Google首席Java架构师Joshua Bloch在他的著作《Effective Java》中提出了一种简单通用的hashCode算法
1. 初始化一个整形变量，为此变量赋予一个非零的常数值，比如int result = 17;
2. 选取equals方法中用于比较的所有域，然后针对每个域的属性进行计算：
(1) 如果是boolean值，则计算f ? 1:0
(2) 如果是byte\char\short\int,则计算(int)f
(3) 如果是long值，则计算(int)(f ^ (f >>> 32))
(4) 如果是float值，则计算Float.floatToIntBits(f)
(5) 如果是double值，则计算Double.doubleToLongBits(f)，然后返回的结果是long,再用规则(3)去处理long,得到int
(6) 如果是对象应用，如果equals方法中采取递归调用的比较方式，那么hashCode中同样采取递归调用hashCode的方式。 否则需要为这个域计算一个范式，比如当这个域的值为null的时候，那么hashCode 值为0
(7) 如果是数组，那么需要为每个元素当做单独的域来处理。如果你使用的是1.5及以上版本的JDK，那么没必要自己去 重新遍历一遍数组，java.util.Arrays.hashCode方法包含了8种基本类型数组和引用数组的hashCode计算，算法同上，
java.util.Arrays.hashCode(long[])的具体实现:
public static int hashCode(long a[]) {
if (a == null)
return 0;
int result = 1;
for (long element : a) {
int elementHash = (int)(element ^ (element >>> 32));
result = 31 * result + elementHash;
}
return result;
}Arrays.hashCode(...)只会计算一维数组元素的hashCOde,如果是多维数组，那么需要递归进行hashCode的计算，那么就需要使用Arrays.deepHashCode(Object[])方法。
3. 最后，要如同上面的代码，把每个域的散列码合并到result当中：result = 31 * result + elementHash;
4. 测试，hashCode方法是否符合文章开头说的基本原则，这些基本原则虽然不能保证性能，但是可以保证不出错。
为什么每次需要使用乘法去操作result?
主要是为了使散列值依赖于域的顺序，还是上面的那个例子，Test t = new Test(1, 0)跟Test t2 = new Test(0, 1), t和t2的最终hashCode返回值是不一样的。
为什么是31? 31是个神奇的数字，因为任何数n * 31就可以被JVM优化为 (n << 5) -n,移位和减法的操作效率要比乘法的操作效率高的多。具体解释为：
看一看 String hashCode 方法的源码：
/**
* Returns a hash code for this string. The hash code for a
* {@code String} object is computed as
* <blockquote><pre>
* s[0]*31^(n-1) + s[1]*31^(n-2) + ... + s[n-1]
* </pre></blockquote>
* using {@code int} arithmetic, where {@code s[i]} is the
* <i>i</i>th character of the string, {@code n} is the length of
* the string, and {@code ^} indicates exponentiation.
* (The hash value of the empty string is zero.)
*
* @return a hash code value for this object.
*/
public int hashCode() {
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}可以从注释看出：空字符串的 hashCode 方法返回是 0。并且注释中也给了个公式，可以了解了解。
String 源码中也使用的 31，然后网上说有这两点原因：
原因一：更少的乘积结果冲突
31是质子数中一个“不大不小”的存在，如果你使用的是一个如2的较小质数，那么得出的乘积会在一个很小的范围，很容易造成哈希值的冲突。而如果选择一个100以上的质数，得出的哈希值会超出int的最大范围，这两种都不合适。而如果对超过 50,000 个英文单词（由两个不同版本的 Unix 字典合并而成）进行 hash code 运算，并使用常数 31, 33, 37, 39 和 41 作为乘子，每个常数算出的哈希值冲突数都小于7个（国外大神做的测试），那么这几个数就被作为生成hashCode值得备选乘数了。
所以从 31,33,37,39 等中间选择了 31 的原因看原因二。
原因二：31 可以被 JVM 优化
JVM里最有效的计算方式就是进行位运算了：
* 左移 << : 左边的最高位丢弃，右边补全0（把 << 左边的数据*2的移动次幂）。
* 右移 >> : 把>>左边的数据/2的移动次幂。
* 无符号右移 >>> : 无论最高位是0还是1，左边补齐0。
所以 ： 31 * i = (i << 5) - i（左边 31*2=62,右边 2*2^5-2=62） - 两边相等，JVM就可以高效的进行计算啦。。。
另外，在Objects类中，还可以使用hash方法一次性传多个参数，分别为各个参数调用不同的Objects.hashCode方法，比如：
public int hashCode() {
return Objects.hash(name,age);
}插播一下，利用lombok项目提供的注解功能，能有效的解决这种重复的基础工作。只需要两步。
添加lombok项目的依赖
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.16.20</version>
</dependency>添加注解：@Data 和 @EqualsAndHashCode
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
@Data
@EqualsAndHashCode(exclude = {"score","time"})
public class EqualsDemo {
private String name;
private int age;
private boolean gender;
private float score;
private String time;
}另外，可以看一下 Objects的hash()和hashCode()比较：
