❓
물음표살인마 블로그
  • README
  • ALGORITHM
    • Sieve of Eratosthenes
    • Round Up
    • Binary Search
    • Union Find
    • Sorting Array
    • Lcm, Gcd
  • TechTalk Review
    • Template
  • Books
    • CS Note for Interview
      • Ch1. Design Pattern & Programming paradigm
        • 1.1.1 Singleton Pattern
        • 1.1.2 Factory Pattern
        • 1.1.4 Observer Pattern
        • 1.1.5 Proxty Pattern & Proxy Server
        • 1.1.8 Model-View-Controller Pattern
        • 1.2.1 Declarative and Functional Programming
        • 1.2.2 Object Oriented Programming
      • Ch2. Network
        • 2.2.1 TCP/IP Four-Layer Model
        • 2.2.1-1 TCP 3, 4 way handshake
        • 2.3 Network Devices L4, L7
        • 2.4.1 ARP, RARP
        • 2.4.2 Hop By Hop Communication
        • 2.4.3 IP Addressing Scheme
      • Ch3. Operating System
        • 3.1.1 Roles and Structure of Operating Systems
        • 3.2.1 Memory Hierarchy
        • 3.2.2 Memory Management
        • 3.3.1 Processes and Compilation Process
        • 3.3.3 Memory Structure of a Process
        • 3.3.4 Process Control Block (PCB)
        • 3.3.5 Multiprocessing
        • 3.3.6 Threads and Multithreading
        • 3.3.7 Shared Resources and Critical Sections
        • 3.3.8 Deadlock
        • 3.4 CPU Scheduling Algorithm
      • Ch4. Database
        • 4.1 Database Basic
        • 4.2 Normalization
        • 4.3 Transaction and Integrity
        • 4.4 Types of Databases
        • 4.5 Indexes
        • 4.6 Types of Joins
        • 4.7 Principles of Joins
      • Ch5. Data Structure
    • Learning the Basics of Large-Scale System Design through Virtual Interview Cases
      • 1. Scalability based on user counts(1/2)
      • 1. Scalability based on user counts(2/2)
      • 2.Back-of-the-envelope estimation
      • 3. Strategies for System Design Interviews
      • 4. Rate Limiter
      • 5. Consistent Hashing
      • 6. Key-Value System Design
      • 7. Designing a Unique ID Generator for Distributed Systems
      • 8. Designing a URL Shortener
      • 9. Designing a Web Crawler
      • 10. Notification System Design
      • 11. Designing a News Feed System
      • 12. Chat System Design
      • 13. AutoComplete
      • 14. Design YouTube
      • 15. Design Google Drive
      • Loadbalancer Algorithms
      • Cache tier
      • CDN, Content Delivery Network
      • Stateless Web tier
    • Computer System A programmer's perspective
    • Effective Java
      • Item 1. Consider Static Factory Methods Instead of Constructors
      • Item 2. Consider a Builder When Faced with Many Constructor Parameters
      • Item 3. Ensure Singleton with Private Constructor or Enum Type
      • Item 4. Enforce Noninstantiability with a Private Constructor
      • Item 5. Prefer Dependency Injection to Hardwiring Resources
      • Item 6. Avoid Creating Unnecessary Objects
      • Item 7. Eliminate Obsolete Object References
      • Item 8. Avoid Finalizers and Cleaners
      • Item 9.Prefer try-with-resources to try-finally
      • Item10. Adhering to General Rules When Overriding equals
        • Handling Transitivity Issues
        • Ensuring Consistency
      • Item11. Override hashCode When You Override equals
      • Item12. Always Override toString
        • Always Override toString
      • Item13. Override Clone Judiciously
      • Item14. Consider Implementing Comparable
      • Item15. Minimize the Accessibility of Classes and Members
      • Item16. Accessor Methods Over Public Fields
