只是迭代所有字节，转换为十六进制字符串使用整数。toString(不幸的是，没有字节。toString(带基数形参)并将它们全部附加到StringBuilder中。

byte[] arr;//set it to your value
StringBuilder sb=new StringBuilder(arr.length*2);//1 byte...2 hex digits
for(int i=0;i<arr.length;i++){
  sb.append(Integer.toString(arr[i],16));
}
String hexValue=sb.toString();

这类似于指针Null的答案，但它使用整数。toString而不是String。格式提高性能。

如果您正在为python寻找一模一样的字节数组，我已经将这个Java实现转换为python。

class ByteArray:

@classmethod
def char(cls, args=[]):
    cls.hexArray = "0123456789ABCDEF".encode('utf-16')
    j = 0
    length = (cls.hexArray)

    if j < length:
        v = j & 0xFF
        hexChars = [None, None]
        hexChars[j * 2] = str( cls.hexArray) + str(v)
        hexChars[j * 2 + 1] = str(cls.hexArray) + str(v) + str(0x0F)
        # Use if you want...
        #hexChars.pop()

    return str(hexChars)

array = ByteArray()
print array.char(args=[])

对于固定长度，我会使用这样的东西，比如哈希值:

md5sum = String.format("%032x", new BigInteger(1, md.digest()));

下面是一些常见的选项，从简单(一行程序)到复杂(庞大的库)。如果您对性能感兴趣，请参阅下面的微基准测试。

选项1:代码片段-简单(仅使用JDK/Android)

选项1a: BigInteger

一个非常简单的解决方案是使用BigInteger的十六进制表示:

new BigInteger(1, someByteArray).toString(16);

注意，因为它处理的数字不是任意字节字符串，它将省略前导零——这可能是也可能不是你想要的(例如，3字节输入的000AE3 vs 0AE3)。这也非常慢，大约比选项2慢100倍。

选项1b: String.format()

使用%X占位符，String.format()能够将大多数基本类型(short, int, long)编码为十六进制:

String.format("%X", ByteBuffer.wrap(eightByteArray).getLong());

选项1c:整数/长(只有4/8字节数组)

如果你只有4个字节的数组，你可以使用Integer类的toHexString方法:

Integer.toHexString(ByteBuffer.wrap(fourByteArray).getInt());

这同样适用于8字节数组和Long

Long.toHexString(ByteBuffer.wrap(eightByteArray).getLong());

选项1d: JDK17+ HexFormat

最后，JDK 17通过HexFormat提供了直接的十六进制编码的一级支持:

HexFormat hex = HexFormat.of();
hex.formatHex(someByteArray)

选项2:代码片段-高级

这是一个完整的功能，复制和粘贴代码片段，支持大写/小写和小写。它经过优化以最小化内存复杂性和最大化性能，并且应该与所有现代Java版本(5+)兼容。

private static final char[] LOOKUP_TABLE_LOWER = new char[]{0x30, 0x31, 0x32, 0x33, 0x34, 0x35, 0x36, 0x37, 0x38, 0x39, 0x61, 0x62, 0x63, 0x64, 0x65, 0x66};
private static final char[] LOOKUP_TABLE_UPPER = new char[]{0x30, 0x31, 0x32, 0x33, 0x34, 0x35, 0x36, 0x37, 0x38, 0x39, 0x41, 0x42, 0x43, 0x44, 0x45, 0x46};
        
public static String encode(byte[] byteArray, boolean upperCase, ByteOrder byteOrder) {

    // our output size will be exactly 2x byte-array length
    final char[] buffer = new char[byteArray.length * 2];

    // choose lower or uppercase lookup table
    final char[] lookup = upperCase ? LOOKUP_TABLE_UPPER : LOOKUP_TABLE_LOWER;

    int index;
    for (int i = 0; i < byteArray.length; i++) {
        // for little endian we count from last to first
        index = (byteOrder == ByteOrder.BIG_ENDIAN) ? i : byteArray.length - i - 1;
        
        // extract the upper 4 bit and look up char (0-A)
        buffer[i << 1] = lookup[(byteArray[index] >> 4) & 0xF];
        // extract the lower 4 bit and look up char (0-A)
        buffer[(i << 1) + 1] = lookup[(byteArray[index] & 0xF)];
    }
    return new String(buffer);
}

public static String encode(byte[] byteArray) {
    return encode(byteArray, false, ByteOrder.BIG_ENDIAN);
}

完整的源代码与Apache v2许可证和解码器可以在这里找到。

选项3:使用一个小型优化库:bytes-java

在从事上一个项目时，我创建了这个用于在Java中使用字节的小工具包。它没有外部依赖关系，并且与Java 7+兼容。它包括，除其他外，一个非常快速和经过良好测试的HEX en/解码器:

import at.favre.lib.bytes.Bytes;
...
Bytes.wrap(someByteArray).encodeHex()

你可以在Github上查看:bytes-java。

选项4:Apache Commons Codec

当然也有好的通用编解码器。(警告意见)当我在上面概述的项目中工作时，我分析了代码，非常失望;大量重复的无组织代码，过时的和外来的编解码器可能只对极少数有用，而且非常过度设计和缓慢的流行编解码器实现(特别是Base64)。因此，如果你想使用它或其他选择，我会做出明智的决定。无论如何，如果你仍然想使用它，这里有一个代码片段:

import org.apache.commons.codec.binary.Hex;
...
Hex.encodeHexString(someByteArray));

