我在Helper库中有一个Hashing类，用于此目的。

/// <summary> 
/// This is a simple hashing function from Robert Sedgwicks Hashing in C book.
/// Also, some simple optimizations to the algorithm in order to speed up
/// its hashing process have been added. from: www.partow.net
/// </summary>
/// <param name="input">array of objects, parameters combination that you need
/// to get a unique hash code for them</param>
/// <returns>Hash code</returns>
public static int RSHash(params object[] input)
{
    const int b = 378551;
    int a = 63689;
    int hash = 0;

    // If it overflows then just wrap around
    unchecked
    {
        for (int i = 0; i < input.Length; i++)
        {
            if (input[i] != null)
            {
                hash = hash * a + input[i].GetHashCode();
                a = a * b;
            }
        }
    }

    return hash;
}

然后，只需将其用作：

public override int GetHashCode()
{
    return Hashing.RSHash(_field1, _field2, _field3);
}

我没有评估它的表现，所以欢迎任何反馈。

我通常会使用Josh Bloch精彩的有效Java中给出的实现。它很快，创建了一个很好的哈希，不太可能导致冲突。选择两个不同的素数，例如17和23，并执行以下操作：

public override int GetHashCode()
{
    unchecked // Overflow is fine, just wrap
    {
        int hash = 17;
        // Suitable nullity checks etc, of course :)
        hash = hash * 23 + field1.GetHashCode();
        hash = hash * 23 + field2.GetHashCode();
        hash = hash * 23 + field3.GetHashCode();
        return hash;
    }
}

正如评论中所指出的，你可能会发现最好选择一个大素数来乘。很显然486187639很好。。。虽然我见过的大多数小数字的例子都倾向于使用素数，但至少有一些类似的算法经常使用非素数。例如，在后面的FNV示例中，我使用的数字显然很好，但初始值不是质数。（不过乘法常数是质数。我不知道这有多重要。）

这比XORing散列码的常见做法要好，主要原因有两个。假设我们有一个具有两个int字段的类型：

XorHash(x, x) == XorHash(y, y) == 0 for all x, y
XorHash(x, y) == XorHash(y, x) for all x, y

顺便说一下，早期的算法是C#编译器当前用于匿名类型的算法。

这个页面提供了很多选项。我认为，在大多数情况下，上述内容“足够好”，而且非常容易记住并正确理解。FNV替代方案同样简单，但使用不同的常数和XOR代替ADD作为组合操作。它看起来像下面的代码，但正常的FNV算法对单个字节进行操作，因此这需要进行修改，以每个字节执行一次迭代，而不是每个32位哈希值。FNV也设计用于可变长度的数据，而我们在这里使用它的方式总是用于相同数量的字段值。对这个答案的评论表明，这里的代码实际上并不像上面的添加方法那样有效（在测试的示例案例中）。

// Note: Not quite FNV!
public override int GetHashCode()
{
    unchecked // Overflow is fine, just wrap
    {
        int hash = (int) 2166136261;
        // Suitable nullity checks etc, of course :)
        hash = (hash * 16777619) ^ field1.GetHashCode();
        hash = (hash * 16777619) ^ field2.GetHashCode();
        hash = (hash * 16777619) ^ field3.GetHashCode();
        return hash;
    }
}

请注意，需要注意的一点是，理想情况下，您应该防止在将其添加到依赖于哈希代码的集合后，对等式敏感（因此对哈希代码敏感）的状态发生变化。

根据文件：

可以为不可变引用类型重写GetHashCode。通常，对于可变引用类型，只有在以下情况下才应重写GetHashCode：您可以从不可变的字段计算哈希代码；或当可变对象包含在依赖其哈希代码的集合中时，可以确保该对象的哈希代码不会更改。

FNV文章的链接已断开，但这是互联网档案馆的一份副本：永恒的困惑-哈希的艺术

在Equals（）比较多个字段的大多数情况下，GetHash（）对一个字段或多个字段进行散列并不重要。您只需确保计算哈希值非常便宜（请不要分配）和快速（没有繁重的计算，当然也没有数据库连接），并提供良好的分布。

重型起吊应是Equals（）方法的一部分；哈希应该是一个非常便宜的操作，以便能够对尽可能少的项目调用Equal（）。

最后一个提示：不要依赖GetHashCode（）在多个应用程序运行中保持稳定。许多.Net类型不能保证它们的哈希代码在重新启动后保持不变，因此只能对内存中的数据结构使用GetHashCode（）的值。

