hash值计算方式

几种经典的hash算法计算理论中，没有Hash函数的说法，只有单向函数的说法。

所谓的单向函数，是一个复杂的定义，大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据。

用“人类”的语言描述单向函数就是：如果某个函数在给定输入的时候，很容易计算出其结果来；而当给定结果的时候，很难计算出输入来，这就是单项函数。

各种加密函数都可以被认为是单向函数的逼近。

Hash函数（或者成为散列函数）也可以看成是单向函数的一个逼近。

即它接近于满足单向函数的定义。

Hash函数还有另外的含义。

实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围。

把大范围映射到一个小范围的目的往往是为了节省空间，使得数据容易保存。

除此以外，Hash 函数往往应用于查找上。

所以，在考虑使用Hash函数之前，需要明白它的几个限制：1. Hash的主要原理就是把大范围映射到小范围；所以，你输入的实际值的个数必须和小范围相当或者比它更小。

不然冲突就会很多。

2. 由于Hash逼近单向函数；所以，你可以用它来对数据进行加密。

3. 不同的应用对Hash函数有着不同的要求；比如，用于加密的Hash函数主要考虑它和单项函数的差距，而用于查找的Hash函数主要考虑它映射到小范围的冲突率。

应用于加密的Hash函数已经探讨过太多了，在作者的博客里面有更详细的介绍。

所以，本文只探讨用于查找的Hash函数。

Hash函数应用的主要对象是数组（比如，字符串），而其目标一般是一个int类型。

以下我们都按照这种方式来说明。

一般的说，Hash函数可以简单的划分为如下几类：1. 加法Hash；2. 位运算Hash；3. 乘法Hash；4. 除法Hash；5. 查表Hash；6. 混合Hash；下面详细的介绍以上各种方式在实际中的运用。

一加法Hash所谓的加法Hash就是把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果。

标准的加法Hash的构造如下：static intadditiveHash(String key, int prime){int hash, i;for (hash = key.length(), i = 0; i<key.length(); i++)hash += key.charAt(i);return (hash % prime);}这里的prime是任意的质数，看得出，结果的值域为[0,prime-1]。

哈希算法以及应用—MD510级数字媒体杨国强摘要：Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。

这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。

数学表述为：h = H(M) ，其中H( )--单向散列函数，M--任意长度明文，h--固定长度散列值。

MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5（信息-摘要算法），在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. Rivest开发出来，经MD2、MD3和MD4发展而来。

关键词：哈希算法;MD5绪论在信息安全领域中应用的Hash算法，还需要满足其他关键特性：第一当然是单向性(one-way)，从预映射，能够简单迅速的得到散列值，而在计算上不可能构造一个预映射，使其散列结果等于某个特定的散列值，即构造相应的M=H-1(h)不可行。

这样，散列值就能在统计上唯一的表征输入值，因此，密码学上的 Hash 又被称为"消息摘要(message digest)"，就是要求能方便的将"消息"进行"摘要"，但在"摘要"中无法得到比"摘要"本身更多的关于"消息"的信息。

第二是抗冲突性(collision-resistant)，即在统计上无法产生2个散列值相同的预映射。

给定M，计算上无法找到M'，满足H(M)=H(M') ，此谓弱抗冲突性；计算上也难以寻找一对任意的M和M'，使满足H(M)=H(M') ，此谓强抗冲突性。

计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash)计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash)哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。

将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。

构成哈希算法的条件：从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同；散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小；哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。

哈希算法的应用(上篇)安全加密说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。

最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。

除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。

前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。

第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。

不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。

像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。

如果我们拿到一个 MD5 哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到跟这个 MD5 值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字。

所以，即便哈希算法存在冲突，但是在有限的时间和资-源下，哈希算法还是被很难破解的。

hash值计算原文哈希函数哈希函数是将任意长度的数据块映射到固定长度输出值的数学函数。

该输出值被称为哈希值或哈希摘要。

哈希函数广泛应用于信息安全性、数据完整性验证和数字签名等领域。

哈希算法哈希算法是实现哈希函数的具体方法。

最常见的哈希算法包括： MD5（消息摘要 5）：输出 128 位哈希值SHA-1（安全哈希算法 1）：输出 160 位哈希值SHA-256：输出 256 位哈希值SHA-512：输出 512 位哈希值哈希函数的特性哈希函数具有以下重要特性：单向性：无法从哈希值推出原始输入。

