一致性Hash算法很难么？
hash算法原理
hash算法原理哈希算法是一种通过输入数据生成固定长度哈希值的算法。
其原理是将任意长度的消息明文转换成固定长度的哈希值，该哈希值具有以下几个特点：1. 一致性：对于相同的输入，哈希算法始终生成相同的哈希值。
2. 高效性：哈希算法的计算速度较快，适用于处理大量的数据。
3. 不可逆性：从哈希值无法计算出原始输入数据，即无法通过哈希值还原出明文信息。
4. 雪崩效应：输入的微小改动会导致哈希值的明显改变，即输入变化一点，输出变化很大。
常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256等。
其中，MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的哈希算法，将输入的消息明文经过多次的数据处理和位运算，生成一个128位的哈希值。
SHA-1（Secure Hash Algorithm 1）是一种较新的哈希算法，将输入的消息明文生成一个160位的哈希值。
而SHA-256（Secure Hash Algorithm 256）则是一种更加安全的哈希算法，生成一个256位的哈希值。
哈希算法的应用场景广泛，常见的包括密码存储、数字签名、数据完整性校验等。
在密码存储中，通常将用户密码经过哈希算法处理后存储在数据库中，以保护用户的密码安全。
在数字签名中，哈希算法用于验证消息的完整性和真实性，确保消息在传输过程中没有被篡改。
在数据完整性校验中，哈希算法用于检测数据是否被篡改，例如文件下载过程中可以通过比较下载文件的哈希值和预先计算好的哈希值来判断文件是否被篡改。
总之，哈希算法通过将任意长度的消息明文转换成固定长度的哈希值，具有高效、高安全性和不可逆等特点，被广泛应用于信息安全领域。
密码学 hash算法
密码学中的Hash算法，又称哈希算法或杂凑算法，是一种将任意大小的数据映射到固定大小的数值序列的算法。
Hash算法在密码学领域具有重要作用，广泛应用于数据完整性校验、数据加密、消息认证码、数据压缩等领域。
Hash算法的主要特点如下：
1. 高效性：Hash算法通常具有较高的计算速度，能够在短时间内完成对大量数据的处理。
2. 固定输出长度：Hash算法将不同长度的输入数据映射到固定长度的输出，通常为固定长度的字节序列。
3. 单向性：Hash算法具有单向性，即难以从输出的Hash值还原出原始输入数据。
这使得Hash算法在密码学应用中具有较高的安全性。
4. 碰撞耐性：Hash算法应具备较强的碰撞耐性，即不同的输入数据应具有不同的Hash 值。
这样可以确保数据的唯一性。
常见的Hash算法包括：
1. SHA-1：安全散列算法（Secure Hash Algorithm 1），主要用于数据完整性校验和数字签名等领域。
2. SHA-256：安全散列算法256位，广泛应用于比特币等加密数字货币领域。
3. MD5：消息摘要算法（Message-Digest Algorithm 5），曾广泛应用于密码认证、数据加密等领域，但由于存在安全隐患，现已逐渐被其他算法取代。
4. HMAC：哈希消息认证码（Hashed Message Authentication Code），利用Hash算法和密钥实现消息认证。
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
分布式缓存中的一致性哈希算法，这篇文章给讲透了！一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCached，负载均衡领域的Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。
本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现，并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比，探讨Redis 集群的数据分片实现等，文末会给出实现的具体 github 地址。
一、Memcached 与客户端分布式缓存Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统，然而服务端没有分布式功能，各个服务器不会相互通信。
它的分布式实现依赖于客户端的程序库，这也是 Memcached 的一大特点。
比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式缓存的功能。
其具体步骤如下:向 Memcached 添加数据，首先客户端的算法根据 key 值计算出该key 对应的服务器。
服务器选定后，保存缓存数据。
获取数据时，对于相同的 key ，客户端的算法可以定位到相同的服务器，从而获取数据。
在这个过程中，客户端的算法首先要保证缓存的数据尽量均匀地分布在各个服务器上，其次是当个别服务器下线或者上线时，会出现数据迁移，应该尽量减少需要迁移的数据量。
客户端算法是客户端分布式缓存性能优劣的关键。
普通的哈希表算法一般都是计算出哈希值后，通过取余操作将 key 值映射到不同的服务器上，但是当服务器数量发生变化时，取余操作的除数发生变化，所有 key 所映射的服务器几乎都会改变，这对分布式缓存系统来说是不可以接收的。
一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。
二、哈希算法首先，一致性哈希算法依赖于普通的哈希算法。
大多数同学对哈希算法的理解可能都停留在 JDK 的 hashCode 函数上。
其实哈希算法有很多种实现，它们在不同方面都各有优劣，针对不同的场景可以使用不同的哈希算法实现。
哈希算法的基本原理和优化方法
哈希算法的基本原理和优化方法哈希算法是一种将数据映射到固定长度的唯一哈希值的算法。