选项5:谷歌番石榴

通常情况下，您已经将番石榴作为依赖项。如果是这样，就用:

import com.google.common.io.BaseEncoding;
...
BaseEncoding.base16().lowerCase().encode(someByteArray);

选项6:Spring Security

如果你使用Spring框架和Spring Security，你可以使用以下方法:

import org.springframework.security.crypto.codec.Hex
...
new String(Hex.encode(someByteArray));

选择7:充气城堡

如果你已经使用了安全框架Bouncy Castle，你可以使用它的Hex util:

import org.bouncycastle.util.encoders.Hex;
...
Hex.toHexString(someByteArray);

不是真的选项8:Java 9+兼容性或“不使用jaxb javax/xml/bind/DatatypeConverter”

在以前的Java(8及以下)版本中，JAXB的Java代码是作为运行时依赖项包含的。由于Java 9和Jigsaw模块化，如果没有显式声明，你的代码不能访问模块之外的其他代码。所以要注意，如果你得到一个异常:

java.lang.NoClassDefFoundError: javax/xml/bind/JAXBException

在Java 9+的JVM上运行时。如果是这样，那么将实现切换到上面的任何替代方案。再看看这个问题。

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微基准测试

下面是对不同大小的字节数组进行编码的简单JMH微基准测试的结果。这些值是每秒操作数，所以越高越好。 请注意，微观基准测试通常并不代表现实世界的行为，所以对这些结果持保留态度。

| Name (ops/s)         |    16 byte |    32 byte |  128 byte | 0.95 MB |
|----------------------|-----------:|-----------:|----------:|--------:|
| Opt1: BigInteger     |  2,088,514 |  1,008,357 |   133,665 |       4 |
| Opt2/3: Bytes Lib    | 20,423,170 | 16,049,841 | 6,685,522 |     825 |
| Opt4: Apache Commons | 17,503,857 | 12,382,018 | 4,319,898 |     529 |
| Opt5: Guava          | 10,177,925 |  6,937,833 | 2,094,658 |     257 |
| Opt6: Spring         | 18,704,986 | 13,643,374 | 4,904,805 |     601 |
| Opt7: BC             |  7,501,666 |  3,674,422 | 1,077,236 |     152 |
| Opt8: JAX-B          | 13,497,736 |  8,312,834 | 2,590,940 |     346 |

规格:JDK 8u202, i7-7700K, Win10, 24GB Ram。点击这里查看完整的基准测试。

基准更新2022

下面是使用当前的JMH 1.35、Java 17和更高端的计算机的结果

| Name (ops/s)         |    16 byte |    32 byte |  128 byte | 0.95 MB |
|----------------------|-----------:|-----------:|----------:|--------:|
| Opt1: BigInteger     |  2,941,403 |  1,389,448 |   242,096 |       5 |
| Opt2/3: Bytes Lib    | 31,724,981 | 22,786,906 | 6,197,028 |     930 |

规格:JDK temurin 17.0.4, Ryzen 5900X, Win11, 24GB DDR4 Ram

好的，有很多方法可以做到这一点，但如果你决定使用一个库，我建议在你的项目中看看是否已经在一个库中实现了一些东西，而这个库已经是你项目的一部分，然后再添加一个新的库来做到这一点。例如，如果你还没有

org.apache.commons.codec.binary.Hex

也许你有…

org.apache.xerces.impl.dv.util.HexBin

从这里的讨论，特别是这个答案，这是我目前使用的函数:

private static final char[] HEX_ARRAY = "0123456789ABCDEF".toCharArray();
public static String bytesToHex(byte[] bytes) {
    char[] hexChars = new char[bytes.length * 2];
    for (int j = 0; j < bytes.length; j++) {
        int v = bytes[j] & 0xFF;
        hexChars[j * 2] = HEX_ARRAY[v >>> 4];
        hexChars[j * 2 + 1] = HEX_ARRAY[v & 0x0F];
    }
    return new String(hexChars);
}

My own tiny benchmarks (a million bytes a thousand times, 256 bytes 10 million times) showed it to be much faster than any other alternative, about half the time on long arrays. Compared to the answer I took it from, switching to bitwise ops --- as suggested in the discussion --- cut about 20% off of the time for long arrays. (Edit: When I say it's faster than the alternatives, I mean the alternative code offered in the discussions. Performance is equivalent to Commons Codec, which uses very similar code.)

2k20版本，相对于Java 9的压缩字符串:

private static final byte[] HEX_ARRAY = "0123456789ABCDEF".getBytes(StandardCharsets.US_ASCII);
public static String bytesToHex(byte[] bytes) {
    byte[] hexChars = new byte[bytes.length * 2];
    for (int j = 0; j < bytes.length; j++) {
        int v = bytes[j] & 0xFF;
        hexChars[j * 2] = HEX_ARRAY[v >>> 4];
        hexChars[j * 2 + 1] = HEX_ARRAY[v & 0x0F];
    }
    return new String(hexChars, StandardCharsets.UTF_8);
}