抗碰撞性：难以找到具有相同哈希值的不同输入。

雪崩效应：输入的微小变化将导致哈希值的显着变化。

哈希值的应用哈希值在信息安全领域有着广泛的应用，包括：消息完整性验证：通过比较传输前后的哈希值，确保消息在传输过程中未被篡改。

数字签名：将文件的哈希值与私钥加密签名，验证文件是否由签名者创建。

密码哈希：将用户输入的密码哈希化存储，即使数据库被盗，也无法直接获得用户密码。

数据结构：利用哈希值作为索引，快速查找和检索数据。

计算哈希值计算哈希值的过程通常包括以下步骤：1. 预处理：对输入数据进行填充和分组。

2. 压缩：使用压缩函数将分组后的数据压缩为固定长度的中间哈希值。

3. 迭代：重复压缩过程，直至获得最终哈希值。

哈希值的长度哈希值的长度取决于所使用的哈希算法。

一般来说，哈希值越长，抗碰撞性越强，但计算成本也越高。

哈希值的安全性和局限性哈希函数通常被认为是安全的，但它们也存在一些局限性：碰撞攻击：虽然哈希函数具有抗碰撞性，但随着计算能力的提高，找到具有相同哈希值的输入变得更加容易。

长度扩展攻击：某些哈希函数容易受到长度扩展攻击，攻击者可以伪造具有特定哈希值的较长消息。

hash哈希计算方法哈希哈希计算方法是一种广泛使用的加密算法，它将任意长度的数据转换为固定长度的字符串。

哈希算法通过将数据输入一个特定的函数，运算后得到一个唯一的哈希值。

这个哈希值是通过不可逆的计算过程得到的，即无法从哈希值反推原始数据。

哈希算法有很多种，比如MD5、SHA-1、SHA-256等。

它们都是根据不同的计算方法和算法设计来生成哈希值。

无论输入数据多长，得到的哈希值长度是固定的，通常是32位或者64位。

哈希计算方法有很多应用。

其中最常见的是在密码存储和验证过程中的应用。

密码通常会经过哈希运算后存储在数据库中，而不是直接以明文形式存储。

当用户输入密码进行验证时，系统将用户输入的密码进行哈希运算，得到哈希值后与存储的哈希值进行比较，从而验证用户的身份。

除了密码存储和验证外，哈希算法还被广泛应用于数据完整性校验、消息摘要、文件校验等领域。

在数字签名中，哈希算法用于生成消息摘要，确保数据的完整性和不可篡改性。

哈希计算方法具有以下特点：首先，哈希值是唯一的，不同的输入数据得到不同的哈希值。

其次，相同的输入数据得到相同的哈希值，这使得哈希算法可以用于数据校验和比较。

此外，哈希运算是单向的，即无法从哈希值还原出原始数据。

这个特性保证了数据的安全性和隐私性。

在实际应用中，哈希计算方法可以帮助我们快速地查找、比较和校验数据。

它是一种高效、安全和可靠的数据处理方式。

不过需要注意的是，由于哈希值的长度是固定的，可能会出现哈希冲突的情况，即不同的数据得到相同的哈希值。

为了降低冲突的概率，设计高质量的哈希算法需要考虑很多因素，如数据分布、碰撞概率等。

lua 字符串 hash值计算
在Lua中，可以使用一些算法来计算字符串的哈希值。

下面我
将介绍两种常用的方法。

1. 直接相加法：
这种方法是将字符串中每个字符的ASCII码相加得到哈希值。

遍历字符串，将每个字符的ASCII码相加，最后得到的和就是字符
串的哈希值。

例如，对于字符串"hello"，计算过程为，104 + 101
+ 108 + 108 + 111 = 532。

2. 乘法取余法：
这种方法是将字符串中每个字符的ASCII码与一个常数相乘，然后取余数得到哈希值。

常数的选择很重要，通常选择一个质数，
如31。

遍历字符串，将每个字符的ASCII码与常数相乘，然后累加，最后取余数得到哈希值。

例如，对于字符串"hello"，计算过程为，(10431^4 + 10131^3 + 10831^2 + 10831^1 + 11131^0) % M，其中
M是一个较大的数，用于取余操作。

