[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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