      • Item17. Minimize Mutability
      • Item18. Composition over inherentance
      • Item19. Design and Document for Inheritance, or Else Prohibit It
      • Item20. Prefer Interfaces to Abstract Classes
      • Item21. Design Interfaces with Implementations in Mind
      • Item22. Use Interfaces Only to define Types
      • Item23. Prefer Class Hierarchies to Tagged Classes
      • Item24. Favor Static Member Classes Over Non-Static
      • Item28. Use Lists Instead of Arrays
      • Item29. Prefer Generic Types
      • Item30. Favor Generic Methods
    • Head First Design Patterns
      • Ch1. Strategy Pattern
      • Ch2. Observer Pattern
        • Ver1. Ch2. Observer Pattern
      • Ch3. Decorator Pattern
        • Ch3. Decorator Pattern
      • Ch4. Factory Pattern
      • Ch5. Singleton Pattern
      • Ch6. Command Pattern
      • Ch7. Adapter and Facade Pattern
      • Ch8. Template Method Pattern
    • Digging Deep into JVM
      • Chapter 2. Java Memory Area & Memory Overflow
      • Chapter 3. Garbage Collector & Memory Allocation Strategy (1/2)
      • Chapter 3. Garbage Collector & Memory Allocation Strategy (2/2)
      • Chapter 5. Optimization Practice
      • Chapter 6. Class file structure
      • Chapter 8. Bytecode Executor Engine (1/2)
  • Interview Practices
    • Restful API Practices
      • Url Shortener API
      • Event Ticket Reservation API
      • Course Management API
      • Search posts by tags API
      • Online Code platform API
      • Simple Task Management API
      • Event Participation API
      • Review System API
      • Car management API
      • Online Library
    • Tech Review
      • if(kakao)
        • Kakao Account Cache Migration / if(kakao)2022
        • Improving the Anomaly Detection System for KakaoTalk Messaging Metrics / if(kakao) 2022
        • Standardizing API Case Handling Without Redeployment / if(kakaoAI)2024
        • JVM warm up / if(kakao)2022
    • Naver Computer Science
      • Process & Thread
      • TCP & UDP
      • Spring & Servlet
      • Filter & Interceptor & AOP
      • Equals() & ==
      • Dependency Injection
      • Object Oriented Programming
  • F-Lab
    • Week1
      • Client & Server
      • HTTP
      • TCP/UDP
      • REST API
      • Questions
        • Object Oriented Programming
        • HTTP
        • Process & Thread
        • Data Structure
    • Week2
      • OSI 7 layer
      • Web vs WAS
    • Week3
      • RDB vs NoSQL
      • RDB Index
      • Cache
      • Redis
      • Messaging Queue
    • Week4
      • Project - Ecommerce
    • Week5
      • ERD - 1
    • Week6
      • Ecommerce - 2
      • Role
      • pw hashing && Salt
      • CreatedAt, ModifiedAt
      • JWT
      • Copy of ERD - 1
    • Week7
      • Vault (HashiCorp Vault)
    • Week 8
      • Api Endpoints
    • Week10
      • Product Create Workflow
  • TOY Project
    • CodeMentor
      • Implementation of Kafka
      • Project Improvement (Architectural Enhancements)
      • Communication between servers in msa
  • JAVA
    • MESI protocol in CAS
    • CAS (Compare and Set)
    • BlockingQueue
    • Producer & Consumer
    • Synchronized && ReentrantLock
    • Memory Visibility
    • Checked vs Unchecked Exception
    • Thread
    • Batch delete instead of Cascade
    • Java Questions
      • Week 1(1/2) - Basic Java
      • Week 1(2/2) - OOP
      • Week 2(1/2) - String, Exception, Generic
      • Week2(2/2) Lambda, Stream, Annotation, Reflection
