前言

哈希算法经常使用的场景是哈希表，也叫散列表。但是在很多场景下，哈希算法都有广泛的应用

提示：以下是本篇文章正文内容

一、哈希算法是什么？

可以概括为：将任意长度的二进制串映射为固定长度的二进制串，这个映射规则就是哈希算法。

需要满足的要求：

散列冲突概率要很小。
算法的执行效率要高效，尤其针对长文本。
单向性，不能通过给定的密文信息，推出明文。满足加密需求。
对原数据的任意一点修改，所得哈希值都大不相同。
抗强碰撞性

二、应用一：安全加密

常用于加密的哈希算法包括：MD5-消息摘要算法、SHA-安全散列算法、DES、AES算法。
MD5是常见的哈希算法，哈希值是固定的 128 位二进制串，能表示的数据是有限的，最多能表示 2^128 个数据。
因为我们的明文信息有无数种可能，远超过2^128，所以总会存在哈希冲突。
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。
MD5散列冲突的概率要小于 1/2^128。

项目工程的应用
单纯使用MD5对密码进行加密已经没有很好的安全性，因为很多常见的密码都已经被计算出哈希值，随便搜就有很多MD5破解的网站，要想继续使用MD5，还需要对明文信息加入其它信息。
加盐加密：可以对要加密的数据再加入盐值，这个盐值可以是时间戳、随机数，等任何东西，将盐值和密码以一定规则组合在一起，再进行MD5加密，可以有效的保密信息。盐值也需要保存在数据库，比如密码加密后，要想登陆该账号，还需要当时的盐值。但是由于盐值和明文的组合方式有成千上万种，所以有很好的安全性。

三、应用二：唯一标识

场景：
如果要在海量的图库中，搜索一张图是否存在，我们不能单纯地用图片的元信息（比如图片名称）来比对，因为有可能存在名称相同但图片内容不同，或者名称不同图片内容相同的情况。

解决：

如果还想继续提高效率，我们可以把每个图片的唯一标识，和相应的图片文件在图库中的路径信息，都存储在散列表中。当要查看某个图片是不是在图库中的时候，我们先通过哈希算法（比如MD5）对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。

如果不存在，那就说明这个图片不在图库中；如果存在，我们再通过散列表中存储的文件路径，获取到这个已经存在的图片，跟现在要插入的图片做全量的比对，看是否完全一样。如果一样，就说明已经存在；如果不一样，说明两张图片尽管唯一标识相同，但是并不是相同的图片。

四、应用三：散列函数

散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。即便出现个别散列冲突，只要不是过于严重，我们都可以通过开放寻址法或者链表法解决。

五、应用四：数据校验

比如在从服务器下载大文件时，一般将文件先分片，从多个机器上并行下载，最后再合在一起。下载的文件块有可能是被宿主机器恶意修改过的，又或者下载过程中出现了错误，所以下载的文件块可能不是完整的。就需要校验。可以将原始数据计算哈希值，再将下载来的文件计算哈希值，若相同，则下载文件是源文件。

六、应用五：负载均衡

负载均衡为例，常见的负载均衡方法有很多，但是它们的优缺点也都很明显：

随机访问策略。系统随机访问，缺点：可能造成服务器负载压力不均衡，俗话讲就是撑的撑死，饿的饿死。
轮询策略。请求均匀分配，如果服务器有性能差异，则无法实现性能好的服务器能够多承担一部分。
权重轮询策略。权值需要静态配置，无法自动调节，不适合对长连接和命中率有要求的场景。
Hash取模策略。不稳定，如果列表中某台服务器宕机，则会导致路由算法产生变化，由此导致命中率的急剧下降。
一致性哈希策略。

除了一致性哈希策略外，哈希取模使用的较多。

哈希取模：
负载均衡时，假设现有4台服务器(编号分别为0、1、2, 3)，使用哈希取模的计算方式则是：对访问者的IP，通过固定算式hash(IP) % N（N为服务器的个数），使得每个IP都可以定位到特定的服务器。

例如现有IP地址 10.58.34.31，对IP哈希取模策时，计算结果为2，即访问编号为2的服务器。

哈希取模的问题：
1.如果服务器宕机，或者新扩充了一台机器，那么这个服务器个数N将会变化，这个哈希算法将会变化，所有的缓存的负载信息都需要重新更新。
2.分库分表时，通常是根据用户的 ID 哈希取模得到的值然后路由到对应的存储位置，计算公式为：hash(userId) % N，其中N为分库或分表的个数。如果新增了一台机器，为了数据可用，需要做数据迁移，按照新的路由规则对所有用户重新分配存储地址。每次的库或表的数量改变你都需要做一次全部用户信息数据的迁移。这个工作量相当费时费力。

如果客户端很多，映射表可能会很大，比较浪费内存空间；
客户端下线、上线，服务器扩容、缩容都会导致映射失效，这样维护映射表的成本就会很大；

解决：一致性哈希算法。

一致性哈希：
一致性Hash算法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，这个数值是int的最大取值）。
整个空间圆按顺时针方向布局，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1。以此类推2、3、4、5、6……直到232-1。
在这里插入图片描述

那么，一致性哈希算法与上图中的圆环有什么关系呢？仍然以之前描述的场景为例，假设我们有4台服务器，服务器0、服务器1、服务器2，服务器3，那么，在生产环境中，这4台服务器肯定有自己的 IP 地址或主机名，我们使用它们各自的 IP 地址或主机名作为关键字进行哈希计算，使用哈希后的结果对2^32取模，多个服务器都通过这种方式进行计算，最后都会各自映射到圆环上的某个点，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位。把原始数据得到的模值将它负载给该值下一个顺时针最近的服务器。

新增一个服务器，对应地再在环上根据哈希算法添加一个值即可。
删除同理。

但是会出现数据倾斜问题，可以将一个服务器加入其它信息计算多个哈希值，来讲服务器虚拟出更多的结点，从而每个服务器都有很多对应结点。避免了数据都集中分配给某个服务器的情况