哈希是什么，谁能解释一下

哈希音译自“Hash”，又名为“散列”。本质上是一种计算机程序，可接收任意长度的信心输入，然后通过哈希算法，创建小的数字“指纹”的方式。

例如数字与字母的结合，输出的就为“哈希值”。从数学术语上说，就是这个哈希函数，是将任意长度的数据，映射在有限长度的域上。总体而言，哈希函数用于，将消息或数据压缩，生成数据摘要，最终使数据量变小，并拥有固定格式。

那么哈希算法的作用又是什么呢？

（1） 在庞大的数据库中，由于哈希值更为短小，被找到更为容易，因此，哈希使数据的存储与查询速度更快。

（2） 哈希能对信息进行加密处理，使得数据传播更为安全。

哈希算法解决了什么生活问题？

看似深奥的数学函数，又或是计算机程序的哈希算法，其实跟我们的生活息息相关。就拿每年双十一的快递来说，实际上，哈希算法原理提高了快递入库出库的速度。

哈希又称作“散列”，是一种数学计算机程序，它接收任何一组任意长度的输入信息，通过哈希算法变换成固定长度的数据指纹输出形式，如字母和数字的组合，该输出就是“哈希值”。

总体而言，哈希算法可理解为一种消息摘要算法，将消息或数据压缩变小并拥有固定格式。由于其单向运算具有一定的不可逆性，哈希算法已成为加密算法中一个构成部分，但完整的加密机制不能仅依赖哈希算法。

关于不可逆，简单理解就像1+4=5和2+3=5一样，即便你知道结果是5，仍得不出输入的是什么数字。

常见哈希算法

目前常见的 Hash 算法包括国际上的 Message Digest（ MD） 系列和 Secure Hash Algorithm（ SHA） 系列算法，以及国内的 SM3 算法。

其中，SHA 256 是 SHA 系列算法之一，由美国国安局设计、美国国家标准与技术研究院发布的一套哈希算法，由于其摘要长度为 256bits，故称 SHA 256。SHA 256也是保护数字信息的最安全的方法之一。

例如计算

“hello blockchain world, this is yeasy@github”的SHA-256 Hash值，

得到的结果将是

“db8305d71a9f2f90a3e118a9b49a4c381d2b80cf7bcef81930f30ab1832a3c90”。

对于某个文件，无需查看原始内容，只要其 SHA-256 Hash 计算后结果相同，则说明该文件内容极大概率就是一样的。

按照规范，在你定义类的时候，如果Equals函数相等，那么哈希码一定相等，反之则不作要求。也就是说，相等的对象必须有相等的哈希码，有相等哈希码的对象却未必相等。Net中的Hashtable,Dictionary等自带类会自动调用类的Hashcode函数来选择对象存放的位置，而如果是自己写程序的话，基本上只会用到Equals函数。

11 简介

计算机行业从业者对哈希这个词应该非常熟悉，哈希能够实现数据从一个维度向另一个维度的映射，通常使用哈希函数实现这种映射。通常业界使用y = hash(x)的方式进行表示，该哈希函数实现对x进行运算计算出一个哈希值y。

区块链中哈希函数特性：

函数参数为string类型；

固定大小输出；

计算高效；

collision-free 即冲突概率小：x != y => hash(x) != hash(y)

隐藏原始信息：例如区块链中各个节点之间对交易的验证只需要验证交易的信息熵，而不需要对原始信息进行比对，节点间不需要传输交易的原始数据只传输交易的哈希即可，常见算法有SHA系列和MD5等算法

12 哈希的用法

哈希在区块链中用处广泛，其一我们称之为哈希指针（Hash Pointer）

哈希指针是指该变量的值是通过实际数据计算出来的且指向实际的数据所在位置，即其既可以表示实际数据内容又可以表示实际数据的存储位置。下图为Hash Pointer的示意图