它的基本原理可以用一句话来概括：对于给定的输入，哈希算法会生成一个固定长度的哈希值，该哈希值是唯一且不可逆的，即无法从哈希值推导出原始输入。
在实际应用中，哈希算法有很多优化方法，下面就给出一些常见的优化方法。
第一个优化方法是分离哈希函数和哈希表。
哈希表是哈希算法的核心数据结构，用于存储哈希值与实际数据的映射关系。
在大规模数据存储的情况下，哈希表可能需要占用较大的内存空间。
为了避免频繁的内存申请和释放，可以将哈希函数和哈希表分离开来，将哈希函数计算的结果作为索引，定位到哈希表对应的位置，然后在该位置上进行数据的存取。
第二个优化方法是选择合适的哈希函数。
哈希函数的选择直接影响到哈希算法的性能。
一个好的哈希函数应该能够使得不同输入的哈希值分布均匀，避免冲突。
常见的哈希函数包括MD5、SHA-1等。
在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的哈希函数。
第三个优化方法是处理哈希冲突。
由于哈希函数的输出空间一般要远远小于输入空间，所以不同的输入可能会产生相同的哈希值，这就是哈希冲突。
处理哈希冲突的方法有很多，常见的有链地址法和开放地址法。
链地址法将哈希冲突的元素组织成链表，每个链表对应一个哈希值；开放地址法则是遇到冲突时，顺序地查找下一个可用位置。
选择合适的处理冲突的方法可以提高哈希算法的效率。
第四个优化方法是使用布隆过滤器。
布隆过滤器是一种空间效率非常高的概率型数据结构，用于快速检索一个元素是否存在于大规模数据集中。
它利用多个哈希函数和一个位数组来判断一个元素是否存在，可以有效地降低哈希冲突的概率。
第五个优化方法是使用哈希碰撞检测技术。
哈希碰撞检测技术可以检测到哈希函数的冲突概率是否过高，从而及时采取措施来避免哈希表的溢出。
一种常见的哈希碰撞检测技术是使用二次哈希函数，即在哈希函数之后再进行一次哈希操作，使得冲突的概率进一步降低。
【数据结构与算法】一致性Hash算法及Java实践
【数据结构与算法】⼀致性Hash算法及Java实践 追求极致才能突破极限⼀、案例背景1.1 系统简介 ⾸先看⼀下系统架构，⽅便解释： 页⾯给⽤户展⽰的功能就是，可以查看任何⼀台机器的某些属性（以下简称系统信息）。
消息流程是，页⾯发起请求查看指定机器的系统信息到后台，后台可以查询到有哪些server在提供服务，根据负载均衡算法（简单的轮询）指定由哪个server进⾏查询，并将消息发送到Kafka，然后所有的server消费Kafka的信息，当发现消费的信息要求⾃⼰进⾏查询时，就连接指定的machine进⾏查询，并将结果返回回去。
Server是集群架构，可能动态增加或减少。
⾄于架构为什么这么设计，不是重点，只能说这是符合当时环境的最优架构。
1.2 遇到问题 遇到的问题就是慢，特别慢，经过初步核实，最耗时的事是server连接machine的时候，基本都要5s左右，这是不能接受的。
1.3 初步优化 因为耗时最⼤的是server连接machine的时候，所以决定在server端缓存machine的连接，经过测试如果通过使⽤的连接缓存进⾏查询，那么耗时将控制在1秒以内，满⾜了⽤户的要求，不过还有⼀个问题因此产⽣，那就是根据现有负载均衡算法，假如server1已经缓存了到machine1的连接，但是再次查询时，请求就会发送到下⼀个server，如server2，这就导致了两个问题，⼀是，重新建⽴了连接耗时较长，⼆是，两个server同时缓存着到machine1的连接，造成了连接浪费。
1.4 继续优化 ⼀开始想到最简单的就是将查询的machine进⾏hash计算，并除sever的数量取余，这样保证了查询同⼀个machine时会要求同⼀个server进⾏操作，满⾜了初步的需求。
但是因为server端是集群，机器有可能动态的增加或减少，假如根据hash计算，指定的 machine会被指定的server连接，如下图： 然后⼜增加了⼀个server，那么根据当前的hash算法，server和machine的连接就会变成如下： 可以发现，四个machine和server的连接关系发⽣变化了，这将导致4次连接的初始化，以及四个连接的浪费，虽然server集群变动的⼏率很⼩，但是每变动⼀次将有⼀半的连接作废掉，这还是不能接受的，当时想的最理想的结果是：当新增机器的时候，原有的连接分⼀部分给新机器，但是除去分出的连接以外保持不变当减少机器的时候，将减少机器的连接分给剩下的机器，但剩下机器的原有连接不变 简单来说，就是变动不可避免，但是让变动最⼩化。
一致性哈希算法原理
一致性哈希算法原理
一致性哈希算法是一种在分布式系统中用于缓存、负载均衡等场景下的方式。
其原理是将整个哈希空间环分成多个虚拟节点，每个节点负责一定范围的哈希值。
当需要查找、缓存某个数据时，该数据的哈希值会被映射到某个虚拟节点，然后根据一定的规则定位到真实节点。
具体而言，一致性哈希算法的原理如下：
1. 建立哈希环：将所有的节点映射到一个哈希环上，例如使用32位的哈希空间，节点在环上的位置由节点的哈希值决定。
2. 建立虚拟节点：为了解决节点分布不均匀的问题，可以为每个节点创建多个虚拟节点。
虚拟节点的数量越多，节点分布越均匀。
3. 映射数据：当有数据需要查找、缓存时，计算数据的哈希值，并映射到离数据哈希值最近的虚拟节点。
4. 定位真实节点：根据虚拟节点所属的真实节点，定位到存储或处理数据的实际节点。
5. 负载均衡：当系统中新增或删除节点时，只需调整其虚拟节点的映射关系，而不需要对所有数据重新映射，从而减少了系统的开销。
通过一致性哈希算法，可以解决分布式系统中节点增减导致数
据迁移的问题，保持节点的负载均衡性，并提高系统的可扩展性和可靠性。
java 常用的hash方法
【最新版3篇】编制:_______________审核:_______________审批:_______________编制单位:_______________编制时间:_______________序言本店铺为大家精心编写了3篇《java 常用的hash方法》，供大家参考借鉴。