需要注意的是，这两种方法都有可能出现哈希冲突，即不同的字符串计算得到相同的哈希值。

为了减少冲突的可能性，可以选择一个合适的常数或者使用更复杂的哈希算法。

除了上述方法外，还可以使用Lua的内置函数`string.byte()`来获取字符串中每个字符的ASCII码，然后进行某种计算得到哈希值。

具体的计算方式可以根据实际需求来确定。

需要注意的是，哈希值是一种快速计算和比较字符串的方法，但不适合用于加密或者安全相关的场景。

在这些场景下，应该使用专门的加密算法来保护数据的安全性。

数据⼀致性算法最近⼯作中遇到了数据⼀致性问题，为⽅便以后使⽤，特学习记录⼀下：⽬前遇到现象：（1）缓存与数据库数据不⼀致情况（2）分布式系统中各节点数据不⼀致情况原因：并发情况下，执⾏顺序会引起写请求和读请求拿到的数据不⼀致，导致脏读、幻读等。

解决⽅案：（1）针对本地缓存与数据库数据不⼀致问题，可以通过先更新数据库后删除缓存+读写分离来解决，具体可参考另⼀篇⽂章《》<1>缓存失效<2>请求A读缓存失败，读数据库<3>请求A写缓存<4>请求B写数据库，删除缓存<5>下个请求读缓存失败，写缓存为什么不会出现3/4步骤对调的情况，主要是数据库的读操作远快于写操作且读写分离的⼀个实现。

如果还有担⼼会对调可⽤消息中间件进⾏处理。

（2）针对分布式数据不⼀致问题，⼀致性哈希算法，将数据存储在不同的机器上原理1）⼀致性哈希将整个哈希值空间组织成⼀个虚拟的圆环，如某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是⼀个32位⽆符号整形），整个哈希空间环起点和终点分别是0和2^32-1。

2）空间制定：整个空间按顺时针⽅向组织。

0和232-1在零点中⽅向重合。

3）服务器节点位置：将分布式各个服务器使⽤Hash进⾏⼀个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进⾏哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。

数据倾斜问题优化：可对每个服务器进⾏多个hash以保证机器节点的均衡分布。

4）数据节点位置：将数据key使⽤相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“⾏⾛”，第⼀台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。

