一个hashCode问题的追问，差点让我陷入无底洞

• 你有一个思想，我有一个思想，我们交换后，一个人就有两个思想

• If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough

现陆续将Demo代码和技术文章整理在一起 Github实践精选 ，方便大家阅读查看，本文同样收录在此，觉得不错，还请Star🌟

起因

起因是群里的一位童鞋突然问了这么问题：

如果重写 equals 不重写 hashcode 会有什么影响？

这个问题从上午10:45 开始陆续讨论，到下午15:39 接近尾声。

这是一个好问题，更是一个高频基础面试题。

随着讨论的进行，问题慢慢集中在内存溢出和内存泄漏的问题上

内存溢出 VS 内存泄漏

这两个词在中文解释上有些相似，至少给我的第一感觉，他们的差别是这样的（有人和我一样吗？）

内存溢出：Out of Memory (OOM) ，这个大家都很熟悉了，理解起来也很简单，就是内存不够用了（啤酒【对象】太多，杯子【内存】装不下了）

那啥是内存泄漏呢？

内存泄漏：Memory Leak

特意查了一下 Leak 的字典含义，解释1的直白翻译是【通常是由于错误或失误，从一个开口 进入或逃脱】

所以程序中的内存泄漏我的理解更多是：由于程序的编写错误暴漏出一些 开口，导致一些对象进入这写开口，最终导致相关问题，进一步说白了，程序有漏洞，不当的调用就会出问题

所以接下来我们主要来看看 Java 内存泄漏，以及问题的起因 hashCode 和内存泄漏到底有哪些关系

内存泄漏

咱也是一个有身份证的人，不能总讲大白话，相对官方的内存泄漏解释是这样滴：

内存泄漏说明的是这样一种情况：堆中存在一些不再使用的对象，但垃圾收集器无法将它们从内存中删除（垃圾收集器定期删除未引用的对象，但从不收集仍在引用的对象），因此对它们进行了不必要的维护

这句话略显抽象，一张图你就能明白

如果有用的、但垃圾收集器又不能删除的对象增多，就像下图这样，那么就会逐渐导致内存溢出(OOM)了

所以也可以总结为，OOM 的原因之一可能是内存泄漏导致的

内存泄漏会带来哪些问题

内存泄漏，会导致真正可用内存变少，在没达到 OOM 的这个过程中，就会出现奇奇怪怪的问题

1. 当应用程序长时间连续运行时，性能会严重下降，毕竟可用内存变小
2. 自发的和奇怪的应用程序崩溃
3. 应用程序偶尔会耗尽连接对象（这个经常听说吧）
4. 最终的结果是 OOM

所以也可以反过来推理，如果发生上述问题，有可能程序的某些地方发生了内存泄漏

那常见的哪些情形可能会引起内存泄漏呢？又有哪些解决办法呢？

会引起内存泄漏的常见情形与相应解决办法

静态成员变量的乱用

直接来看一个例子

@Slf4j
public class StaticTest {
 public static List list = new ArrayList<>();

 public void populateList() {
  for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
   list.add(Math.random());
  }
 }

 public static void main(String[] args) {
  new StaticTest().populateList();
 }
}

populateList() 是一个 public 方法，可能被各种调用，导致 list 无限增大

解决办法

解决办法很简单，针对这种情形（也就是通常所说的长周期对象引用短周期对象），就是将 list 放到方法内部，方法栈帧执行完自动就会被回收了

public void populateList() {
   List list = new ArrayList<>();
   for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
      list.add(Math.random());
   }
}

有童鞋可能有疑问：

看 Spring 源码时有好多是 static 修饰的成员变量，难道它们也会导致内存泄漏？

不是的，如果你仔细看逻辑，它们都是是在容器初始化的过程中一次性加载的，所以不会像 populateList 随着调用次数的增加，无限撑大 List

未关闭的流

在学习流的时候老师就在耳边反复说：

一定要关闭流... 闭流... 流... 㐬... 儿...