下载后，可根据实际需要进行调整和使用，希望对大家有所帮助。
（3篇）《java 常用的hash方法》篇1Java 中常用的哈希方法包括以下几种：1. 哈希码（Hash Code）：哈希码是一种将不同长度的输入数据转化为固定长度输出的算法，通常用于快速查找、数据完整性校验等场合。
Java 中提供了多种哈希码算法，例如 MD5、SHA-1、SHA-256 等，可以通过`java.util.MessageDigest`类来使用。
2. 一致性哈希算法（Consistent Hashing）：一致性哈希算法是一种分布式哈希算法，用于将数据分布到多个节点上，保证数据的一致性和可用性。
Java 中有多个一致性哈希算法的实现，例如 Redis Cluster 使用的 CRUSH 算法。
3. 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种数据结构，通过哈希函数将数据转化为对应的存储位置，从而实现高效的数据查找和插入操作。
Java 中提供了`java.util.HashMap`和`java.util.HashSet`等哈希表实现。
4. 哈希算法（Hashing Algorithm）：哈希算法是一种将任意长度的数据转化为固定长度输出的算法，通常用于快速查找、数据完整性校验等场合。
Java 中提供了多种哈希算法实现，例如`java.util.Hashing`类中的多种哈希算法。
需要根据具体的应用场景选择合适的哈希方法。
《java 常用的hash方法》篇2Java 中常用的哈希方法包括：1. HashCode：这是 Java 中的内置哈希函数，用于计算对象的哈希值，通常用于实现哈希表、集合等数据结构。
hash 函数复杂度 -回复
hash 函数复杂度-回复Hash函数复杂度：Hash函数是一种用于将任意长度的输入映射为固定长度输出的算法。
它被广泛用于密码学、数据完整性验证、数据压缩和查找等领域。
而在计算机科学中，Hash函数的复杂度是一个重要的指标，它指的是计算Hash 值所需的时间和空间资源。
一、时间复杂度：在评估Hash函数的时间复杂度时，主要考虑两个方面：计算Hash值的时间和查找Hash值的时间。
1. 计算Hash值的时间复杂度：计算Hash值的时间复杂度取决于Hash函数的设计和输入数据的长度。
在理想情况下，一个好的Hash函数应该能够在常数时间内计算出Hash 值。
也就是说，Hash函数具有O(1)的计算时间复杂度。
然而，在实际应用中，很难找到一个完美的Hash函数，因此，通常会出现计算Hash值花费较长时间的情况。
以常见的散列函数MD5为例，其计算时间复杂度为O(n)，其中n表示输入数据的长度。
MD5算法通过将输入数据分成若干块，并对每个块进行一系列的位运算和逻辑运算，最终得到128位的Hash值。
由于MD5算法是一种迭代的、分步计算的方法，所以其计算时间随着输入数据的长度增大而线性增长。
另外，还有一些更高效的Hash函数，如SHA-1、SHA-256等。
这些函数的计算时间复杂度也是O(n)，但相比于MD5算法，它们更为复杂，更难破解，并且具有抗碰撞能力。
2. 查找Hash值的时间复杂度：在使用Hash函数进行查找操作时，时间复杂度通常为O(1)。
这是因为查找一个特定的Hash值时，我们只需利用Hash函数计算键的Hash值，并通过直接访问Hash表或使用一些查找算法快速定位到对应的位置。
无论Hash表的大小和数据规模如何变化，查找时间始终保持不变。
总结起来，Hash函数的时间复杂度主要受输入数据长度的影响。
在计算Hash值时，需要花费O(n)的时间，其中n表示输入数据的长度。
而在查找Hash值时，时间复杂度是O(1)，不受数据规模的影响。
哈希算法的时间复杂度
哈希算法的时间复杂度哈希算法是一种常用的数据处理方法，它通过将输入数据转化为指定长度的哈希值，实现了数据的快速查找和存储。
在计算机科学领域，哈希算法被广泛应用于密码学、数据校验、散列函数等方面。
本文将讨论哈希算法的时间复杂度，并对其性能进行评估和比较。
一、哈希算法概述哈希算法是一种将任意长度的数据映射为固定长度的数据的方法。
它最重要的特点是，对于相同的输入数据，无论重复运行多少次哈希算法，得到的哈希值都是相同的。
哈希算法常用于快速查找和存储数据，比如在散列表中存储键值对数据。
二、哈希算法的时间复杂度1. 哈希函数计算的时间复杂度哈希算法的核心是哈希函数，它将输入数据映射为哈希值。
哈希函数的计算过程通常较为简单，时间复杂度为O(1)。
这是因为哈希函数仅对输入数据进行有限的操作，如位运算、求余运算等。
因此，哈希函数的时间复杂度不会随输入数据的规模增长而变化。
2. 哈希表查找的时间复杂度在使用哈希算法进行查找时，我们首先需要通过哈希函数计算出待查找数据的哈希值，然后在哈希表中进行查找。
哈希表通常是通过数组和链表来实现的。
在哈希表中，查找操作的时间复杂度主要取决于解决哈希冲突的方法。
常见的解决冲突的方法有开放定址法、链地址法和再哈希法等。
- 开放定址法：当发生哈希冲突时，继续往下一个位置进行查找，直到找到空闲位置或者找遍整个哈希表。
平均情况下，开放定址法的查找时间复杂度为O(1)。
- 链地址法：将相同哈希值的数据存储在同一个链表中，发生哈希冲突时，将数据添加到链表的末尾。
链地址法的查找时间复杂度主要取决于链表的长度，平均情况下为O(1+k)，其中k为链表的平均长度。
- 再哈希法：使用不同的哈希函数解决哈希冲突，直到找到空闲位置为止。
再哈希法的查找时间复杂度不确定，取决于选择的不同哈希函数。
三、哈希算法的性能分析哈希算法的性能主要受以下因素影响：1. 哈希函数的质量：好的哈希函数应该满足均匀分布、低冲突率等特点，这样才能更好地发挥哈希算法的性能。
哈希算法原理