使用System.HashCode

如果使用的是.NET Standard 2.1或更高版本，则可以使用System.HashCode结构。在早期的框架中，它可以从Microsoft.Bcl.HashCode包中获得。有两种使用方法：

HashCode.Combine

Combine方法可用于创建哈希代码，最多可提供八个对象。

public override int GetHashCode() => HashCode.Combine(this.object1, this.object2);

HashCode.添加

Add方法帮助您处理集合：

public override int GetHashCode()
{
    var hashCode = new HashCode();
    hashCode.Add(this.object1);
    foreach (var item in this.collection)
    {
        hashCode.Add(item);
    }
    return hashCode.ToHashCode();
}

GetHashCode变得简单

System.HashCode的替代品，超级容易使用，但速度仍然很快。您可以阅读完整的博客文章“GetHashCode Made Easy”以了解更多详细信息和评论。

用法示例

public class SuperHero
{
    public int Age { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public List<string> Powers { get; set; }

    public override int GetHashCode() =>
        HashCode.Of(this.Name).And(this.Age).AndEach(this.Powers);
}

实施

public struct HashCode : IEquatable<HashCode>
{
    private const int EmptyCollectionPrimeNumber = 19;
    private readonly int value;

    private HashCode(int value) => this.value = value;

    public static implicit operator int(HashCode hashCode) => hashCode.value;

    public static bool operator ==(HashCode left, HashCode right) => left.Equals(right);

    public static bool operator !=(HashCode left, HashCode right) => !(left == right);

    public static HashCode Of<T>(T item) => new HashCode(GetHashCode(item));

    public static HashCode OfEach<T>(IEnumerable<T> items) =>
        items == null ? new HashCode(0) : new HashCode(GetHashCode(items, 0));

    public HashCode And<T>(T item) => 
        new HashCode(CombineHashCodes(this.value, GetHashCode(item)));

    public HashCode AndEach<T>(IEnumerable<T> items)
    {
        if (items == null)
        {
            return new HashCode(this.value);
        }

        return new HashCode(GetHashCode(items, this.value));
    }

    public bool Equals(HashCode other) => this.value.Equals(other.value);

    public override bool Equals(object obj)
    {
        if (obj is HashCode)
        {
            return this.Equals((HashCode)obj);
        }

        return false;
    }

    public override int GetHashCode() => this.value.GetHashCode();

    private static int CombineHashCodes(int h1, int h2)
    {
        unchecked
        {
            // Code copied from System.Tuple a good way to combine hashes.
            return ((h1 << 5) + h1) ^ h2;
        }
    }

    private static int GetHashCode<T>(T item) => item?.GetHashCode() ?? 0;

    private static int GetHashCode<T>(IEnumerable<T> items, int startHashCode)
    {
        var temp = startHashCode;

        var enumerator = items.GetEnumerator();
        if (enumerator.MoveNext())
        {
            temp = CombineHashCodes(temp, GetHashCode(enumerator.Current));

            while (enumerator.MoveNext())
            {
                temp = CombineHashCodes(temp, GetHashCode(enumerator.Current));
            }
        }
        else
        {
            temp = CombineHashCodes(temp, EmptyCollectionPrimeNumber);
        }

        return temp;
    }
}

什么是好算法？

表演

计算哈希码的算法需要很快。简单的算法通常会更快。不分配额外内存的内存也会减少垃圾收集的需求，这反过来也会提高性能。

具体来说，在C#哈希函数中，您经常使用unchecked关键字来停止溢出检查以提高性能。

确定性

哈希算法需要是确定性的，即给定相同的输入，它必须始终产生相同的输出。

减少碰撞

计算哈希代码的算法需要将哈希冲突保持在最小值。哈希冲突是在两个不同对象上对GetHashCode的两次调用产生相同哈希代码时发生的情况。请注意，碰撞是允许的（有些人认为不允许），但应将其保持在最低限度。

许多哈希函数包含像17或23这样的幻数。这些是特殊的素数，与使用非素数相比，由于其数学财产有助于减少散列冲突。

哈希一致性

一个好的哈希函数应该在其输出范围内尽可能均匀地映射期望的输入，即，它应该基于均匀分布的输入输出广泛的哈希。它应该具有哈希一致性。

阻止的DoS

在.NETCore中，每次重新启动应用程序时，都会得到不同的哈希代码。这是防止拒绝服务攻击（DoS）的安全功能。对于.NET Framework，应通过添加以下App.config文件来启用此功能：

