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什么是hash
不管是“散列”还是“哈希”，这都是中文翻译的差别，英文其实就是“Hash”。所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash 表”，把“哈希算法”叫作“Hash 算法”或者“散列算法”
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。
一个优秀hash算法的要求：
- 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。
例如：
MD5(" 我今天讲哈希算法！") = 425f0d5a917188d2c3c3dc85b5e4f2cb
MD5(" 我今天讲哈希算法 ") = a1fb91ac128e6aa37fe42c663971ac3d
应用一：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。
第一点很好理解，加密的目的就是防止原始数据泄露，所以很难通过哈希值反向推导原始数据，这是一个最基本的要求。所以我着重讲一下第二点。实际上，不管是什么哈希算法，我们只能尽量减少碰撞冲突的概率，理论上是没办法做到完全不冲突的。为什么这么说呢？
这里就基于组合数学中一个非常基础的理论，鸽巢原理（也叫抽屉原理）。这个原理本身很简单，它是说，如果有 10 个鸽巢，有 11 只鸽子，那肯定有 1 个鸽巢中的鸽子数量多于 1 个，换句话说就是，肯定有 2 只鸽子在 1 个鸽巢内。
有了鸽巢原理的铺垫之后，我们再来看，为什么哈希算法无法做到零冲突？
哈希算法产生的哈希值的长度是固定且有限的。比如前面举的 MD5 的例子，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，而我们要哈希的数据是无穷的。基于鸽巢原理，如果我们对 2^128+1 个数据求哈希值，就必然会存在哈希值相同的情况。一般情况下，哈希值越长的哈希算法，散列冲突的概率越低。
这两段字符串经过 MD5 哈希算法加密之后，产生的哈希值是相同的。
应用二：唯一标识
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。那该如何搜索呢？
可以给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要。比如，从图片的二进制码串开头取 100 个字节，从中间取 100 个字节，从最后再取 100 个字节，然后将这 300 个字节放到一块，通过哈希算法（比如 MD5），得到一个哈希字符串，用它作为图片的唯一标识。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，先通过哈希算法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。
如果不存在，那就说明这个图片不在图库中；如果存在，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。
应用三：数据校验
BT 下载的原理是基于 P2P 协议的。我们从多个机器上并行下载一个 2GB 的电影，这个电影文件可能会被分割成很多文件块（比如可以分成 100 块，每块大约 20MB）。等所有的文件块都下载完成之后，再组装成一个完整的电影文件就行了。
但网络传输是不安全的，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。如果我们没有能力检测这种恶意修改或者文件下载出错，就会导致最终合并后的电影无法观看，甚至导致电脑中毒。现在的问题是，如何来校验文件块的安全、正确、完整呢？
具体的 BT 协议很复杂，校验方法也有很多，来理解下其中的一种思路。
通过哈希算法，对 100 个文件块分别取哈希值，并且保存在种子文件中。我们在前面讲过，哈希算法有一个特点，对数据很敏感。只要文件块的内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件块逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。
应用四：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，都可以通过开放寻址法或者链表法解决。
不仅如此，散列函数对于散列算法计算得到的值，是否能反向解密也并不关心。散列函数中用到的散列算法，更加关注散列后的值是否能平均分布，也就是，一组数据是否能均匀地散列在各个槽中。除此之外，散列函数执行的快慢，也会影响散列表的性能，所以，散列函数用的散列算法一般都比较简单，比较追求效率。
字典攻击
如果用户信息被“脱库”，黑客虽然拿到是加密之后的密文，但可以通过“猜”的方式来破解密码，这是因为，有些用户的密码太简单。比如很多人习惯用 00000、123456 这样的简单数字组合做密码，很容易就被猜中。
那就需要维护一个常用密码的字典表，把字典中的每个密码用哈希算法计算哈希值，然后拿哈希值跟脱库后的密文比对。如果相同，基本上就可以认为，这个加密之后的密码对应的明文就是字典中的这个密码。（注意，这里说是的是“基本上可以认为”，因为根据前面的学习，哈希算法存在散列冲突，也有可能出现，尽管密文一样，但是明文并不一样的情况。）
针对字典攻击，可以引入一个盐（salt），跟用户的密码组合在一起，增加密码的复杂度。我们拿组合之后的字符串来做哈希算法加密，将它存储到数据库中，进一步增加破解的难度。不过我这里想多说一句，我认为安全和攻击是一种博弈关系，不存在绝对的安全。所有的安全措施，只是增加攻击的成本而已。
应用五：负载均衡