因为每当我们建立一个新的连接或打开一个流时（比如数据库连接、输入流和会话对象），JVM都会为这些资源分配内存，如果不关闭，这就是占用空间"有用"的对象, GC 就不会回收他们，当请求很大，来个请求就新建一个流，最终都还没关闭，结果可想而知

解决办法

流的解决办法很简单，其实主要遵循相应范式就可以避免此类问题

1. 通过 try/catch/finally范式在 finally 关掉流
2. 如果你用的 Java 7+ 的版本，也可以用 try-with-resources, 这样代码在编译后会自动帮你关闭流
3. 也可以使用 Lombok 的 @Cleanup 注解, 就像下面这样

@Cleanup InputStream jobJarInputStream = new URL(jobJarUrl).openStream();
@Cleanup OutputStream jobJarOutputStream = new FileOutputStream(jobJarFile);
IOUtils.copy(jobJarInputStream, jobJarOutputStream);

不正确的 equals 和 hashCode 实现

又回到了这两个函数上，有很大一部分程序员不会主动重写 equals 和 hashCode，尤其是用 Lombok @Data 注解（该注解默认会帮助重写这两个函数）后，更会忽视这两个方法实现，一不小心的使就可能引起内存泄漏

来看个非常简单的例子：

public class MemLeakTest {

   public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
      Map map = new HashMap<>();
      Person p1 = new Person("zhangsan", 1);
      Person p2 = new Person("zhangsan", 1);
      Person p3 = new Person("zhangsan", 1);

      map.put(p1, "zhangsan");
      map.put(p2, "zhangsan");
      map.put(p3, "zhangsan");

      System.out.println(map.entrySet().size()); // 运行结果：3
   }
}  

@Getter
@Setter
class Person {
 private String name;
 private Integer id;

 public Person(String name, Integer id){
  this.name = name;
  this.id = id;
 }
}

Person 类没有重写 hashCode 方法，那 Map 的 put 方法就会调用 Object 默认的 hashCode 方法

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

static final int hash(Object key) {
  int h;
  return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

p1, p2, p3 在【业务】属性上是完全相同的三个对象，由于「对象地址」的不同导致生成的 hashCode 不一样，最终都被放到 Map 中，这就会导致业务重复对象占用空间，所以这也是内存泄漏的一种

解决办法

解决办法很简单，在 Person 上加一个 Lombok 的 @Data 注解自动帮你重写 hashCode 方法，或手动在 IDE 中 generate，再次运行，结果就为 1了，符合业务需求

那重写了 hashCode 确实可以避免重复对象的加入，那这就完事大吉了吗, 再来看个例子

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
  // 注意: HashSet 的底层也是 Map 结构 
  Set set = new HashSet();

   Person p1 = new Person("zhangsan", 1);
   Person p2 = new Person("lisi", 2);
   Person p3 = new Person("wanger", 3);

   set.add(p1);
   set.add(p2);
   set.add(p3);
   
   System.out.println(set.size()); // 运行结果：3
   p3.setName("wangermao");
   set.remove(p3);
   System.out.println(set.size()); // 运行结果：3
   set.add(p3);
   System.out.println(set.size()); // 运行结果：4
}

从运行结果中来看，很显然 set.remove(p3) 没有删除成功，因为 p3.setName("wangermao") 后，重新计算 p3 的 hashCode 会发生变化，所以 remove 的时候会找不到相应的 Node，这就又给了增加相同对象的“机会”，导致业务中无用的对象被引用着，所以可以说这也是内存泄漏的一种。运行结果来看：

所以诸如此类操作，最好是先 remove，然后更改属性，最后再重新 add 进去

看到这，你应该发现了，要解决 hashCode 相关的问题，你要充分了解集合的特性，更要留意类是否重写了该方法以及它们的实现方式，避免出现内存泄漏情况

ThreadLocal

群消息中的最后，小姐姐 留下【ThreadLocal】几个字，深藏功与名的离开了，一看就是高手

ThreadLocal 是面试多线程的高频考点，它的好处是可以快速方便的做到线程隔离，但大家也都知道他是一把双刃剑，因为使用不好就有可能导致内存泄漏了

实际工作中我们都是使用线程池来管理线程，这种方式可以让线程得到反复利用（故意不让 GC 回收），

现在，如果任何类创建了一个ThreadLocal变量，但没有显式地删除它，那么即使在web应用程序停止之后，该对象的副本仍将保留在工作线程中，从而阻止了该对象被垃圾收集，所以乱用也会导致内存泄漏

解决办法

解决办法依旧很简单，依旧是遵循标准

1. 调用 ThreadLocal 的 remove() 方法，移除当前线程变量值
2. 也可以将它看作一种 resource，使用 try/finally 范式，万一在运行过程中出现异常，还可以在 finally 中 remove 掉

try {
    threadLocal.set(System.nanoTime());
    // business code
}
finally {
    threadLocal.remove();
}