      • Week3(1/2) Collections
      • Week3(2/2) Threads
      • Week4 Java Concurrency Programming
      • Week5 JVM & GC
    • Java 101
      • JVM Structure
      • Java Compiles and Execution Method
      • Override, Overload
      • Interface vs Abstract Class
      • Primitive vs Object Type
      • Identity and equality
      • String, StringBuilder, StringBuffer
      • Checked Exceptions and Unchecked Exceptions
      • Java 8 methods
      • Try-with-reources
      • Strong Coupling and Loose Coupling
      • Serialization and Deserialization
      • Concurrency Programming in Java
      • Mutable vs Immutable
      • JDK vs JRE
  • SPRING
    • DIP. Dependency Inversion Principal
    • Ioc container, di practice
    • @Transactional
    • Proxy Pattern
    • Strategy Pattern
    • Template Method Pattern
    • using profile name as variable
    • Spring Questions
      • Spring Framework
      • Spring MVC & Web Request
      • AOP (Aspect-Oriented Programming)
      • Spring Boot
      • ORM & Data Access
      • Security
      • ETC
  • DATABASE
    • Enhancing Query Performance & Stability - User list
    • Ensuring Data Consistency, Atomicity and UX Optimization (feat.Firebase)
    • Redis: Remote Dictionary Server
    • Database Questions
      • Week1 DBMS, RDBMS basics
      • Week2 SQL
      • Week3 Index
      • Week4 Anomaly, Functional Dependency, Normalization
      • Week5 DB Transaction, Recovery
    • Normalization
      • 1st Normal Form
      • 2nd Normal Form
      • 3rd Normal Form
  • NETWORK
    • HTTP & TCP head of line blocking
    • HTTP 0.9-3.0
    • Blocking, NonBlocking and Sync, Async
    • Network Questions
      • Week1 Computer Network Basic
      • Week2(1/3) Application Layer Protocol - HTTP
      • Week2(2/3) Application Layer Protocol - HTTPS
      • Week2(3/3) Application Layer Protocol - DNS
      • Week3 Application Layer
      • Week4 Transport Layer - UDP, TCP
      • Week5 Network Layer - IP Protocol
    • Network 101
      • https://www.google.com
      • TCP vs UDP
      • Http vs Https
      • TLS Handshake 1.2
      • HTTP Method
      • CORS & SOP
      • Web Server Software
  • OS
    • Operating System Questions
      • Week1 OS & How Computer Systems Work
      • Week2(1/2) Process
      • Week2(2/2) Thread
      • Week3 CPU Scheduling
      • Week4 Process Synchronize
      • Week5 Virtual Memory
    • Operating System 101
      • Operating system
        • The role of the operating system
        • The composition of the operating system.
      • Process
        • In Linux, are all processes except the initial process child processes?
        • Zombie process, orphan process
        • (Linux) Daemon process
        • Process address space
        • Where are uninitialized variables stored?
        • Determination of the size of the Stack and Heap
        • Access speed of Stack vs Heap
        • Reason for memory space partitioning
        • Process of compiling a process
        • sudo kill -9 $CURRENT_PID
      • Thread
        • Composition of a thread's address space
      • Process vs Thread
        • Creation of processes and threads in Linux
      • Multiprocessing
        • Web Browser
        • Implementation of multiprocessing
        • Application areas of multiprocessing
      • Multithreading
        • Application areas of multithreading
      • Interrupt
        • HW / SW Interrupt
        • Method of handling interrupts