负载均衡算法有很多，比如轮询、随机、加权轮询等。那如何才能实现一个会话粘滞（session sticky）的负载均衡算法呢？也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
最直接的方法就是，维护一张映射关系表，这张表的内容是客户端 IP 地址或者会话 ID 与服务器编号的映射关系。客户端发出的每次请求，都要先在映射表中查找应该路由到的服务器编号，然后再请求编号对应的服务器。这种方法简单直观，但也有几个弊端：
- 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；
如果借助哈希算法，这些问题都可以非常完美地解决。我们可以通过哈希算法，对客户端 IP 地址或者会话 ID 计算哈希值，将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算，最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。 这样，我们就可以把同一个 IP 过来的所有请求，都路由到同一个后端服务器上。
应用六：数据分片
统计“搜索关键词”出现的次数
假如我们有 1T 的日志文件，这里面记录了用户的搜索关键词，我们想要快速统计出每个关键词被搜索的次数，该怎么做呢？
我们来分析一下。这个问题有两个难点，第一个是搜索日志很大，没办法放到一台机器的内存中。第二个难点是，如果只用一台机器来处理这么巨大的数据，处理时间会很长。
针对这两个难点，我们可以先对数据进行分片，然后采用多台机器处理的方法，来提高处理速度。具体的思路是这样的：为了提高处理的速度，我们用 n 台机器并行处理。我们从搜索记录的日志文件中，依次读出每个搜索关键词，并且通过哈希函数计算哈希值，然后再跟 n 取模，最终得到的值，就是应该被分配到的机器编号。
这样，哈希值相同的搜索关键词就被分配到了同一个机器上。也就是说，同一个搜索关键词会被分配到同一个机器上。每个机器会分别计算关键词出现的次数，最后合并起来就是最终的结果。
实际上，这里的处理过程也是 MapReduce 的基本设计思想。
快速判断图片是否在图库中
如何快速判断图片是否在图库中？采用应用二：唯一标识，给每个图片取唯一标识（或者信息摘要），然后构建散列表。
假设现在我们的图库中有 1 亿张图片，很显然，在单台机器上构建散列表是行不通的。因为单台机器的内存有限，而 1 亿张图片构建散列表显然远远超过了单台机器的内存上限。
我们同样可以对数据进行分片，然后采用多机处理。我们准备 n 台机器，让每台机器只维护某一部分图片对应的散列表。我们每次从图库中读取一个图片，计算唯一标识，然后与机器个数 n 求余取模，得到的值就对应要分配的机器编号，然后将这个图片的唯一标识和图片路径发往对应的机器构建散列表。
当我们要判断一个图片是否在图库中的时候，我们通过同样的哈希算法，计算这个图片的唯一标识，然后与机器个数 n 求余取模。假设得到的值是 k，那就去编号 k 的机器构建的散列表中查找。
现在，我们来估算一下，给这 1 亿张图片构建散列表大约需要多少台机器。
散列表中每个数据单元包含两个信息，哈希值和图片文件的路径。假设我们通过 MD5 来计算哈希值，那长度就是 128 比特，也就是 16 字节。文件路径长度的上限是 256 字节，我们可以假设平均长度是 128 字节。如果我们用链表法来解决冲突，那还需要存储指针，指针只占用 8 字节。所以，散列表中每个数据单元就占用 152 字节（这里只是估算，并不准确）。
假设一台机器的内存大小为 2GB，散列表的装载因子为 0.75，那一台机器可以给大约 1000 万（2GB*0.75/152）张图片构建散列表。所以，如果要对 1 亿张图片构建索引，需要大约十几台机器。在工程中，这种估算还是很重要的，能让我们事先对需要投入的资源、资金有个大概的了解，能更好地评估解决方案的可行性。
实际上，针对这种海量数据的处理问题，我们都可以采用多机分布式处理。借助这种分片的思路，可以突破单机内存、CPU 等资源的限制。
应用七：分布式存储
现在互联网面对的都是海量的数据、海量的用户。我们为了提高数据的读取、写入能力，一般都采用分布式的方式来存储数据，比如分布式缓存。我们有海量的数据需要缓存，所以一个缓存机器肯定是不够的。于是，我们就需要将数据分布在多台机器上。
该如何决定将哪个数据放到哪个机器上呢？我们可以借用前面数据分片的思想，即通过哈希算法对数据取哈希值，然后对机器个数取模，这个最终值就是应该存储的缓存机器编号。
但是，如果数据增多，原来的 10 个机器已经无法承受了，我们就需要扩容了，比如扩到 11 个机器，这时候麻烦就来了。因为，这里并不是简单地加个机器就可以了。
原来的数据是通过与 10 来取模的。比如 13 这个数据，存储在编号为 3 这台机器上。但是新加了一台机器中，我们对数据按照 11 取模，原来 13 这个数据就被分配到 2 号这台机器上了。
因此，所有的数据都要重新计算哈希值，然后重新搬移到正确的机器上。这样就相当于，缓存中的数据一下子就都失效了。所有的数据请求都会穿透缓存，直接去请求数据库。这样就可能发生雪崩效应，压垮数据库。
所以，我们需要一种方法，使得在新加入一个机器后，并不需要做大量的数据搬移。这时候，一致性哈希算法就要登场了。
假设我们有 k 个机器，数据的哈希值的范围是 [0, MAX]。我们将整个范围划分成 m 个小区间（m 远大于 k），每个机器负责 m/k 个小区间。当有新机器加入的时候，我们就将某几个小区间的数据，从原来的机器中搬移到新的机器中。这样，既不用全部重新哈希、搬移数据，也保持了各个机器上数据数量的均衡。
一致性哈希算法的基本思想就是这么简单。除此之外，它还会借助一个虚拟的环和虚拟结点，更加优美地实现出来。这里我就不展开讲了，如果感兴趣，你可以看下这个介绍。
除了我们上面讲到的分布式缓存，实际上，一致性哈希算法的应用非常广泛，在很多分布式存储系统中，都可以见到一致性哈希算法的影子。