哈希算法原理哈希算法是一种将任意长度的输入数据映射为固定长度输出的算法。
它的核心思想是通过对输入数据进行特定的处理，生成一个固定长度的输出，这个输出通常被称为哈希值或摘要。
哈希算法在计算机科学和密码学中有着广泛的应用，例如数据完整性校验、密码存储、数字签名等领域。
哈希算法的原理可以简单描述为：将输入数据通过哈希函数转换为固定长度的哈希值。
这个转换过程需要满足以下几个特性：1. 一致性，相同的输入数据经过哈希函数得到的哈希值应该是相同的，无论何时何地进行计算。
2. 高效性，哈希函数的计算过程应该是高效的，能够在较短的时间内完成。
3. 雪崩效应，输入数据的微小改动应该导致输出哈希值的巨大变化，这种特性被称为雪崩效应。
4. 不可逆性，从哈希值推导出原始输入数据应该是困难的，即使是微小的输入数据改动也应该导致完全不同的哈希值。
常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256等。
这些算法在密码学、数据完整性校验、数字签名等领域得到了广泛的应用。
然而，随着计算能力的增强，一些早期的哈希算法已经被证明存在安全漏洞，因此在实际应用中需要慎重选择合适的哈希算法。
在实际应用中，哈希算法的安全性是至关重要的。
一个好的哈希算法应该能够抵抗各种攻击，包括碰撞攻击、预像攻击、二次预像攻击等。
碰撞攻击是指找到两个不同的输入数据，使它们经过哈希函数后得到相同的哈希值；预像攻击是指从哈希值反推出原始输入数据；二次预像攻击是指找到与给定输入数据哈希值相同的另一组输入数据。
为了增强哈希算法的安全性，通常会采用加盐（salt）的方式。
加盐是指在输入数据的基础上加入一段随机的额外数据，使得即使是相同的输入数据，经过哈希函数处理后也会得到不同的哈希值。
这样可以有效防止彩虹表攻击，提高密码存储的安全性。
总的来说，哈希算法是一种非常重要的算法，在计算机科学和密码学中有着广泛的应用。
了解哈希算法的原理和特性，对于保障数据安全、密码存储、数字签名等方面都有着重要的意义。
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
java hash算法实现原理分布式Hash应用图片缓存到三台服务器上，Hash决定分到哪台服务器一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，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，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
根据同一散列函数计算出的散列值如果不同，那么输入值肯定也不同。
但是，根据同一散列函数计算出的散列值如果相同，输入值不一定相同。
两个不同的输入值，根据同一散列函数计算出的散列值相同的现象叫做碰撞。
常见的Hash函数有以下几个：直接定址法：直接以关键字k或者k加上某个常数（k+c）作为哈希地址。
数字分析法：提取关键字中取值比较均匀的数字作为哈希地址。
除留余数法：用关键字k除以某个不大于哈希表长度m的数p，将所得余数作为哈希表地址。
分段叠加法：按照哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分，其中最后一部分可以比较短。
然后将这几部分相加，舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。
平方取中法：如果关键字各个部分分布都不均匀的话，可以先求出它的平方值，然后按照需求取中间的几位作为哈希地址。
伪随机数法：采用一个伪随机数当作哈希函数。
上面介绍过碰撞。
衡量一个哈希函数的好坏的重要指标就是发生碰撞的概率以及发生碰撞的解决方案。
任何哈希函数基本都无法彻底避免碰撞，常见的解决碰撞的方法有以下几种：开放定址法开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。
链地址法将哈希表的每个单元作为链表的头结点，所有哈希地址为i的元素构成一个同义词链表。
即发生冲突时就把该关键字链在以该单元为头结点的链表的尾部。
再哈希法当哈希地址发生冲突用其他的函数计算另一个哈希函数地址，直到冲突不再产生为止。
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
分布式算法(一致性Hash算法)一、分布式算法在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括：轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等。
其中哈希算法是最为常用的算法.典型的应用场景是：有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1-N的服务。
常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N )：对机器编号从0到N-1，按照自定义的 hash()算法，对每个请求的hash()值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。
但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将当掉的服务器从算法从去除，此时候会有(N-1)-N 的服务器的缓存数据需要重新进行计算;如果新增一台机器，会有N -(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。
对于系统而言，这通常是不可接受的颠簸(因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移)。
