参考 Link 另外,这篇文章也提到了利用Hash碰撞而产生DOS攻击的案例: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/5990475.html DJB的算法实现核心是通过给哈希值(Key)乘以33(即左移5位再加上哈希值)计算哈希值 Zend HashTable的哈希算法异常简单:hashKey = key & nTableMask; 概况来说只要保证后16位均为0,则与掩码位于后得到的哈希值全部碰撞在位置0. 一 加法Hash 所谓的加法Hash就是把输入元素

本站提供md5校验工具下载.Hash(md5校验工具)是一款小巧好用的哈希计算器,Hash支持文件拖放,速度很快,可以计算文件的MD5.SHA1.CRC32 的值.在论坛上.软件发布时经常用Hash md5校验工具,是为了保证文件的正确性,防止一些人盗用程序,加些木马或者篡改版权,设计的一套验证系统.每个文件都可以用Hash验证程序算出一个固定的MD5码来. Hash md5是一款小巧好用的哈希计算器,也是一款md5校验工具.支持文件拖放,速度很快,可以计算文件的 MD5.SHA1.CRC32

原文:https://blog.csdn.net/u013137970/article/details/79020095 FNV算法简介FNV算法属于非密码学哈希函数,它最初由Glenn Fowler和Kiem-Phong Vo于1991年在IEEE POSIX P1003.2上首先提出,最后由Landon Curt Noll 完善,故该算法以三人姓的首字母命名. FNV算法目前有三种,分别是FNV-1,FNV-1a和FNV-0,但是FNV-0算法已经被丢弃了.FNV算法的哈希结果有32.64.

本文旨在科普安全相关的知识,并附一个C#实现的文件管理工具. Hash 安全散列算法(英语:Secure Hash Algorithm,缩写为SHA)是一个密码散列函数家族,是FIPS所认证的五种安全散列算法.能计算出一个数字消息所对应到的,长度固定的字符串(又称消息摘要)的算法.且若输入的消息不同,它们对应到不同字符串的概率很高.这些算法之所以称作"安全"是基于以下两点(根据官方标准的描述): HASH是根据文件的内容的数据通过逻辑运算得到的数值, 不同的文件(即使是相同的文件名)得

国内私募机构九鼎控股打造APP,来就送 20元现金领取地址:http://jdb.jiudingcapital.com/phone.html内部邀请码:C8E245J (不写邀请码,没有现金送)国内私募机构九鼎控股打造,九鼎投资是在全国股份转让系统挂牌的公众公司,股票代码为430719,为“中国PE第一股”,市值超1000亿元.  -----------------------------------------------------------------------------------

import hashlib import os,sys   def CalcSha1(filepath):     with open(filepath,'rb') as f:         sha1obj = hashlib.sha1()         sha1obj.update(f.read())         hash = sha1obj.hexdigest()         print(hash)         return hash   def CalcMD5(filep

一直找集群的算法,刚好golang上面有一个适合.下面作为菜鸟来分析一下 // Copyright (C) 2012 Numerotron Inc. // Use of this source code is governed by an MIT-style license // that can be found in the LICENSE file. // Package consistent provides a consistent hashing function. // // Co

几天前纠结了一个蛋疼的问题,在go里面函数式支持可变参数的,譬如...T,go会创建一个slice,用来存放传入的可变参数,那么,如果创建一个slice,例如a,然后以a...这种方式传入,go会不会还会新建一个slice,将a的数据全部拷贝一份过去? 如果a很大,那么将会造成很严重的性能问题,不过后来想想,可能是自己多虑了,于是查看go的文档,发现如下东西: Passing arguments to ... parameters If f is variadic with a final pa

package main import "fmt" func lengthOfNonRepeatingSubStr(s string) int { lastOccurred := make(map[rune]int) start := 0 maxLength := 0 for i, ch := range []rune(s) { if lastI, ok := lastOccurred[ch]; ok && lastI >= start { start = las

在关系型数据库调优中,查询语句涉及到的索引类型是不得不考虑的一个问题.不同的类型的索引可能会适用不同类型的业务场景.这里我们所说的索引类型指的是访问方法(Access Method),至于从其他维度区分索引(Index)这里暂不作考虑. PostGreSQL数据库默认的索引访问方法是btree,其他的数据库如Oracle默认也是btree.那么btree到底是何方神圣呢?如果想要深入理解btree的运行原理,需要了解一下数据结构相关的知识,特别是树形数据结构.btree运用了b+ 树数据结构,其

Golang计算md5值的方法都是接收byte型slice([]byte).而且使用习惯上也觉得略奇怪. 看了好几个例子才看懂. 感觉Golang标准库在设计这些模块的时候,都会考虑使用带New关键字工厂生成一个该类型的结构体对象.然后再使用改对象的方法进行操作. md5包就是这样,来看例子: s := "api_key" + ApiKey + "param" + Param + "time" + time + "version&quo