我觉得小姐姐一定是高手

总的来说，引起内存泄漏的原因非常多，比如还有引用外部类的内部类等问题，这里不再展开说明，只是说明了几种非常常见的可能引发内存泄漏问题的几种场景

内存泄漏问题不易察觉，所以有时需要借助工具来帮忙

JVisualVM

JVisualvm 【可视化JVM】，可分析JDK1.6及其以上版本的JVM运行时的JVM参数、系统参数、堆栈、CPU使用等信息。可分析本地应用及远程应用，在JDK1.6以上版本中自带，工具的使用暂不展开说明， 想快速使用此工具，只需要在 IDE 中安装个 VisualVM Launcher 插件

然后在进行基本的配置

然后在IDE的右上角或当前类鼠标右键就可以点击运行查看了

运行起 VisualVM 就是这样子了

不要走，还没结束，在总结这篇文章的时候，我还发现了「新大陆」

HashCode 真是根据对象内存地址生成的？

脑海中的印象不知道为何，很根深蒂固的接受了Object hashCode 是根据对象内存地址生成的，这次刚好想探求一下 hashCode 的本质，还着实打破了我的固有印象 (以 JDK1.8 为例)

OpenJDK 定义 hashCode 的方法在下面两个文件中

• src/share/vm/prims/jvm.h
• src/share/vm/prims/jvm.cpp

逐步看下去，最终会来到 get_next_hash 这个方法中，方便大家查看我先把方法截图至此：

总的来说有 6 种生成 hashCode 的方式：

• 0: A randomly generated number
• 1: A function of memory address of the object
• 2: A hardcoded 1 (used for sensitivity testing.)
• 3: A sequence.
• 4: The memory address of the object, cast to int
• 5（else）: Thread state combined with xor-shift^[1]

那在 JDK1.8 种用的哪一种呢？


可以看到在 JDK1.8 中生成 hashCode 的方式是 5， 也就是走程序的 else 路径，即使用 Xorshift，并不是之前认为的对象内存地址「1」，以为老版本是采用对象内存地址的方式，所以继续查看其他版本

从图中可以看出，JDK1.6^[2] 和 JDK1.7^[3] 版本生成 hashCode 的方式「1」随机数的形式，和我们原本认为的并不一样，别的版本没有继续查询，至于「流传下来」说是对象内存地址生成的 hashCode 我也木有再深入研究，有了解的同学还请留言赐教

那么问题来了：

假设用的 JDK1.6或 JDK1.7，它们生成 hashCode 的方式是随机生成的，那一个对象多次调用hashCode是会有不同的hashCode 呢？（排除服务重启的情况）

显然应该不会的，因为如果每次都变化， 存储到集合中的对象那就很容易丢失了，那问题又来了：

它们存在哪了？

hash 值是存在对象头中的，我们还知道对象头中还可能存储线程ID，所以他们在某些情形中还会存在冲突

对象头中 hashCode 和 偏向锁的冲突

jvm 启动时，可以使用 -XX:+UseBiasedLocking=true 开启偏向锁，（关于偏向锁，轻量级锁，重量级锁大家查阅 synchronized 相关文档就可以），这里引 OpenJDK Wiki^[4] 里面的图片加以文字说明整个冲突过程

所以，调用 Object 的 hashCode() 方法或者 System.identityHashCode() 方法会让对象不能使用偏向锁。到这里你也就应该知道了，如果你还想使用偏向锁，那最好重写 hashCode() 方法，避免使偏向锁失效

总结

为了解决群的这个问题，发现新大陆的同时也差点让我掉入【追问无底洞】，不过通过本文你应该了解内存溢出和内存泄漏的差别，以及他们的解决方案，另外 hashCode^[5] 生成方式还着实让人有些惊讶，如果你知道「hashCode的生成是根据对象内存地址生成的来源，还请留言赐教」。除此之外，小小的 hashCode 还有可能让偏向锁失效，所有的这些细节问题都有可能是导致程序崩溃的坑，所以勿以「恶」小而为之，毋以「善」小而不为，良好的编程习惯能避免很多问题

当然想要更好的理解内存泄漏，当然是要更好的理解 GC 机制，而想要更好的理解 GC，当然是更好的理解 JVM，咱们后续慢慢分析吧

灵魂追问

1. 为了清除 ThreadLocal 线程变量值，不用 ThreadLocal.remove() 方法，而是用 ThreadLocal.set(null) 会达到同样的效果吗？
2. 你曾经遇到哪些不易察觉的内存泄漏问题呢？

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