那么，如何设计一个负载均衡策略，使得受到影响的请求尽可能的少呢?在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法，可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。
二、分布式缓存问题在大型web应用中，缓存可算是当今的一个标准开发配置了。
在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。
分布式缓存系统的基本原理，大家也有所耳闻。
key-value如何均匀的分散到集群中？说到此，最常规的方式莫过于hash取模的方式。
比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。
一致性hash之MD5hash算法
Output
Digest(in hex format):: e72c504dc16c8fcd2fe8c74bb492affa Digest(in hex format):: e72c504dc16c8fcd2fe8c74bb492affa
package com.mkyong.test; import java.io.FileInputStream; import java.security.MessageDigest; public class MD5CheckSumExample {
public static void main(String[] args)throws Exception {
if(hex.length()==1) hexString.append('x); } System.out.println("Digest(in hex format):: " + hexString.toString()); } }
Output
Digest(in hex format):: e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e Digest(in hex format):: e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
Reference
public static void main(String[] args)throws Exception { String password = "123456";
哈希算法的空间复杂度
哈希算法的空间复杂度哈希算法是一种常见的数据处理技术，用于将输入数据转换为固定长度的哈希码。
它广泛应用于密码学、信息安全、数据存储和检索等领域。
在使用哈希算法时，一个重要的考虑因素是其空间复杂度。
本文将探讨哈希算法的空间复杂度及其影响因素。
哈希算法的基本原理是将输入数据通过哈希函数转换为一个唯一的哈希码。
这个哈希码在理想情况下应该是唯一的，但在实际中可能会出现冲突。
哈希算法通过使用哈希表或哈希桶等数据结构来解决冲突问题。
这些数据结构根据哈希码将键值对存储在内存中的不同位置，以便快速检索。
哈希算法的空间复杂度主要取决于两个因素：哈希函数和数据结构。
首先，哈希函数决定了哈希码的位数和分布情况。
通常情况下，哈希函数会将输入数据散列到一个定长的位串中。
位串的长度越长，哈希码的唯一性越高，但相应地，所需的存储空间也将增加。
此外，哈希函数的设计也会对冲突的概率产生影响。
一个好的哈希函数应该能够在输入分布均匀的情况下，减小冲突的可能性。
其次，数据结构也对哈希算法的空间复杂度有显著影响。
一般情况下，哈希表是最常用的数据结构之一。
哈希表通过将哈希码映射到数组索引上，实现键值对的存储和检索。
哈希表的长度决定了分配给哈希码的存储空间，因此也直接影响着空间复杂度。
较小的哈希表可能会导致冲突的增加，从而降低哈希算法的效率。
相反，较大的哈希表虽然可以减小冲突的发生，但会占用更多的内存。
除了哈希表，其他常用的数据结构还包括哈希链表和哈希树。
哈希链表将冲突的键值对存储在同一个桶中，通过链表进行维护。
哈希树则通过树结构来处理冲突，将键值对存储在不同的叶节点中。
这些数据结构在不同情况下可能会占用不同的存储空间，因此也会对空间复杂度产生影响。
在实际应用中，我们需要权衡哈希算法的空间复杂度和性能。
一方面，较大的存储空间可以提高算法的性能，减少冲突的发生，并降低查找的成本。
另一方面，较大的空间复杂度也会带来额外的存储开销。
因此，我们需要根据具体的应用需求来选择合适的哈希算法和数据结构。
什么是哈希哈希算法是怎么回事
什么是哈希哈希算法是怎么回事哈希（Hash）是一种将任意长度的输入数据通过一个固定大小的算法，运算为一个固定长度（通常是一串数字、字母、符号）的值的过程。
这个固定长度的输出被称为哈希值，也叫做摘要（Digest）或指纹（Fingerprint）。
哈希算法是实现哈希的数学计算方法。
哈希算法的主要特点是输入数据的任意长度都可以通过哈希算法计算为固定长度的哈希值。
这个哈希值相较于原始数据的输入具有以下几个重要特点：1.唯一性：不同的输入一般会生成不同的哈希值。
即使输入数据只改变了一丁点，生成的哈希值也会发生很大的变化。
唯一性是指无论输入数据有多长，哈希值始终有固定长度。
2.不可逆性：从哈希值无法推导出原始数据。
即使哈希值的长度相对较短，也很难从中反推出原始数据的内容。
3.无法修改：对于同一输入数据，无论经过多少次哈希计算，得到的结果是相同的。
但是，即使输入数据只改变了一丁点，生成的哈希值也会发生很大的变化。
哈希算法常用在密码学、数据完整性校验、数据指纹识别等领域。
在密码学中，哈希算法被广泛应用于密码存储、数字签名、消息认证码等方面，以保证数据的安全性和完整性。
常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256等。
