[Google Guava] 10-散列
概述
Java内建的散列码[hash code]概念被限制为32位,并且没有分离散列算法和它们所作用的数据,因此很难用备选算法进行替换。此外,使用Java内建方法实现的散列码通常是劣质的,部分是因为它们最终都依赖于JDK类中已有的劣质散列码。
Object.hashCode往往很快,但是在预防碰撞上却很弱,也没有对分散性的预期。这使得它们很适合在散列表中运用,因为额外碰撞只会带来轻微的性能损失,同时差劲的分散性也可以容易地通过再散列来纠正(Java中所有合理的散列表都用了再散列方法)。然而,在简单散列表以外的散列运用中,Object.hashCode几乎总是达不到要求——因此,有了com.google.common.hash包。
散列包的组成
在这个包的Java doc中,我们可以看到很多不同的类,但是文档中没有明显地表明它们是怎样 一起配合工作的。在介绍散列包中的类之前,让我们先来看下面这段代码范例:
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是一个单纯的(引用透明的)、无状态的方法,它把任意的数据块映射到固定数目的位指,并且保证相同的输入一定产生相同的输出,不同的输入尽可能产生不同的输出。
Hasher
HashFunction的实例可以提供有状态的Hasher,Hasher提供了流畅的语法把数据添加到散列运算,然后获取散列值。Hasher可以接受所有原生类型、字节数组、字节数组的片段、字符序列、特定字符集的字符序列等等,或者任何给定了Funnel实现的对象。
Hasher实现了PrimitiveSink接口,这个接口为接受原生类型流的对象定义了fluent风格的API
Funnel
Funnel描述了如何把一个具体的对象类型分解为原生字段值,从而写入PrimitiveSink。比如,如果我们有这样一个类:
1 class Person {
2 final int id;
3 final String firstName;
4 final String lastName;
5 final int birthYear;
6 }
它对应的Funnel实现可能是:
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),因为它们提供了相同的字节序列。这可能带来预料之外的散列冲突。增加某种形式的分隔符有助于消除散列冲突。
HashCode
一旦Hasher被赋予了所有输入,就可以通过hash()方法获取HashCode实例(多次调用hash()方法的结果是不确定的)。HashCode可以通过asInt()、asLong()、asBytes()方法来做相等性检测,此外,writeBytesTo(array, offset, maxLength)把散列值的前maxLength字节写入字节数组。
布鲁姆过滤器[BloomFilter]
布鲁姆过滤器是哈希运算的一项优雅运用,它可以简单地基于Object.hashCode()实现。简而言之,布鲁姆过滤器是一种概率数据结构,它允许你检测某个对象是一定不在过滤器中,还是可能已经添加到过滤器了。布鲁姆过滤器的维基页面对此作了全面的介绍,同时我们推荐github中的一个教程。
Guava散列包有一个内建的布鲁姆过滤器实现,你只要提供Funnel就可以使用它。你可以使用create(Funnel funnel, int expectedInsertions, double falsePositiveProbability)方法获取BloomFilter<T>,缺省误检率[falsePositiveProbability]为3%。BloomFilter<T>提供了boolean mightContain(T) 和void put(T),它们的含义都不言自明了。
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不是朋友还运行到这里的概率为1%
09 //在这儿,我们可以在做进一步精确检查的同时触发一些异步加载
10 }
Hashing类
Hashing类提供了若干散列函数,以及运算HashCode对象的工具方法。
已提供的散列函数
md5() | murmur3_128() | murmur3_32() | sha1() |
sha256() | sha512() | goodFastHash(int bits) |
HashCode运算
方法 | 描述 |
HashCode combineOrdered( Iterable<HashCode>) | 以有序方式联接散列码,如果两个散列集合用该方法联接出的散列码相同,那么散列集合的元素可能是顺序相等的 |
HashCode combineUnordered( Iterable<HashCode>) | 以无序方式联接散列码,如果两个散列集合用该方法联接出的散列码相同,那么散列集合的元素可能在某种排序下是相等的 |
int consistentHash( HashCode, int buckets) | 为给定的”桶”大小返回一致性哈希值。当”桶”增长时,该方法保证最小程度的一致性哈希值变化。详见一致性哈希。 |
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