        • Occurrence of two or more interrupts simultaneously
      • Polling
      • Dual Mode
        • Reason for distinguishing between user mode and kernel mode
      • System call
        • Differentiation between system calls
        • Types of system calls
        • Execution process of a system call
      • Process Control Block (PCB)
        • PCB의 구조
        • 쓰레드는 PCB를 갖고 있을까?
        • 프로세스 메모리 구조
      • Context switching
        • Timing of context switching
        • Registers saved during context switching
        • Context switching in processes
        • Context switching in threads
        • Difference between context switching in processes and threads
        • Information of the current process during context switching
      • Interprocess Communication (IPC)
        • Cases where IPC is used
        • Process address space in IPC Shared Memory technique
        • Types of IPC
  • COMPUTER SCIENCE
    • Computer Architecture 101
      • 3 components of a computer
      • RAM vs ROM
      • CPU vs GPU
      • SIMD
      • Two's complement
      • Harvard Architecture vs. von Neumann Architecture
      • The structure of a CPU.
      • Instruction cycle (CPU operation method)
      • Instruction pipelining
      • Bus
      • Memory area
      • Memory hierarchy structure
        • Reason for using memory hierarchy structure
      • Cache memory
      • L1, L2, L3 Cache
      • Locality of reference (cache)
      • Fixed-point vs Floating-point
        • epresentation of infinity and NaN (Not a Number) in floating-point
      • RISC vs CISC
      • Hamming code
      • Compiler
      • Linking
      • Compiler vs Interpreter
      • Mutex vs Semaphore
      • 32bit CPU and 64bit CPU
      • Local vs Static Variable
      • Page
  • Programming Paradigm
    • Declarative vs Imperative
  • JPA, QueryDsl
    • why fetchResults() is deprecated
  • PYTHON
    • Icecream
  • FASTAPI
    • Template Page
  • LINUX
    • Template Page
  • DATA STRUCTURE
    • Counting Sort
    • Array vs Linked List
  • GIT, Github
    • git clone, invalid path error
  • INFRA
    • Template Page
  • AWS
    • Server Log Archive Pipeline
    • Image Processing using Lambda
  • DOCKER
    • Docker and VM
    • Python Executable Environment
    • Docker commands
  • docker-compose
    • Kafka, Multi Broker
  • KUBERNATES
    • !Encountered Errors
      • my-sql restarts
      • kafka producer: disconnected
    • Kubernetes Components
    • Helm
      • Helm commands
    • Pod network
    • Service network
      • deployment.yaml
      • services.yaml
    • Service type
      • Cluster IP
      • NodePort
    • service-name-headless?
    • kube-proxy
  • GraphQL
    • Template Page
  • WEB
    • Template Page
  • Reviews
    • Graphic Intern Review
    • Kakao Brain Pathfinder Review
    • JSCODE 자바 1기 Review
  • 😁Dev Jokes
    • Image
      • Plot twist
      • Priorities
      • SQL join guide
      • Google is generous
      • Genie dislikes cloud
      • buggy bugs
      • last day of unpaid internship
      • what if clients know how to inspect
      • its just game
      • how i wrote my achievement on resume
      • self explanatory
      • chr(sum(range(ord(min(str(not))))))
Powered by GitBook
On this page
  • 왜 hashCode를 재정의해야 하는가?
  • hashCode 규약을 위반할 때 발생하는 문제
  • hashCode 메소드를 재정의하는 방법
  • 해시 코드 생성 규칙
  • 해시 코드 계산의 주요 단계
  • 올바른 hashCode 메소드 구현의 예
  • 추가적인 주의 사항
  • 결론
  • 질의
  1. Books
  2. Effective Java