其中，MD5算法产生128位的哈希值，SHA-1算法产生160位的哈希值，而SHA-256算法产生256位的哈希值。
不同的哈希算法在哈希值的长度、计算速度和安全性等方面存在差异。
哈希算法的基本原理是将输入数据作为算法的输入，通过算法的运算，不断变换数据的位和位之间的关系，最终得到一个固定长度的哈希值。
具体的算法设计目标是尽可能地提高哈希值的唯一性和不可逆性，并且在计算速度和资源消耗方面具有较好的平衡。
总结来说，哈希是通过一个固定大小的算法将任意长度的输入数据转化为一个固定长度的输出值。
哈希算法具有唯一性、不可逆性和无法修改性等特点，常用于密码学、数据完整性校验等领域。
不同的哈希算法在哈希值的长度和安全性等方面存在差异，而碰撞是哈希算法设计中需要避免的问题。
哈希存储的原理
哈希存储的原理哈希存储是一种常见的数据存储和检索方式，其基本原理是通过哈希函数将数据映射到一个固定大小的数据结构中，从而实现快速的数据查找和插入操作。
哈希存储在计算机科学和工程领域中被广泛应用，比如大规模数据存储系统、Web 服务器、分布式缓存等领域。
哈希函数是哈希存储的核心，它将输入值（比如字符串、整数等）映射为一个固定大小的输出值，并且具有以下特点：1. 一致性：对于同一个输入值，哈希函数总是返回相同的输出值；2. 均匀性：哈希函数的输出值应该在输出空间中均匀分布，从而避免冲突（多个输入值映射到同一个输出值）；3. 单向性：哈希函数通常是单向的，即从哈希值无法推导回原始输入值。
在哈希存储中，常见的数据结构有哈希表、哈希集合、哈希映射等，它们都采用哈希函数将输入值映射到桶（bucket）中，实现快速的插入、查找和删除操作。
桶是一个存储数据的容器，通常是一个数组或链表。
当多个输入值被映射到同一个桶时，就会发生哈希冲突。
常见的解决哈希冲突的方法有以下几种：1. 链表法：将多个输入值映射到同一个桶中，使用链表来存储这些数据。
这种方法简单易用，但是随着链表长度的增加，性能会逐渐下降；2. 线性探测法：当哈希冲突发生时，顺序查找下一个可用的桶，直到找到一个空桶或者桶已满。
这种方法相对于链表法可以减少内存消耗，但是容易出现聚集现象（多个输入值映射到相邻的桶中）；3. 双散列法：使用不同的哈希函数来处理冲突，从而尽量避免冲突。
这种方法可以提高哈希表的性能和稳定性，但是需要额外的计算量和空间消耗。
哈希存储的优点在于快速的插入、查找和删除操作，其时间复杂度可以达到O(1)（最坏情况下为O(n)）。
因此，哈希存储被广泛应用于网络分布式系统、数据库、缓存等应用中。
但是，哈希存储也存在一些缺点，比如：1. 哈希函数的设计难度较大，需要考虑数据分布的均匀性；2. 哈希冲突会导致性能下降，需要采用解决哈希冲突的方法；3. 哈希存储对于数据的删除和修改操作较复杂，需要特殊处理。
一致性hash算法--虚拟节点
⼀致性hash算法--虚拟节点
做⼀致性hash算法时发现虚拟节点是个好东西，但同时也有缺点，需要结合场景使⽤。
此处不做详细排版和铺垫，不了解⼀致性hash的可以先去查查，此处仅做抛砖引⽟。
虚拟节点的存在可以使hash环中的节点命中率变的均衡。
虚拟节点越多，分布越均匀。
但会带来数据牺牲，真实节点增加或者减少时
由于虚拟节点数量剧烈变化，数据的重新分配可能会影响到更多的真实节点。
因为有可能所有虚拟节点的下⼀个节点列表覆盖了其他所有真实节点。
所以，如果key与服务⽆关，可以适当调⼤这个值，达到良好的均衡效果
服务真实节点较多、数量变化频繁时，适当减少或者不设置，以减少数据迁移带来的影响，提⾼系统整体的可⽤性可参考下图--
具体做法
当服务挂掉时，刷新 hash环，以适应新的环境
数据迁移
服务挂掉时，数据丢失，新数据⾛到下⼀个节点。
服务增加或恢复时，将新服务的每个虚拟节点的下⼀个节点中的数据遍历⼀遍，进⾏迁移，其他节点不受影响
总结
虚拟节点越多在服务增加或恢复时，涉及数据迁移的真实节点就越多。
有数据迁移场景需求的话需要考虑这⼀点。
一致性哈希算法——虚拟节点
⼀致性哈希算法——虚拟节点
⼀致性哈希算法——虚拟节点
⼀致性哈希算法是分布式系统中常⽤的算法。
⽐如，⼀个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采⽤普通的hash⽅法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有⼀个机器加⼊或退出这个集群，则所有的数据映射都⽆效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。
因此，引⼊了⼀致性哈希算法：
把数据⽤hash函数（如MD5），映射到⼀个很⼤的空间⾥，如图所⽰。
数据的存储时，先得到⼀个hash值，对应到这个环中的每个位置，如k1对应到了图中所⽰的位置，然后沿顺时针找到⼀个机器节点B，将k1存储到B这个节点中。
如果B节点宕机了，则B上的数据就会落到C节点上，如下图所⽰：
这样，只会影响C节点，对其他的节点A，D的数据不会造成影响。
然⽽，这⼜会造成⼀个“雪崩”的情况，即C节点由于承担了B节点的数据，所以C节点的负载会变⾼，C节点很容易也宕机，这样依次下去，这样造成整个集群都挂了。
为此，引⼊了“虚拟节点”的概念：即把想象在这个环上有很多“虚拟节点”，数据的存储是沿着环的顺时针⽅向找⼀个虚拟节点，每个虚拟节点都会关联到⼀个真实节点 ,如下图所使⽤：
图中的A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2都是虚拟节点，机器A负载存储A1、A2的数据，机器B负载存储B1、B2的数据，机器C负载存储C1、C2的数据。
由于这些虚拟节点数量很多，均匀分布，因此不会造成“雪崩”现象。
Redis之哈希分片原理一致性哈希算法与crc16算法
Redis之哈希分⽚原理⼀致性哈希算法与crc16算法集群分⽚模式如果Redis只⽤复制功能做主从，那么当数据量巨⼤的情况下，单机情况下可能已经承受不下⼀份数据，更不⽤说是主从都要各⾃保存⼀份完整的数据。
