官方规定
hashcode方法返回该对象的哈希码值。支持该方法是为哈希表提供一些优点，例如，java.util.Hashtable 提供的哈希表。
hashCode 的常规协定是：
在 Java 应用程序执行期间，在同一对象上多次调用 hashCode 方法时，必须一致地返回相同的整数，前提是对象上 equals 比较中所用的信息没有被修改。从某一应用程序的一次执行到同一应用程序的另一次执行，该整数无需保持一致。
如果根据 equals(Object) 方法，两个对象是相等的，那么在两个对象中的每个对象上调用 hashCode 方法都必须生成相同的整数结果。
以下情况不 是必需的：如果根据 equals(java.lang.Object) 方法，两个对象不相等，那么在两个对象中的任一对象上调用 hashCode 方法必定会生成不同的整数结果。但是，程序员应该知道，为不相等的对象生成不同整数结果可以提高哈希表的性能。
实际上，由 Object 类定义的 hashCode 方法确实会针对不同的对象返回不同的整数。（这一般是通过将该对象的内部地址转换成一个整数来实现的，但是 JavaTM 编程语言不需要这种实现技巧。）
当equals方法被重写时，通常有必要重写 hashCode 方法，以维护 hashCode 方法的常规协定，该协定声明相等对象必须具有相等的哈希码。
关于Hashcode的作用
总的来说，Java中的集合（Collection）有两类，一类是List，再有一类是Set。前者集合内的元素是有序的，元素可以重复；后者元素无序，但元素不可重复。
要想保证元素不重复，可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢？这就是Object.equals方法了。但是，如果每增加一个元素就检查一 次，那么当元素很多时，后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。也就是说，如果集合中现在已经有1000个元素，那么第1001个元素加入集合时，它 就要调用1000次equals方法。这显然会大大降低效率。
于是，Java采用了哈希表的原理。哈希算法也称为散列算法，是将数据依特定算法直接指定到一个地址上。这样一来，当集合要添加新的元素时，先调用这个元素的hashCode方法，就一下子能定位到它应该放置的物理位置上。如果这个位置上没有元素，它就可以 直接存储在这个位置上，不用再进行任何比较了；如果这个位置上已经有元素了，就调用它的equals方法与新元素进行比较，相同的话就不存了；不相同，也就是发生了Hash key相同导致冲突的情况,那么就在这个Hash key的地方产生一个链表,将所有产生相同hashcode的对象放到这个单链表上去,串在一起。所以这里存在一个冲突解决的问题（很少出现）。这样一来实际调用equals方法的次数就大大降低了，几乎只需要一两次。
所以，Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：
1、如果两个对象相等，那么它们的hashCode值一定要相等；
2、如果两个对象的hashCode相等，它们并不一定相等。
如何理解hashCode的作用:
以java.lang.Object来理解,JVM每new一个Object,它都会将这个Object丢到一个Hash哈希表中去,这样的话,下次做Object的比较或者取这个对象的时候,它会根据对象的hashcode再从Hash表中取这个对象。这样做的目的是提高取对象的效率。具体过程是这样:
1.new Object(),JVM根据这个对象的Hashcode值,放入到对应的Hash表对应的Key上,如果不同的对象确产生了相同的hash值,也就是发生了Hash key相同导致冲突的情况,那么就在这个Hash key的地方产生一个链表,将所有产生相同hashcode的对象放到这个单链表上去,串在一起。
2.比较两个对象的时候,首先根据他们的hashcode去hash表中找他的对象,当两个对象的hashcode相同,那么就是说他们这两个对象放在Hash表中的同一个key上,那么他们一定在这个key上的链表上。那么此时就只能根据Object的equal方法来比较这个对象是否equal。当两个对象的hashcode不同的话，肯定他们不能equal.
java.lang.Object中对hashCode的约定：
- 在一个应用程序执行期间，如果一个对象的equals方法做比较所用到的信息没有被修改的话，则对该对象调用hashCode方法多次，它必须始终如一地返回同一个整数。
- 如果两个对象根据equals(Object o)方法是相等的，则调用这两个对象中任一对象的hashCode方法必须产生相同的整数结果。
- 如果两个对象根据equals(Object o)方法是不相等的，则调用这两个对象中任一个对象的hashCode方法，不要求产生不同的整数结果。但如果能不同，则可能提高散列表的性能。