<?xml version ="1.0"?>  
<configuration>  
   <runtime>  
      <UseRandomizedStringHashAlgorithm enabled="1" />  
   </runtime>  
</configuration>

由于此特性，哈希代码不应在创建它们的应用程序域之外使用，也不应将其用作集合中的关键字段，也不应该持久化。

请在此处阅读更多信息。

加密安全？

算法不必是加密哈希函数。这意味着它不必满足以下条件：

生成生成给定哈希值的消息是不可行的。找到具有相同哈希值的两个不同消息是不可行的。对消息进行一次小的更改应该会对哈希值进行广泛的更改，以使新的哈希值看起来与旧的哈希值不相关（雪崩效应）。

这是我使用JonSkeet实现的助手类。

public static class HashCode
{
    public const int Start = 17;

    public static int Hash<T>(this int hash, T obj)
    {
        var h = EqualityComparer<T>.Default.GetHashCode(obj);
        return unchecked((hash * 31) + h);
    }
}

用法：

public override int GetHashCode()
{
    return HashCode.Start
        .Hash(_field1)
        .Hash(_field2)
        .Hash(_field3);
}

如果要避免为System.Int32编写扩展方法：

public readonly struct HashCode
{
    private readonly int _value;

    public HashCode(int value) => _value = value;

    public static HashCode Start { get; } = new HashCode(17);

    public static implicit operator int(HashCode hash) => hash._value;

    public HashCode Hash<T>(T obj)
    {
        var h = EqualityComparer<T>.Default.GetHashCode(obj);
        return unchecked(new HashCode((_value * 31) + h));
    }

    public override int GetHashCode() => _value;
}

它仍然避免了任何堆分配，使用方式完全相同：

public override int GetHashCode()
{
    // This time `HashCode.Start` is not an `Int32`, it's a `HashCode` instance.
    // And the result is implicitly converted to `Int32`.
    return HashCode.Start
        .Hash(_field1)
        .Hash(_field2)     
        .Hash(_field3);
}

编辑（2018年5月）：EqualityComparer＜T＞。默认getter现在是JIT内在的-Stephen Toub在这篇博文中提到了pull请求。

这是我的简单方法。我使用的是经典的生成器模式。它是类型安全的（无装箱/拆箱），并且与.NET 2.0兼容（无扩展方法等）。

它的用法如下：

public override int GetHashCode()
{
    HashBuilder b = new HashBuilder();
    b.AddItems(this.member1, this.member2, this.member3);
    return b.Result;
} 

这里是实际的生成器类：

internal class HashBuilder
{
    private const int Prime1 = 17;
    private const int Prime2 = 23;
    private int result = Prime1;

    public HashBuilder()
    {
    }

    public HashBuilder(int startHash)
    {
        this.result = startHash;
    }

    public int Result
    {
        get
        {
            return this.result;
        }
    }

    public void AddItem<T>(T item)
    {
        unchecked
        {
            this.result = this.result * Prime2 + item.GetHashCode();
        }
    }

    public void AddItems<T1, T2>(T1 item1, T2 item2)
    {
        this.AddItem(item1);
        this.AddItem(item2);
    }

    public void AddItems<T1, T2, T3>(T1 item1, T2 item2, T3 item3)
    {
        this.AddItem(item1);
        this.AddItem(item2);
        this.AddItem(item3);
    }

    public void AddItems<T1, T2, T3, T4>(T1 item1, T2 item2, T3 item3, 
        T4 item4)
    {
        this.AddItem(item1);
        this.AddItem(item2);
        this.AddItem(item3);
        this.AddItem(item4);
    }

    public void AddItems<T1, T2, T3, T4, T5>(T1 item1, T2 item2, T3 item3, 
        T4 item4, T5 item5)
    {
        this.AddItem(item1);
        this.AddItem(item2);
        this.AddItem(item3);
        this.AddItem(item4);
        this.AddItem(item5);
    }        

    public void AddItems<T>(params T[] items)
    {
        foreach (T item in items)
        {
            this.AddItem(item);
        }
    }
}