Spark-md5是一个用JavaScript编写的快速、高效的md5库。它根据MD5算法,将输入的任意长度的明文,经过一系列的操作,转换成一个128位(16字节)的密文。
Spark-md5实现了在浏览器中对文件进行哈希计算,并且在上传文件时可有效检测文件是否被篡改。
在MD5算法实现过程中,主要包括四个步骤:
第一步:填充原始消息,使其长度对512bits取余为448bits。
第二步:将第一步填充后的消息和64位表示原始消息长度的数拼接到一起,形成一个新的消息。新的消息被划分为若干个512bits的分组,每个分组进行额外运算得到128位的输出。
第三步:对每个分组进行一系列转换操作,逐个更新状态(128位矢量),最终生成最终状态的输出。
第四步:将第三步得到的128位的十六进制数转化为32位的字符串,即为MD5值。
Spark-md5提供了一个calculate方法用于计算文件各分片MD5值:
sparkMD5.calculate('file', function (result, file) {
console.log('计算MD5值成功');
console.log('MD5值为:' + result);
console.log('文件名:' + file.name);
});
在该方法中,第一个参数'file'为要计算的文件,第二个参数为计算完成后回调的函数。
使用该方法可以计算文件的MD5值,同时也可以为大文件分片计算各分片的MD5,以确保更加准确和高效。
Spark-md5官网提供了完整的API文档和使用演示,它支持的浏览器包括 Chrome、Firefox、Safari、IE9+ 以及部分旧版浏览器。
官网提供的API使用十分方便,开发者只需引入相关文件,并且简单调用API即可实现计算MD5值的功能。
Spark-md5提供了丰富的API,包括calculate、append、init、end等方法:
var spark = new SparkMD5();
spark.append('hello ');
spark.append('world');
console.log(spark.end());
上述代码中,通过new SparkMD5()来初始化一个SparkMD5对象。通过append方法将数据片段输入到该对象中,最后通过end方法,以字节数组作为结束符来计算出最终的MD5值。
Spark-md5已经实现的是MD5的加密过程,但是它并没有实现MD5的解密过程。这是由于MD5算法是一个单向哈希函数,不可逆。
因此无论是使用Spark-md5还是其他MD5库,都无法实现MD5的解密过程。
Spark-md5计算出来的MD5值可以用于比较文件是否一致。如果两个文件的MD5值相同,则可以确定这两个文件完全一样。
可以通过如下方式,计算两个文件的MD5值并比对:
sparkMD5.calculate('file1', function (result1) {
console.log('第一个文件的MD5值为:' + result1);
sparkMD5.calculate('file2', function (result2) {
console.log('第二个文件的MD5值为:' + result2);
if (result1 === result2) {
console.log('文件相同');
} else {
console.log('文件不同');
}
});
});
Spark-md5提供了一个end方法用于计算最终的MD5值:
var spark = new SparkMD5();
spark.append('hello ');
spark.append('world');
console.log(spark.end());
在该方法中,先用append方法将数据输入,在所有数据输入完毕之后,用end方法计算出最终的MD5值。
Spark-md5提供了一个getFileChunk方法可以获取文件的分片MD5值:
sparkMD5.getFileChunk(file, chunkSize, function(chunkMD5){
// chunkMD5包含文件各分片的md5值,可上传到服务器中,进行验证判断。
});
在该方法中,getFileChunk用于获取文件的分片MD5值,传入参数分别为文件对象、分片大小和回调函数。回调函数中的chunkMD5参数为分片的MD5值,可以上传到服务器中进行验证判断。
通过以上详细的讲解,我们可以看出,Spark-md5是一个十分优秀的MD5计算库,拥有高效、准确、方便的特点。合理的应用Spark-md5,可以帮助我们更加方便地进行文件哈希计算和文件完整性检测等操作。