Item11. Override hashCode When You Override equals

equals를 재정의하려거든 hashCode도 재정의하라

자바에서 equals 메소드를 재정의할 때는 hashCode 메소드도 반드시 재정의해야 한다. 그렇지 않으면 해당 클래스의 인스턴스를 HashMap, HashSet과 같은 컬렉션의 원소로 사용할 때 문제가 발생할 수 있다.

왜 hashCode를 재정의해야 하는가?

equals 메소드를 재정의한 클래스에서 hashCode를 재정의하지 않으면, 논리적으로 같은 객체가 서로 다른 해시코드를 반환하여 해시 기반 컬렉션에서 올바르게 동작하지 않는다. 자바의 Object 클래스는 다음과 같은 hashCode 규약을 정의한다:

  1. 일관성 (Consistency): equals 비교에 사용되는 정보가 변경되지 않았다면, 애플리케이션이 실행되는 동안 객체의 hashCode 메소드는 몇 번을 호출해도 일관되게 항상 같은 값을 반환해야 한다. 단, 애플리케이션을 다시 실행한다면 이 값이 달라져도 상관없다.

  2. 동일성 (Equality): 두 객체가 equals(Object)에 의해 같다고 판단되면, 두 객체의 hashCode는 똑같은 값을 반환해야 한다.

  3. 불일치 허용 (Inequality): 두 객체가 equals(Object)에 의해 다르다고 판단되더라도, 두 객체의 hashCode가 서로 다른 값을 반환할 필요는 없다. 단, 다른 객체에 대해서는 다른 값을 반환하여 해시테이블의 성능이 좋아진다.

hashCode 규약을 위반할 때 발생하는 문제

hashCode를 재정의하지 않으면 equals 메소드는 논리적으로 같은 객체를 비교할 때도 다른 해시코드를 반환할 수 있다. 이는 해시 기반 컬렉션에서 같은 객체를 다르게 인식하게 되어 문제가 발생한다. 예를 들어, 다음 코드를 보자:

Map<PhoneNumber, String> m = new HashMap<>();
m.put(new PhoneNumber(707, 867, 5309), "제니");

위 코드에서 PhoneNumber 클래스의 인스턴스를 HashMap에 저장하고 있다. 만약 PhoneNumber 클래스가 hashCode를 재정의하지 않았다면, 동일한 논리적 동등성을 가지는 두 PhoneNumber 인스턴스는 서로 다른 해시코드를 반환하여 HashMap에서 올바르게 작동하지 않는다. 다음은 잘못된 hashCode 구현의 예시이다:

@Override
public int hashCode() {
    return 42;
}

위 코드는 모든 객체에서 동일한 해시코드를 반환하여 해시테이블의 성능을 크게 저하시킨다. 해시 기반 컬렉션의 성능은 일반적으로 O(1)이지만, 이 경우 O(n)이 되어 성능이 급격히 저하될 수 있다.

hashCode 메소드를 재정의하는 방법

핵심 필드 사용

hashCode 메소드는 객체의 핵심 필드 값을 기반으로 해시코드를 계산해야 한다. 이는 equals 메소드에서 비교에 사용되는 모든 필드를 포함해야 한다. 예를 들어, PhoneNumber 클래스의 경우 지역 코드, 프리픽스, 가입자 번호가 핵심 필드이다.

public final class PhoneNumber {
    private final short areaCode, prefix, lineNum;

    public PhoneNumber(int areaCode, int prefix, int lineNum) {
        this.areaCode = rangeCheck(areaCode, 999, "지역코드");
        this.prefix = rangeCheck(prefix, 999, "프리픽스");
        this.lineNum = rangeCheck(lineNum, 9999, "가입자 번호");
    }

    private static short rangeCheck(int val, int max, String arg) {
        if (val < 0 || val > max) {
            throw new IllegalArgumentException(arg + ": " + val);
        }
        return (short) val;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (o == this) return true;
        if (!(o instanceof PhoneNumber)) return false;
        PhoneNumber pn = (PhoneNumber) o;
        return pn.lineNum == lineNum && pn.prefix == prefix && pn.areaCode == areaCode;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        int result = Short.hashCode(areaCode);
        result = 31 * result + Short.hashCode(prefix);
        result = 31 * result + Short.hashCode(lineNum);
        return result;
    }
}

해시 코드 생성 규칙

해시코드는 가능한 한 고유한 값을 가져야 하므로, 필드의 값을 곱셈과 덧셈을 통해 조합하여 생성한다. 여기서 31과 같은 소수(prime number)를 사용하는 것이 일반적이다. 이는 충돌을 최소화하고 해시테이블의 성능을 최적화한다.

@Override
public int hashCode() {
    int result = Short.hashCode(areaCode);
    result = 31 * result + Short.hashCode(prefix);
    result = 31 * result + Short.hashCode(lineNum);
    return result;
}

해시 코드 계산의 주요 단계

  1. 필드의 해시코드 계산: 기본 타입 필드는 Type.hashCode(f)를 사용하고, 참조 타입 필드는 해당 클래스의 hashCode 메소드를 호출한다.

