你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？仅仅 MD5 加密一下就够了吗？
今天不会重点剖析哈希算法的原理，也不会教你如何设计一个哈希算法，而是从实战的角度告诉你，在实际的开发中，我们该如何用哈希算法解决问题。
什么是哈希算法？
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”。
哈希算法的定义和原理非常简单：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。
但是，要想设计一个优秀的哈希算法并不容易，根据经验总结了需要满足的几点要求：
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。
哈希算法的应用非常非常多，我选了最常见的七个，分别是安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。这节我们先来看前四个应用。
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）。除此之外还有 DES、AES。
上面提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。
事实上关于第二点，基于“鸽巢原理”，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。
不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，在有限的时间和资源下，哈希算法还是被很难破解的。
没有绝对安全的加密。越复杂、越难破解的加密算法，需要的计算时间也越长。
应用二：唯一标识
比如，用 hash 算法（比如 MD5）给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要，就可以比较方便的从海量图库中搜索一张图是否存在。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。
应用三：数据校验
P2P 分块下载的文件，我们通过哈希算法，对 100 个文件块分别取哈希值，并且保存在种子文件中，当文件块下载完成之后，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，不相同则说明这个文件块不完整或被篡改，需要重新下载。原理在于哈希算法对数据很敏感，只要文件内容有一丁点改变，哈希值就会完全不同。
应用四：散列函数
散列函数也是哈希算法的一种应用。只不过，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。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。
开篇解答
如何防止数据库中的用户信息被脱库？
我们可以通过哈希算法，对用户密码进行加密之后再存储，不过最好选择相对安全的加密算法，比如 SHA 等（因为 MD5 已经号称被破解了）。
针对字典攻击，我们可以引入一个盐（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。
不过这里多说一句，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。
课后思考
现在，区块链是一个很火的领域，它被很多人神秘化，不过其底层的实现原理并不复杂。其中，哈希算法就是它的一个非常重要的理论基础。你能讲一讲区块链使用的是哪种哈希算法吗？是为了解决什么问题而使用的呢？
区块链是一块块区块组成的，每个区块分为两部分：区块头和区块体。
区块头保存着 自己区块体 和 上一个区块头 的哈希值。
因为这种链式关系和哈希值的唯一性，只要区块链上任意一个区块被修改过，后面所有区块保存的哈希值就不对了。
区块链使用的是 SHA256 哈希算法，计算哈希值非常耗时，如果要篡改一个区块，就必须重新计算该区块后面所有的区块的哈希值，短时间内几乎不可能做到。