HashPointer在区块链中主要有两处使用，第一个就是构建区块链数据结构。了解区块链的读者应该知道区块链数据结构由创世区块向后通过区块之间的指针进行连接，这个指针使用的就是图示的HashPointer每个区块中都存储了前一个区块的HashPointer。这样的数据结构的好处在于后面区块可以查找前面所有区块中的信息且区块的HashPointer的计算包含了前面区块的信息从而一定程度上保证了区块链的不易篡改的特性。第二个用处在于构建Merkle Tree Merkle Tree的各个节点使用HashPointer进行构建，关于区块链数据结构以及MerkleTree的内容我们在后续文章中进行进一步介绍。

哈希还在其他技术中有所应用例如:交易验证以及数字签名等等。

2加密算法

21简述

加密简单而言就是通过一种算法手段将对原始信息进行转换，信息的接收者能够通过秘钥对密文进行解密从而得到原文的过程。按照加密方和解密方秘钥相同与否可以将加密算法大致分为三种子类型：

对称加密

对称加密的加密解密方使用相同的秘钥，这种方式的好处在于加解密的速度快但是秘钥的安全分发比较困难，常见对称加密算法有DES,AES,

非对称加密

非对称加密体系也称为公钥体系，加解密时加密方拥有公钥和私钥，加密方可以将公钥发送给其他相关方，私钥严格自己保留。例如银行的颁发给个人用户的私钥就存储在个人的U盾里；非对称加密中可以通过私钥加密，他人能够使用公钥进行解密，反之亦然；非对称加密算法一般比较复杂执行时间相对对称加密较长；好处在于无秘钥分发问题。常见的其他非对称加密算法有RSA,ECC,区块链中主要使用ECC椭圆曲线算法。

对称加密与非对称加密的结合

这种方式将加密过程分为两个阶段，阶段一使用非对称加密进行秘钥的分发使得对方安全地得到对称加密的秘钥，阶段二使用对称加密对原文进行加解密。

22 数字签名

数字签名又称之为公钥数字签名，是一种类似于写在纸上的物理签名。数字签名主要用于数据更改的签名者身份识别以及抗抵赖。数字签名包含三个重要特性：

只有自己可以签署自己的数字签名，但是他人可以验证签名是否是你签发；

数字签名需要和具体的数字文档绑定，就好比现实中你的签名应该和纸质媒介绑定；

数字签名不可伪造；

依赖非对称加密机制可以较容易实现上述三种特性。

首先，需要生成个人的公私钥对：

(sk, pk) := generateKeys(keysize)，sk私钥用户自己保留，pk公钥可以分发给其他人

其次，可以通过sk对一个具体的message进行签名：

sig := sign(sk, message) 这样就得到了具体的签名sig

最后，拥有该签名公钥的一方能够进行签名的验证：

isValid := verify(pk, message, sig)

在区块链体系中每一条数据交易都需要签名，在比特币的设计过程中直接将用户的公钥来表征用户的比特币地址。这样在用户发起转账等比特币交易时可以方便的进行用户交易的合法性验证。

23 数字证书和认证中心

231 数字证书（Digital Certificate）

数字证书又称“数字身份z”、“网络身份z”是经认证中心授权颁发并经认证中心数字签名的包含公开秘钥拥有者及公开秘钥相关信息的电子文件，可以用来判别数字证书拥有者身份。

数字证书包含：公钥、证书名称信息、签发机构对证书的数字签名以及匹配的私钥

证书可以存储在网络中的数据库中。用户可以利用网络彼此交换证书。当证书撤销后，签发此证书的CA仍保留此证书的副本，以备日后解 决可能引起的纠纷。

232 认证中心（Certificate Authority）

认证中心 一般简称CA, CA一般是一个公认可信的第三方机构，其作用主要是为每个用户颁发一个独一无二的包含名称和公钥的数字证书。

24 常见加密算法的对比

ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现， 每当有新的键值对要加入到哈希对象时， 程序会先将保存了键的压缩列表节点推入到压缩列表表尾， 然后再将保存了值的压缩列表节点推入到压缩列表表尾， 因此：