在这种情况下，数据分⽚是⼀个⾮常好的解决办法。
Redis的Cluster正是⽤于解决该问题。
它主要提供两个功能：1. ⾃动对数据分⽚，落到各个节点上2. 即使集群部分节点失效或者连接不上，依然可以继续处理命令对于第⼆点，它的功能有点类似于Sentienl的故障转移（可以了解下之前Sentinel的⽂章），在这⾥不细说。
下⾯详细了解下Redis的槽位分⽚原理，在此之前，先了解下分布式简单哈希算法和⼀致性哈希算法，以帮助理解槽位的作⽤。
简单哈希算法假设有三台机，数据落在哪台机的算法为c = Hash(key) % 3例如key A的哈希值为4，4%3=1，则落在第⼆台机。
Key ABC哈希值为11，11%3=2，则落在第三台机上。
利⽤这样的算法，假设现在数据量太⼤了，需要增加⼀台机器。
A原本落在第⼆台上，现在根据算法4%4=0，落到了第⼀台机器上了，但是第⼀台机器上根本没有A的值。
这样的算法会导致增加机器或减少机器的时候，引起⼤量的缓存穿透，造成雪崩。
⼀致性哈希算法在1997年，⿇省理⼯学院的Karger等⼈提出了⼀致性哈希算法，为的就是解决分布式缓存的问题。
在⼀致性哈希算法中，整个哈希空间是⼀个虚拟圆环假设有四个节点Node A、B、C、D，经过ip地址的哈希计算，它们的位置如下有4个存储对象Object A、B、C、D，经过对Key的哈希计算后，它们的位置如下对于各个Object，它所真正的存储位置是按顺时针找到的第⼀个存储节点。
例如Object A顺时针找到的第⼀个节点是Node A，所以Node A 负责存储Object A，Object B存储在Node B。
⼀致性哈希算法⼤概如此，那么它的容错性和扩展性如何呢？假设Node C节点挂掉了，Object C的存储丢失，那么它顺时针找到的最新节点是Node D。
hash 算法 签名算法
hash 算法签名算法Hash算法和签名算法是现代密码学中非常重要的两个概念。
它们在信息安全领域起到了至关重要的作用。
本文将从理论基础、应用场景和安全性等角度，对Hash算法和签名算法进行详细介绍。
一、Hash算法1. 理论基础Hash算法，又称散列算法，是将任意长度的输入数据通过散列函数转换成固定长度的输出值的一种算法。
Hash算法具有以下特点：(1) 输入数据的任意微小变化都会导致输出结果的巨大变化，这被称为“雪崩效应”；(2) 输出结果的长度固定，无论输入数据的长度是多少，输出结果的长度都是固定的；(3) 不同的输入数据可能会产生相同的输出结果，这被称为“碰撞”。
2. 应用场景(1) 数据完整性验证：Hash算法可以用于验证数据的完整性，通过对数据进行Hash运算，生成摘要值，再与接收到的数据进行比对，可以判断数据是否被篡改。
(2) 密码存储：在存储用户密码时，通常会对密码进行Hash运算，将Hash值存储在数据库中，而不是明文存储密码。
这样即使数据库泄露，攻击者也无法直接获取用户的密码。
(3) 数字签名：Hash算法在数字签名中起到了重要的作用，通过对消息进行Hash运算，然后使用私钥对Hash值进行加密，生成数字签名。
接收方可以使用公钥对签名进行解密，并对接收到的消息进行Hash运算，然后将两者进行比对，以验证消息的完整性和真实性。
3. 常见算法(1) MD5：MD5是最常见的Hash算法之一，其输出结果为128位的Hash值。
然而，由于其存在碰撞攻击和彩虹表攻击等安全性问题，已经不再被推荐使用。
(2) SHA系列：SHA-1、SHA-256、SHA-512等是较为常见的Hash算法，其中SHA-256和SHA-512是目前应用较广泛的安全Hash算法。
二、签名算法1. 理论基础签名算法是一种使用私钥对数据进行加密，以验证数据完整性和真实性的算法。
签名算法涉及到两个关键概念：私钥和公钥。
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一致性Hash算法背景
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。
一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。
但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性，而是由客户端来提供，具体在计算一致性hash时采用如下步骤：
首先求出memcached服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～232的圆（continuum）上。
然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到相同的圆上。
然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。
如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上
从上图的状态中添加一台memcached服务器。
余数分布式算法由于保存键的服务器会发生巨大变化而影响缓存的命中率，但Consistent Hashing中，只有在园（continuum）上增加服务器的地点逆时针方向的第一台服务器上的键会受到影响，如下图所示：
一致性Hash性质
考虑到分布式系统每个节点都有可能失效，并且新的节点很可能动态的增加进来，如何保证当系统的节点数目发生变化时仍然能够对外提供良好的服务，这是值得考虑的，尤其实在设计分布式缓存系统时，如果某台服务器失效，对于整个系统来说如果不采用合适的算法来保证一致性，那么缓存于系统中的所有数据都可能会失效（即由于系统节点数目变少，客户端在请求某一对象时需要重新计算其hash值（通常与系统中的节点数目有关），由于hash值已经改变，所以很可能找不到保存该对象的服务器节点），因此一致性hash就显得至关重要，良好的分布式cahce系统中的一致性hash算法应该满足以下几个方面：
