背景
由于项目中有报文排重需求，所以会将报文字符串作为分布式锁key。
考虑到报文不定长并且散列性不太好，如其作为锁key，特别是当key值过大时，使用redis进行读写都会有相对的性能下降。
参考文献里测试对比：
长度为10：写平均耗时0.053ms，读0.040ms
长度为20000：写平均耗时0.352ms，读0.084ms一种简单的方案是对报文进行一次md5，然后拿来做key。
考虑到md5的性能并不高，找到了更合适的murmurhash3非加密哈希算法：
算法图例
（可以看到里面有c1, c2, n 三个很特别的常量，据算法作者Austin Appleby讲，都是他血汗地用大量测试数据调测出来的，为了不被其他好事之徒当头一暴击，他保留继续微调的权利。）
参考文档里都说murmurhash3棒棒的，但是不实践下还是不能随意拿来进献给Boss, 我找了一个代码，做了一个性能对比，测试使用了Google的guava里的Hashing.murmur3_32()，对比apache的commons-lang3的md5Hex算法。
测试源码
public class HashTest {
public static String md5Test(String primaryKey) {
return DigestUtils.md5Hex(primaryKey).substring(0, 4) + "_" + primaryKey;
}
public static String murmur3Test(String primaryKey) {
return Hashing.murmur3_32().hashString(primaryKey, StandardCharsets.UTF_8).toString().substring(0, 4) +
"_" + primaryKey;
}
}跑测试源码如下(为方便直接用了Spock单测脚本)：
@Unroll
class HashTestSpec extends Specification {
def "HashTest md5 & murmurhash3"() {
long startTime=System.currentTimeMillis()
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
HashTest.md5Test(getRandomString(10))
}
long endTime=System.currentTimeMillis()
print "1万次md5算法程序运行时间： " + (endTime - startTime ) + "ms"
print "\n"
long startTime2=System.currentTimeMillis()
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
HashTest.murmur3Test(getRandomString(10))
}
long endTime2=System.currentTimeMillis()
print "1万次murmurhash3算法程序运行时间： " + (endTime2 - startTime2 ) + "ms"
expect:
1==1
}
}对比测试结果：
1万次md5算法程序运行时间： 235ms
1万次murmurhash算法程序运行时间： 73ms
有4倍的差距。
按参考文档建议，换成murmur3_128，1万次murmurhash算法程序运行时间： 51ms， 果然更优秀。
getRandomString的参考代码也一并附上，方便好事之徒做复现。
public static String getRandomString(int length){
String str="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789";
Random random=new Random();
StringBuffer sb=new StringBuffer();
for(int i=0;i<length;i++){
int number=random.nextInt(62);
sb.append(str.charAt(number));
}
return sb.toString();
}