  2. 결과를 합산: 각 필드의 해시코드를 31로 곱한 후 결과를 더한다.

  3. 결과 반환: 최종 해시코드를 반환한다.

다음은 위 단계를 적용한 코드 예시이다:

@Override
public int hashCode() {
    int result = Short.hashCode(areaCode);
    result = 31 * result + Short.hashCode(prefix);
    result = 31 * result + Short.hashCode(lineNum);
    return result;
}

올바른 hashCode 메소드 구현의 예

아래는 PhoneNumber 클래스의 hashCode 메소드의 올바른 구현 예시이다:

@Override
public int hashCode() {
    int result = Short.hashCode(areaCode);
    result = 31 * result + Short.hashCode(prefix);
    result = 31 * result + Short.hashCode(lineNum);
    return result;
}

이 메소드는 PhoneNumber 클래스의 각 필드 값을 기반으로 해시코드를 생성하며, 동일한 객체는 동일한 해시코드를 반환하게 된다.

추가적인 주의 사항

  1. AutoValue 사용하기: AutoValue 프레임워크를 사용하면 equals와 hashCode 메소드를 자동으로 생성해준다. 이는 코드의 일관성을 유지하고, 수작업으로 인한 오류를 줄일 수 있다.

  2. 캐싱: 해시코드 계산 비용이 비싼 경우, 해시코드를 계산한 후 캐싱하여 다시 계산하지 않도록 할 수 있다. 이는 특히 불변 객체에서 유용하다.

예시: 캐싱을 사용하는 hashCode 구현

private int hashCode; // 0으로 자동 초기화

@Override
public int hashCode() {
    int result = hashCode;
    if (result == 0) {
        result = Short.hashCode(areaCode);
        result = 31 * result + Short.hashCode(prefix);
        result = 31 * result + Short.hashCode(lineNum);
        hashCode = result;
    }
    return result;
}

위 예시는 처음 해시코드를 계산한 후 hashCode 필드에 저장하고, 이후에는 캐시된 값을 반환한다.

결론

equals 메소드를 재정의할 때는 반드시 hashCode 메소드도 재정의해야 한다. 이는 해시 기반 컬렉션에서 객체가 올바르게 동작하게 하며, 프로그램의 예기치 않은 동작을 방지할 수 있다. 위에서 설명한 규칙과 방법을 따라 hashCode 메소드를 재정의하면, 안전하고 효율적인 자바 프로그램을 작성할 수 있을 것이다.

핵심 정리

  • equals 메소드를 재정의할 때는 hashCode도 반드시 재정의해야 한다.

  • 해시코드는 객체의 핵심 필드를 기반으로 생성해야 한다.

  • 소수를 사용하여 해시코드를 조합하면 충돌을 최소화할 수 있다.

  • AutoValue 프레임워크를 사용하면 자동으로 equals와 hashCode 메소드를 생성할 수 있다.

  • 캐싱을 사용하면 해시코드 계산 비용을 줄일 수 있다.

질의

질문 1: 왜 hashCode를 재정의할 때 소수(prime number)를 사용하는 것이 좋나요?

답변: 소수(prime number)를 사용하면 해시코드가 더 고르게 분포되도록 도와줍니다. 이는 충돌을 줄이고 해시 기반 컬렉션의 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 31은 자바에서 흔히 사용되는 소수로, 곱셈 연산이 최적화되어 있어 성능 측면에서도 유리합니다.

질문 2: hashCode를 재정의할 때 모든 필드를 포함해야 하나요?

답변: 모든 필드를 포함할 필요는 없습니다. equals 메소드에서 논리적 동등성을 결정하는 데 사용되는 핵심 필드만 포함하면 됩니다. 불필요한 필드까지 포함하면 해시코드 계산이 복잡해지고 성능이 저하될 수 있습니다.

질문 3: 캐싱을 사용할 때 주의할 점은 무엇인가요?

