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哈希算法及其应用场景

kaixindeken
2021-04-21 / 0 评论 / 0 点赞 / 60 阅读 / 978 字

哈希算法的概念和特性

哈希算法简单理解就是实现哈希函数的算法,用于将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串,映射之后得到的二进制值就是哈希值(散列值)。

我们日常开发中最常见的哈希算法应用就是通过 md5 函数对数据进行加密了,md5 就是一个哈希函数,结合 md5 我们可以归纳出哈希算法的一般特性:

  • 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算法,不可逆);
  • 对输入数据非常敏感,哪怕原始数据只修改了一个比特,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

1、场景一:安全加密

我们日常用户密码加密通常使用的都是 md5、sha 等哈希函数,因为不可逆,而且微小的区别加密之后的结果差距很大,所以安全性更好。

2、场景二:唯一标识

比如我们的 URL 字段或者图片字段要求不能重复,这个时候就可以通过对相应字段值做 md5 处理,将数据统一为 32 位长度从数据库索引构建和查询角度效果更好,此外,还可以对文件之类的二进制数据做 md5 处理,作为唯一标识,这样判定重复文件的时候更快捷。

3、场景三:数据校验

比如我们从网上下载的很多文件(尤其是 P2P 站点资源),都会包含一个 MD5 值,用于校验下载数据的完整性,避免数据在中途被劫持篡改。

4、场景五:散列函数

前面我们已经提到,PHP 中的 md5、sha1、hash 等函数都是基于哈希算法计算散列值。

5、场景五:负载均衡

对于同一个客户端上的请求,尤其是已登录用户的请求,我们需要将其会话请求都路由到同一台机器,以保证数据的一致性,这可以借助哈希算法来实现,通过用户 ID 尾号对总机器数取模(取多少位可以根据机器数定),将结果值作为机器编号。

6、场景六:分布式缓存

分布式缓存和其他机器或数据库的分布式不一样,因为每台机器存放的缓存数据不一致,每当缓存机器扩容时,需要对缓存存放机器进行重新索引(或者部分重新索引),这里应用到的也是哈希算法的思想。后面我们介绍 Redis 系列的时候会系统阐述这一块。

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