实操1. hash值计算：通过⽀持MD5与MurmurHash两种计算⽅式。

2. ⼀致性的实现：通过java的TreeMap来模拟环状结构，实现均匀分布 1.hash计算⽅法：MD5import java.security.MessageDigest;import java.security.NoSuchAlgorithmException;/** 实现⼀致性哈希算法中使⽤的哈希函数,使⽤MD5算法来保证⼀致性哈希的平衡性*/public class HashFunction {private MessageDigest md5 = null;public long hash(String key) {if (md5 == null) {try {md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");} catch (NoSuchAlgorithmException e) {throw new IllegalStateException("no md5 algrithm found");}}md5.reset();md5.update(key.getBytes());byte[] bKey = md5.digest();//具体的哈希函数实现细节--每个字节 & 0xFF 再移位long result = ((long) (bKey[3] & 0xFF) << 24)| ((long) (bKey[2] & 0xFF) << 16| ((long) (bKey[1] & 0xFF) << 8) | (long) (bKey[0] & 0xFF));return result & 0xffffffffL;}}2.环的定义for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {// 对于⼀个实际机器节点 node, 对应 numberOfReplicas 个虚拟节点/** 不同的虚拟节点(i不同)有不同的hash值,但都对应同⼀个实际机器node* 虚拟node⼀般是均衡分布在环上的,数据存储在顺时针⽅向的虚拟node上*/circle.put(hashFunction.hash(node.toString() + i), node);}3.数据hash映射关系确定if (!circle.containsKey(hash)) {//数据映射在两台虚拟机器所在环之间,就需要按顺时针⽅向寻找机器SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash);hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();}4.测试package erbuss;import java.util.*;public class ConsistentHash<T> {private HashFunction hashFunction;private int numberOfReplicas;// 节点的复制因⼦,实际节点个数 * numberOfReplicas = 虚拟节点个数private final SortedMap<Long, T> circle = new TreeMap<Long, T>();// 存储虚拟节点的hash值到真实节点的映射 public ConsistentHash(HashFunction hashFunction, int numberOfReplicas,Collection<T> nodes) {this.hashFunction = hashFunction;this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;for (T node : nodes) {add(node);}}public void add(T node) {for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++)// 对于⼀个实际机器节点 node, 对应 numberOfReplicas 个虚拟节点/** 不同的虚拟节点(i不同)有不同的hash值,但都对应同⼀个实际机器node* 虚拟node⼀般是均衡分布在环上的,数据存储在顺时针⽅向的虚拟node上*/circle.put(hashFunction.hash(node.toString() + i), node);}public void remove(T node) {for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++)circle.remove(hashFunction.hash(node.toString() + i));}/** 获得⼀个最近的顺时针节点,根据给定的key 取Hash* 然后再取得顺时针⽅向上最近的⼀个虚拟节点对应的实际节点* 再从实际节点中取得数据*/public T get(Object key) {if (circle.isEmpty())return null;long hash = hashFunction.hash((String) key);// node ⽤String来表⽰,获得node在哈希环中的hashCodeif (!circle.containsKey(hash)) {//数据映射在两台虚拟机器所在环之间,就需要按顺时针⽅向寻找机器SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash);hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();}return circle.get(hash);}public long getSize() {return circle.size();}/** 查看MD5算法⽣成的hashCode值---表⽰整个哈希环中各个虚拟节点位置*/public void testBalance(){Set<Long> sets = circle.keySet();//获得TreeMap中所有的KeySortedSet<Long> sortedSets= new TreeSet<Long>(sets);//将获得的Key集合排序System.out.println("[1]节点为: ----");for(Long hashCode : sortedSets){System.out.print(hashCode);System.out.print(",");}System.out.println("----");System.out.println("[2]节点间距为: ----");/** 查看⽤MD5算法⽣成的long hashCode 相邻两个hashCode的差值*/Iterator<Long> it = sortedSets.iterator();Iterator<Long> it2 = sortedSets.iterator();if(it2.hasNext())it2.next();long keyPre, keyAfter;while(it.hasNext() && it2.hasNext()){keyPre = it.next();keyAfter = it2.next();System.out.print(keyAfter - keyPre);System.out.print(",");}System.out.println("----");}//根据key查找对应的节点public String getNodeForKey(String key) {long hash = hashFunction.hash(key);if (!circle.containsKey(hash)) {//数据映射在两台虚拟机器所在环之间,就需要按顺时针⽅向寻找机器SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash);hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();}return circle.get(hash)+",hash为："+hash;}public static void main(String[] args) {Set<String> nodes = new HashSet<String>();nodes.add("A");nodes.add("B");nodes.add("C");ConsistentHash<String> consistentHash = new ConsistentHash<String>(new HashFunction(), 2, nodes); System.out.println("hash circle size: " + consistentHash.getSize());consistentHash.testBalance();System.out.println("[3]数据分配情况为: ----");for (int i = 0; i < 10; i++){String Key="user_" + i;System.out.println("Key:"+i+"分配到的Server为："+consistentHash.getNodeForKey(Key));}//新加⼀节点consistentHash.add("D");System.out.println("hash circle size: " + consistentHash.getSize());consistentHash.testBalance();System.out.println("[3]数据分配情况为: ----");for (int i = 0; i < 10; i++){String Key="user_" + i;System.out.println("Key:"+i+"分配到的Server为："+consistentHash.getNodeForKey(Key));}//删除⼀节点consistentHash.remove("A");System.out.println("hash circle size: " + consistentHash.getSize());consistentHash.testBalance();System.out.println("[3]数据分配情况为: ----");for (int i = 0; i < 10; i++){String Key="user_" + i;System.out.println("Key:"+i+"分配到的Server为："+consistentHash.getNodeForKey(Key));}}}结果hash circle size: 6[1]节点为: ----748451404,769404186,1696944585,1830063320,3862426151,3864615324,----[2]节点间距为: ----20952782,927540399,133118735,2032362831,2189173,----[3]数据分配情况为: ----Key:0分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:1分配到的Server为：B，hash为：1696944585Key:2分配到的Server为：A，hash为：1830063320Key:3分配到的Server为：A，hash为：3862426151Key:4分配到的Server为：A，hash为：3862426151Key:5分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:6分配到的Server为：A，hash为：3862426151Key:7分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:8分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:9分配到的Server为：A，hash为：3862426151hash circle size: 8[1]节点为: ----748451404,769404186,1696944585,1830063320,3372629518,3766042698,3862426151,3864615324,----[2]节点间距为: ----20952782,927540399,133118735,1542566198,393413180,96383453,2189173,----[3]数据分配情况为: ----Key:0分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:1分配到的Server为：B，hash为：1696944585Key:2分配到的Server为：A，hash为：1830063320Key:3分配到的Server为：D，hash为：3372629518Key:4分配到的Server为：D，hash为：3372629518Key:5分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:6分配到的Server为：D，hash为：3766042698Key:7分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:8分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:9分配到的Server为：D，hash为：3372629518hash circle size: 6[1]节点为: ----748451404,769404186,1696944585,3372629518,3766042698,3864615324,----[2]节点间距为: ----20952782,927540399,1675684933,393413180,98572626,----[3]数据分配情况为: ----Key:0分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:1分配到的Server为：B，hash为：1696944585Key:2分配到的Server为：D，hash为：3372629518Key:3分配到的Server为：D，hash为：3372629518Key:4分配到的Server为：D，hash为：3372629518Key:5分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:6分配到的Server为：D，hash为：3766042698Key:7分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:8分配到的Server为：B，hash为：748451404Key:9分配到的Server为：D，hash为：3372629518从上⾯执⾏结果可以看出哈希⼀致性算法的优势，对于删除节点或新增节点仅影响对于⽚区内的。