平衡性(Balance)
平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。
很多哈希算法都能够满足这一条件。
单调性(Monotonicity)
单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲区加入到系统中，那么哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到新的缓冲区中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。
简单的哈希算法往往不能满足单调性的要求，如最简单的线性哈希：x = (ax + b) mod (P)，在上式中，P表示全部缓冲的大小。
不难看出，当缓冲大小发生变化时(从P1到P2)，原来所有的哈希结果均会发生变化，从而不满足单调性的要求。
哈希结果的变化意味着当缓冲空间发生变化时，所有的映射关系需要在系统内全部更新。
而在P2P系统内，缓冲的变化等价于Peer加入或退出系统，这一情况在P2P系统中会频繁发生，因此会带来极大计算和传输负荷。
单调性就是要求哈希算法能够应对这种情况。
分散性(Spread)
在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。
当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。
这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。
分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。
好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
负载(Load)
负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。
既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。
与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。
平滑性(Smoothness)
平滑性是指缓存服务器的数目平滑改变和缓存对象的平滑改变是一致的。
原理
基本概念
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。
简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下
整个空间按顺时针方向组织。
0和232-1在零点中方向重合。
下一步将各个服务器使用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，这里假设将上文中四台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下：
接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器：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。
例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：
根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。
下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。
现假设Node C不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。
一般的，在一致性哈希算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。
下面考虑另外一种情况，如果在系统中增加一台服务器Node X，如下图所示：
此时对象Object A、B、D不受影响，只有对象C需要重定位到新的Node X 。
一般的，在一致性哈希算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响。
综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。
另外，一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。
例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，
此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。
为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。
具体做法
可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。
例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点：
同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。
这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。
在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。