一个好的哈希函数会为不等的对象产生不等的哈希码。理想情况下，哈希函数能够将不相等的实例均匀分不到所有可能的哈希值上。达到这个理想情况是很难的。幸运的是，达到近似理想情况并不十分困难，下面 是简单的秘诀：
1、用一个int类型的变量result 保存一个非零的常数，例如17。
2、针对对象中的每个关键字段f （即equals方法中涉及的每个字段），执行以下操作：
a. 计算该字段的哈希码：
如果字段是boolean类型，计算 (f 1 : 0)
如果字段是byte, char, short, int，计算 (int) f
如果字段是long，计算 (int) ( f ^ (f >>> 32))
如果字段是float，计算Float.floatToIntBits(f)
如果字段是double，计算Double.doubleToLongBits(f)，然后对返回的long值进行上一步操作
如果字段是对象引用，并且该类的equals通过递归调用该对象引用的equals来比较这个字段，则递归调用该字段的hashCode；如果需要更复杂的比较，则为该字段计算一个范式（canonical representation），在该范式上调用hashCode；如果该字段为null，则返回0（也可以返回其他常数，但一般用0）
如果字段是数组，则将其每个元素当成一个单独字段来处理。如果数组中的每个元素都很重要，可以用Arrays.hashCode来处理。
b. 将Step2.a中得到的值c，合并到result中
result = 31 * result + c;
3、返回result
4、当你写完hashCode方法后，问问自己相同的实例是否返回相同的哈希码。编写单元测试来验证你的推论。
在哈希码的计算过程中，你可以排除掉冗余字段。换言之，如果一个字段的值 可以通过hashCode计算过程中的其他字段计算出来，则可以忽略掉这个字段。你必须排除掉在equals比较中没有用到的字段，否则就有可能违反hashCode约定的第二条。
在Step1中用了一个非零的初始值，所以Step2.a中计算得到哈希码为0的那些初始字段会影响到哈希值。如果Step1中的初始值为0，则最终的哈希值不会被这些初始字段影响，这样会增加冲突。值17是任选的。
Step2.b中的乘积使得计算结果依赖于字段顺序，如果类包含多个相似的字段，这样就会产生更好的哈希函数。【例】如果String类的hash函数忽略了乘积，则所有字符都具有相同的哈希码。
其中乘数选择31，是因为它是一个奇素数。如果选用偶数，并且乘法溢出，则信息会丢失，因为与2相乘等价于移位操作。使用素数的好处并不明显，不过习惯上这么用。31的一个很好的特性是，乘积可以用移位和减法来替代，以达到更好的性能：
[java]
31 * i == (i << 5) - i
31 * i == (i << 5) - i 现代VM会自动进行这种优化。
我们将上述诀窍应用于PhoneNumber类，它有三个重要字段，都是short类型：
[java]
@Override
public int hashCode() {
int result = 17;
result = 31 * result + areaCode;
result = 31 * result + prefix;
result = 31 * result + lineNumver;
return result;
}
@Override
public int hashCode() {
int result = 17;
result = 31 * result + areaCode;
result = 31 * result + prefix;
result = 31 * result + lineNumver;
return result;
}
如果想哈希函数达到艺术级别，最好留给科学家去研究……
不要试图在哈希码计算过程中排除掉任何重要字段以便提高性能。虽然这样哈希函数可能跑得更快，但是由于其质量不好，可能会降低哈希表的性能，以致哈希表慢到无法使用。特别是在实践中，哈希函数会面对大量的实例集合，这些实例恰恰在被你忽略的字段上有很大差异。如果是这样，那么哈希函数将把所有实例映射到少数几个哈希码上，以致基于哈希的集合显示出平方级的性能指标。
这可不仅仅是理论问题，JDK1.2之前版本中String类的哈希函数最多只检查16个字符，从第一个字符开始在整个字符串中均匀选取。对于像URL这种层级结构的字符串集合来说，这种哈希函数正好体现了这种病态行为。
Java平台包中的许多类，例如String、Integer、Date，都指定将其hashCode()方法返回的确切值作为实例值得一个函数。这通常不是个好主意，因为这限制了在后续版本中对哈希函数做改进的能力。而如果不指定hashCode()方法的细节，则如果以后发现了缺陷，或者找到了更好的哈希函数，那么就可以在后续版本中更改哈希函数，并确信没有客户端依赖于哈希函数返回的确切值。