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哈希算法及其应用

后端开发与算法 2019-03-15
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什么是哈希算法?

实际上,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”。那到底什么是哈希算法呢?

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。但是,要想设计一个优秀的哈希算法并不容易,根据我的经验,我总结了需要满足的几点要求:

  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;

  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。

基本应用:

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)。

前面我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。

应用二:唯一标识

我先来举一个例子。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。那我们该如何搜索呢?

我们可以给每一个图片取一个唯一标识,或者说信息摘要。比如,我们可以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,我们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,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。

应用三:数据校验

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。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。

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。

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,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。

分布式中的应用:

应用五:负载均衡

应用六:数据分片

  1. 如何统计“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。

    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。

  2. 如何快速判断图片是否在图库中?

    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。

  3. 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。

    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。

一致性哈希算法扩展:https://www.sohu.com/a/158141377_479559

最后,实际上,这里讲的也只是冰山一角,哈希算法还有很多其他的应用,比如网络协议中的 CRC 校验、Git commit id 等等。除了这些,你还能想到其他用到哈希算法的地方吗?

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