数据结构与算法之美——哈希算法
一、前言
如何防止数据库中的用户信息被脱库？如何存储用户密码这么重要的数据呢？仅仅MD5加密一下存储就够了吗？要想搞清楚这个问题，就要先弄明白哈希算法。
哈希算法历史悠久，业界著名的哈希算法也有很多，比如MD5、SHA等。那么在实际的开发中，我们该如何用哈希算法解决问题。
二、什么是哈希算法
将任意长度的二进制值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。
设计哈希算法的要求：
1、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）
2、对输入的数据非常敏感，哪怕原始数据只修改1个Bit，最后得到的哈希值也不大相同
3、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
4、哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速计算出哈希值
三、哈希算法的应用
哈希算法的应用非常多，最常见的7个，分别是安全加密、唯一标志、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。
1、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。最常见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，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）
对于加密哈希算法来说，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出原始数据，这是一个基本的要求。重点说一下第二点。不管什么哈希算法，我们只能尽量减少碰撞冲突的概率。
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时固定且有限的。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。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。
2、唯一标识
举个栗子，要在海量的图库中，搜索一张图是否存在，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，或者名称不同但是图片内容相同的情况。
我们可以通过哈希算法（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。
3、数据校验
电驴这样的BT下载软件肯定用过吧，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。
我们通过哈希算法，对100个文件分别取哈希值，并且保存在种子文件中。哈希算法有一个特点，对数据很敏感。只要文件块有一点改变，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比对。
4、散列函数
散列函数也是哈希算法的一种应用。散列函数对于散列算法冲突的要求不高。即使出现个别散列冲突，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。
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。
接下来，我们再来看剩余三种应用：负载均衡、数据分片、分布式存储。这三个应用都跟分布式系统有关。
5、负载均衡
负载均衡算法有很多，比如轮训、随机、加权轮训等。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。
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。
6、数据分片
①如何统计“搜索关键词”出现的次数
②如何快速判断图片是否在图库中
7、分布式存储
一致性哈希算法
四、总结
在负载均衡应用中，利用哈希算法替代映射表，可以实现一个会话粘滞的负载均衡策略。在数据分片应用中，通过哈希算法对处理的海量数据进行分片，多机分布式处理，可以突破单机资源的限制。在分布式存储应用中，利用一致性哈希算法，可以解决缓存等分布式系统的扩容、缩容导致数据大量搬移的难题。