hashcode计算方法
HashCode计算方法即Hash函数，常见的有以下几种：
1. 直接取址法：即将数据的存储位置直接作为它的hash值，适用于地址连续的情况。

2. 数字分析法：将数据的关键字转换为数字，然后分析每一个数字对最终的hash值的贡献，适用于数据的关键字具有统计规律或某些位分布不均匀的情况。

3. 平方取中法：将数据平方后取中间几位作为hash值，可以避免一些数位分布不均匀的问题。

4. 折叠法：将数据拆分成相等位数的几段，每一段相加后折叠成一个数字，最后再取余数作为hash值，适用于关键字位数较多的情况。

5. 随机数法：根据一定的随机函数产生hash值，可以避免出现数据中某些特定的数值分布不均匀的问题，但是需要消耗额外的计算资源。

一、介绍区块链技术作为一种去中心化的分布式账本系统，已经在全球范围内得到了广泛的应用。

而比特币（BTC）作为最早应用区块链技术的加密货币，其底层技术更是备受关注。

BTC的区块hash计算过程是BTC运行的核心，其计算过程对于理解区块链技术和加密货币的运行机制具有重要意义。

二、区块链和BTC概述1. 区块链：区块链是由一系列数据块（block）组成的链式结构，每个数据块包含了一定的交易信息，同时记录了前一个数据块的哈希值。

区块链技术的特点是去中心化、不可篡改、透明性等。

2. BTC：比特币是一种基于区块链技术的加密货币，其核心是一个去中心化的分布式账本系统。

BTC的运行依赖于区块链，区块ch本人n认证是BTC运行的基础。

三、区块hash概述区块hash是区块中的一个重要概念，它是通过对区块中的信息进行hash计算得到的一个固定长度的字符串。

区块hash的计算过程是BTC的核心算法之一。

四、BTC区块hash计算过程1. 区块头组成：比特币区块头由6个部分组成，分别是版本号、上一个区块的hash、Merkle根、时间戳、难度目标和随机数。

2. Merkle根计算：Merkle根（Merkle Root）是区块中交易的哈希树根节点的hash值。

在BTC的区块hash计算过程中，先对区块中的所有交易进行两两配对，并对每对交易的hash值进行拼接和计算，一直重复这个过程直到得到Merkle根。

3. 区块头hash计算：经过上述步骤计算得到Merkle根后，将版本号、上一个区块的hash、Merkle根、时间戳、难度目标等信息拼接在一起，然后对这个拼接的信息进行hash计算，得到的结果即为区块hash。

五、BTC区块hash计算的重要意义区块hash计算是BTC运行的核心算法之一，其重要意义在于保证了区块的完整性和不可篡改性。

每个区块的hash值都是由前一个区块的hash值和当前区块的交易信息计算得到的，因此如果有人想要篡改某个区块的信息，就必须同时篡改该区块之后的所有区块信息，这在BTC的运行机制中是不可能的。