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好的哈希函数应该具备如下几种特性
md5 摘要算法，又称 “MD5 Message-Digest Algorithm”, 是一种不可逆向的密码散列函数。
特性
128 bit 的散列值SHA 家族的加密算法，又称 “Secure Hash Algorithm”, 是一个密码散列函数家族，发布了多个版本的 SHA 加密函数，如 SHA-0,SHA-1,SHA-2,SHA-3 等
特性
2^64 -1 的输入数据，根据不同的版本，有不同的位长，如 160,224,256,384,512 等，位数较长
2^64-1, 输出定长 160 bit
CRC 算法 ("Cyclic Redundancy Check") ，又称循环冗余校验算法，是一种常用于通信链路检错，判断数据是否损坏的散列函数，但也不局限于此，它的基本原理是利用除法与余数的原理来做为错误侦测的
我们进行通信时的网络信道并不总是可靠的。为了增加可靠性，我们需要在传输数据后加上一些冗余的码字。如果接收方能够通过它们直接纠正错误，那么我们就称之为纠错码（Error Correcting Code），而 CRC 就是一种优秀的检错码，因为 CRC 具有良好的雪崩效应，即单个 bit 发生改变，也会导致散列值发生较大的改变，所以得以在通讯领域广泛应用。
原理
比如发送发传输了一段二进制数据，并附上 CRC 校验码。接收方就可以根据所接收到的二进制数据的 CRC 散列值与接收到的 CRC 检错码进行比对，如果不一致，就代表接收的数据可能在通讯传输过程中有缺失或错误
特性
CRC-8,CRC-16,CRC-32,CRC-64, 分别对产生对应 8,16,32,64 位长度的检错码，具有一定的数据压缩映射能力代码
MurmurHash 是一种非加密型的散列函数，相比加密型散列函数，速度更快，差值最大可以达到几十倍，所以更适用于一般场景的哈希检索操作。MurmurHash 经历过多个版本的迭代，并有多种变种，当前最新版是 MurmurHash3。
且已被广泛应用在多种分布式系统中，比如 Redis, Kafka, Hbase, ElasticSearch
特性
代码
public static void main(String[] args) {
HashFunction function = Hashing.murmur3_32();
System.out.println(function.hashBytes("abcd".getBytes()).asInt());
// output = 1139631978
}
Times33 算法是一个简单的对 “字符串” 进行哈希的函数，又称 “DJB Hash Function” or “DJBX33A”
原理
s 进行逐个字符遍历，每次循环乘以 33，并加上 s[i] 字符的 ascii 码 , 然后求和即可33, hash 初始值为 5381
代码
private static int times33(String s) {
int hash = 5381;
char[] val = s.toCharArray();
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
hash = ((hash << 5) + hash) + val[i];
}
// hash is a positive integer，[0,2^31-1]
hash &= Integer.MAX_VALUE;
return hash;
}
a * 33 = a * 2^5 + a = a * 32 + a
hash &= 0x7fffffff 是为了获得 0 或 正整数，因为 Java 的 int 是有符号整数，只能表示 [0, 2^31 -1] 的整数why
times31 其实是 Java String hashcode 函数所采用的算法，因其思想类似 times33, 但数值采用 31 ,所以被习惯性称之 times31
原理
31，初始值是 0
代码
private static int times31(String s) {
int hash = 0;
char[] val = s.toCharArray();
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
hash = ((hash << 5) - hash) + val[i];
}
return hash;
}
hash = ((hash << 5) - hash) + val[i] 等价于 hash = 31 * hash + val[i]
31 * hash, 是因为编译器会自行优化why
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