算的一項優雅運用，它可以簡單地基于Object.hashCode()實現。簡而言之，布魯姆過濾器是一種概率數據結構，它允許你檢測某個對象是一定不在過濾器中，還是可能已經添加到過濾器了。布魯姆過濾器的維基頁面對此作了全面的介紹，同時我們推薦github中的一個教程。

Guava散列包有一個內建的布魯姆過濾器實現，你只要提供Funnel就可以使用它。你可以使用create(Funnel funnel, int expectedInsertions, double falsePositiveProbability)方法獲取BloomFilter<T>，缺省誤檢率[falsePositiveProbability]為3%。BloomFilter<T>提供了boolean mightContain(T)?和void put(T)，它們的含義都不言自明了。

01	BloomFilter<Person> friends = BloomFilter.create(personFunnel,?500,?0.01);

02	for(Person friend : friendsList) {

03	????friends.put(friend);

04

}

05

?

06

// 很久以后

07	if?(friends.mightContain(dude)) {

08	????//dude不是朋友還運行到這里的概率為1%

09	????//在這兒，我們可以在做進一步精確檢查的同時觸發一些異步加載

10

}

Hashing類

Hashing類提供了若干散列函數，以及運算HashCode對象的工具方法。

已提供的散列函數

md5()	murmur3_128()	murmur3_32()	sha1()
sha256()	sha512()	goodFastHash(int bits)	?

HashCode運算

方法	描述
HashCode?combineOrdered( Iterable<HashCode>)	以有序方式聯接散列碼，如果兩個散列集合用該方法聯接出的散列碼相同，那么散列集合的元素可能是順序相等的
HashCode ? combineUnordered( Iterable<HashCode>)	以無序方式聯接散列碼，如果兩個散列集合用該方法聯接出的散列碼相同，那么散列集合的元素可能在某種排序下是相等的
int ? consistentHash( HashCode, int buckets)	為給定的”桶”大小返回一致性哈希值。當”桶”增長時，該方法保證最小程度的一致性哈希值變化。詳見一致性哈希。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的[Google Guava] 10-散列的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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