1.对字符串进行hash 大家可以看一下, SHA1 Hashes Go by Example写道: The pattern for generating a hash is sha1.New(), sha1.Write(bytes), then sha1.Sum([]byte{}). 附上golang代码 package main import ( "crypto/sha1" "fmt" ) func main() { s := "sha1 this s

转自:http://blog.csdn.net/jiayanhui2877/article/details/12090575 The core of the FNV hash The core of the FNV-1 hash algorithm is as follows: hash = offset_basis for each octet_of_data to be hashed hash = hash * FNV_prime hash = hash xor octet_of_data

hash系列的集合: HashSet.LinkedHashSet     采用hash算法决定元素在集合中的存储位置 HashMap.LinkedHashMap.Hashtable   采用hash算法决定key在集合中的存储位置 hash表中可以存储元素的位置,被称为bucket(桶). 在通常情况下,一个bucket里只存储一个元素,此时性能最好,可根据hashCode直接定位元素所在的bucket,获得元素. 但hash表的状态是open的,在发生hash冲突时,一个bucket中会存储多

背景 公司有一个使用golang开发的采集模块,负责调用多个外部系统采集数据:最近做了一次架构上的调整,将采集模块分成api.job两个子模块,并部署到容器中,拆分前部署在虚机上. 现象 部分采集任务在容器中的执行时间比虚机中执行时间要长,8倍左右,本地测试无异常 排查思路 调用外部接口耗时过长? 只有部分任务执行时间长,怀疑容器调用那部分系统接口比较慢,于是在容器中curl外部接口接口,发现并不慢,排除这个可能. 程序问题? 将现有部署在虚机中的正常运行的应用,部署到容器中发现部分任务也会慢:

一.golang 程序性能调优 在 golang 程序中,有哪些内容需要调试优化? 一般常规内容: cpu:程序对cpu的使用情况 - 使用时长,占比等 内存:程序对cpu的使用情况 - 使用时长,占比,内存泄露等.如果在往里分,程序堆.栈使用情况 I/O:IO的使用情况 - 哪个程序IO占用时间比较长 golang 程序中: goroutine:go的协程使用情况,调用链的情况 goroutine leak:goroutine泄露检查 go dead lock:死锁的检测分析 data rac

连接集群 mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]所以集群的话格式是 GlobalMgoSession, err := mgo.Dial("mongodb://username:pwd@host1:port,host2:port") 如果不需要auth,则可以是 GlobalMgoSession, err := mgo.Di

1.声明 密码学是一个复杂的话题,我也不是这方面的专家.许多高校和研究机构在这方面都有长期的研究.在这篇文章里,我希望尽量使用简单易懂的方式向你展示一种安全存储Web程序密码的方法. 2.“Hash”是做什么的? “Hash将一段数据(小数据或大数据)转换成一段相对短小的数据,如字符串或整数.” 这是依靠单向hash函数来完成的.所谓单向是指很难(或者是实际上不可能)将其反转回来.一个常见的hash函数的例子是md5(),它流行于各种计算机语言和系统. 复制代码 代码如下: $data = "H

追求极致才能突破极限 一.案例背景 1.1 系统简介 首先看一下系统架构,方便解释: 页面给用户展示的功能就是,可以查看任何一台机器的某些属性(以下简称系统信息). 消息流程是,页面发起请求查看指定机器的系统信息到后台,后台可以查询到有哪些server在提供服务,根据负载均衡算法(简单的轮询)指定由哪个server进行查询,并将消息发送到Kafka,然后所有的server消费Kafka的信息,当发现消费的信息要求自己进行查询时,就连接指定的machine进行查询,并将结果返回回去. Server

哈希表(hash table)是从一个集合A到另一个集合B的映射(mapping). 映射是一种对应关系,而且集合A的某个元素只能对应集合B中的一个元素.但反过来,集合B中的一个元素可能对应多个集合A中的元素.如果B中的元素只能对应A中的一个元素,这样的映射被称为一一映射.这样的对应关系在现实生活中很常见,比如: A  -> B 人 -> 身份证号 日期 -> 星座 上面两个映射中,人 -> 身份证号是一一映射的关系.在哈希表中,上述对应过程称为hashing.A中元素a对应B中元

原文地址 开发环境搭建 golang 的开发环境搭建比较简单,由于是编译型语言,写好 golang 源码后,只需要执行 go build 就能将源码编译成对应平台(本文中默认为 linux)上的可执行程序.本文不再赘述如何搭建 golang 开发环境,只说明下需要注意的地方. 从官网下载对应平台的 golang 安装包中包括 golang 的编译器.一些工具程序和标准库源码.早期的 golang 版本中,需要设置 GOROOT 和 GOPATH 两个环境变量. 从 1.8 版开始,GOPATH