保存了同一键值对的两个节点总是紧挨在一起， 保存键的节点在前， 保存值的节点在后；

先添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表头方向， 而后来添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表尾方向。

举个例子， 如果我们执行以下 HSET 命令， 那么服务器将创建一个列表对象作为 profile 键的值：

另一方面， hashtable 编码的哈希对象使用字典作为底层实现， 哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对来保存：

Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

Redis 字典所使用的哈希表由 dicth/dictht 结构定义：

table 属性是一个数组， 数组中的每个元素都是一个指向 dicth/dictEntry 结构的指针， 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。

size 属性记录了哈希表的大小， 也即是 table 数组的大小， 而 used 属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。

sizemask 属性的值总是等于 size - 1 ， 这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到 table 数组的哪个索引上面。

图 4-1 展示了一个大小为 4 的空哈希表 （没有包含任何键值对）。

哈希表节点使用 dictEntry 结构表示， 每个 dictEntry 结构都保存着一个键值对：

key 属性保存着键值对中的键， 而 v 属性则保存着键值对中的值， 其中键值对的值可以是一个指针， 或者是一个 uint64_t 整数， 又或者是一个 int64_t 整数。

next 属性是指向另一个哈希表节点的指针， 这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次， 以此来解决键冲突（collision）的问题。

举个例子， 图 4-2 就展示了如何通过 next 指针， 将两个索引值相同的键 k1 和 k0 连接在一起。

Redis 中的字典由 dicth/dict 结构表示：

type 属性和 privdata 属性是针对不同类型的键值对， 为创建多态字典而设置的：

ht 属性是一个包含两个项的数组， 数组中的每个项都是一个 dictht 哈希表， 一般情况下， 字典只使用 ht[0] 哈希表， ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用。

除了 ht[1] 之外， 另一个和 rehash 有关的属性就是 rehashidx ： 它记录了 rehash 目前的进度， 如果目前没有在进行 rehash ， 那么它的值为 -1 。

图 4-3 展示了一个普通状态下（没有进行 rehash）的字典：

在Redis中，由于它对实时性要求更高，因此使用了渐进式rehash

当有新键值对添加到Redis字典时，有可能会触发rehash。Redis中处理哈希碰撞的方法与Java一样，都是采用链表法，整个哈希表的性能则依赖于它的大小size和它已经保存节点数量used的比率。

比率在1:1时，哈希表的性能最好，如果节点数量比哈希表大小大很多的话，则整个哈希表就退化成多个链表，其性能优势全无。

上图的哈希表，平均每次失败查找需要访问5个节点。为了保持高效性能，在不修改键值对情况下，

需要进行rehash，目标是将ratio比率维持在1:1左右。

Ratio ＝ Used / Size

rehash触发条件：

rehash执行过程：

Redis哈希为了避免整个rehash过程中服务被阻塞，采用了渐进式的rehash，即rehash程序激活后，并不是

马上执行直到完成，而是分多次，渐进式（incremental）的完成。同时，为了保证并发安全，在执行rehash

中间执行添加时，新的节点会直接添加到ht[1]而不是ht[0], 这样保证了数据的完整性与安全性。

另一方面，哈希的Rehash在还提供了创新的（相对于Java HashMap）收缩（shrink）字典，当可用节点远远

大于已用节点的时候，rehash会自动进行收缩，具体过程与上面类似以保证比率始终高效使用。

当哈希对象可以同时满足以下两个条件时， 哈希对象使用 ziplist 编码：

是哈希数值不正确。

文件下载出现问题，或者文件被更改过。哈希值不正确不能确保文件的完整和安全，建议重新在官网下载驱动程序。

哈希（Hash）一般叫做散列，意思就是把一堆任意长度的字符串、数字或者二进制输入通过一定的算法（非常多的哈希算法）生成固定长度的一个数字（字符串）。因为算法原因，不同的输入就会得到不同的哈希值。

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