답변: 캐싱을 사용할 때는 객체가 불변(immutable)인지 확인해야 합니다. 객체의 상태가 변하면 해시코드도 변경되어야 하는데, 캐싱을 사용하면 해시코드가 변경되지 않기 때문에 논리적 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 캐싱은 주로 불변 객체에 사용됩니다.

질문 4: 왜 hashCode는 0으로 초기화하면 안 되나요?

답변: 0으로 초기화된 해시코드는 모든 객체가 동일한 해시코드를 가지게 만들어 해시 기반 컬렉션의 성능을 저하시킵니다. 이는 해시테이블의 버킷(bucket) 분포가 고르지 않게 되어, 성능이 O(n)으로 떨어질 수 있습니다.

질문 5: AutoValue는 무엇인가요?

답변: AutoValue는 구글에서 제공하는 프레임워크로, 자바 클래스의 equals, hashCode, toString 메소드를 자동으로 생성해줍니다. 이를 사용하면 코드의 일관성을 유지하고, 수작업으로 인한 오류를 줄일 수 있습니다. AutoValue는 빌드 시점에 코드를 생성하여 컴파일 타임에 포함됩니다.

질문 6: hashCode 메소드를 재정의하지 않으면 어떤 일이 발생하나요?

답변: hashCode 메소드를 재정의하지 않으면, 동일한 논리적 동등성을 가지는 객체가 다른 해시코드를 반환하여 해시 기반 컬렉션에서 올바르게 동작하지 않습니다. 이는 객체를 검색하거나 저장할 때 예기치 않은 동작을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, HashMap이나 HashSet에서 객체를 찾지 못하거나 중복 저장되는 문제가 발생할 수 있습니다.

질문 7: equals와 hashCode를 올바르게 재정의했는지 테스트하는 방법은 무엇인가요?

답변: 테스트를 통해 equals와 hashCode의 일관성을 확인할 수 있습니다. JUnit과 같은 단위 테스트 프레임워크를 사용하여 동일한 객체와 다른 객체에 대해 equals와 hashCode가 올바르게 동작하는지 검증합니다. 또한, equals와 hashCode가 계약을 준수하는지 확인하는 라이브러리를 사용할 수도 있습니다.

질문 8: hashCode를 재정의할 때 성능을 고려해야 하나요?

답변: 네, hashCode를 재정의할 때 성능을 고려해야 합니다. 해시코드 계산이 너무 복잡하면 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 특히 해시 기반 컬렉션에서 해시코드 계산이 빈번하게 발생하므로, 적절한 해시코드 생성 방법을 사용하여 성능을 최적화해야 합니다. 예를 들어, 필드의 곱셈과 덧셈을 통해 해시코드를 계산하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.

질문 9: equals와 hashCode의 재정의가 잘못된 경우 어떤 문제가 발생할 수 있나요?

답변: equals와 hashCode의 재정의가 잘못된 경우 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:

  • 해시 기반 컬렉션 (HashMap, HashSet 등)에서 객체를 찾지 못하거나 중복 저장될 수 있습니다.

  • 객체의 논리적 동등성 비교가 일관되지 않게 됩니다.

  • 컬렉션의 성능이 저하될 수 있습니다.

  • 코드의 유지보수와 디버깅이 어려워질 수 있습니다.

질문 10: hashCode와 equals의 규약을 위반하면 어떤 일이 발생하나요?

답변: hashCode와 equals의 규약을 위반하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:

  • 논리적으로 동일한 객체가 다른 해시코드를 반환하여 해시 기반 컬렉션에서 올바르게 동작하지 않습니다.

  • 컬렉션의 효율성이 떨어지고 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

  • 프로그램의 예기치 않은 동작이나 버그가 발생할 수 있습니다.

  • 코드의 일관성이 깨져 유지보수와 디버깅이 어려워집니다.

PreviousEnsuring ConsistencyNextItem12. Always Override toString

Last updated 10 months ago