哈希( Hash )算法的应用场景
0. 区块链的基本概念
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，后面所有的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，段时间内几乎不可能做到。
1. 唯一标识
- 判断文件、字符串、图片等是否唯一
2. 校验数据的完整性和正确性
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BT 下载中，多个数据块的完整性和正确性校验。
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压缩文件的校验等
3. 安全加密
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MD5
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SHA
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DES
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AES
4. 散列函数
- 散列表
看中的是散列的平均性和哈希算法的执行效率。
5. 负载均衡
如何实现一个会话粘滞(session sticky)的负载均衡算法？
借助哈希算法，对客户端 IP 和 sessionID 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
如何统计“搜索关键词”出现的次数？
难点一：内存问题。难点二：处理效率很低。
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。
具体思路：有 n 台机器，取关键字的 hash 值，hash 值对 n 取模，得到的值就是应该分配到那台机器。
如何快速判断图片是否再图库中？
插入：分布式环境下，先对图片进行依次哈希运算，得到的 hash 值进行对机器数取模，得到的值就是需要在那台机器插入到该机器的 hash 表。
查询：计算机器，到该机器的 hash 表中进行查询。
7. 分布式存储
用普通的 hash 值取模来计算机器，当有新的机器添加时，就需要重新计算所有的数据的 hash 值，如果在分布式缓存中，所有缓存全部失效，产生雪崩效应，所有请求打到数据库，数据库会被压垮。
[[一致性哈希算法( consistent hashing )]]
把整个 hash 值的范围划分成 m 个小的区间，然后在操作机器的时候，只会产生部分数据的搬迁 和 rehash，也保持了各个机器上数据数量的均衡。
其他问题
为何会产生 hash 碰撞？可以利用组合数学中的一个基础的理论，鸽巢原理（抽屉原理）。