-----md5 = hashlib.md5() md5.update(password+salt) md5.hexdigest() ----- h = hmac.new(key,password,digestmod="md5") # key 和 password 必须是 bytes类型h.hexdigest() 区别: 1. hashlib 中的md5 是没有key的,最多是加salt: 而 hmac 是必须加key和指定具体的算法 2. 使用hmac算法比标准hash算法更安全,因

图片摘自: 每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing) 一:背景 - 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的. - 设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题. - 一致性哈希修正了使用的简单哈希算法带来的问题. 二:简单哈希算法带来的问题? - 在简单哈希算法中 - 我们会根据hash算法得出的数值和机器数取模计算,计算发到哪台机器上. - Hash(资源)% 机器数 = 落到哪台机器上 -

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

写这篇博客是因为之前面试的一个问题:如果memcached集群需要增加机器或者减少机器,那么其他机器上的数据怎么办? 最后了解到使用一致性hash算法可以解决,下面一起来学习下吧. 声明与致谢: 本文转载于朱双印博主的个人日志<白话解析:一致性哈希算法 consistent hashing>一文. 一. 引子 在了解一致性哈希算法之前,最好先了解一下缓存中的一个应用场景,了解了这个应用场景之后,再来理解一致性哈希算法,就容易多了,也更能体现出一致性哈希算法的优点,那么,我们先来描述一下这个经典

       度量两张图片的相似度有许多算法,本文讲介绍工程领域中最常用的图片相似度算法之一--Hash算法.Hash算法准确的说有三种,分别为平均哈希算法(aHash).感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash).        三种Hash算法都是通过获取图片的hash值,再比较两张图片hash值的汉明距离(韩明距离的概念可见本公众号<>一文)来度量两张图片是否相似.两张图片越相似,那么两张图片的hash数的汉明距离越小.下面本文将分别介绍这三种Hash算法. 1 平均哈希

一致性Hash算法 一致性Hash算法(Consistent Hash)

计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单项函数.各种加密函 数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者成为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有另外的含义.实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围.把大

网站响应速度优化包括集群架构中很多方面的瓶颈因素,这里所说的将页面静态化.实现分布式高速缓存就是其中的一个很好的解决方案... 1)先来看看Nginx负载均衡 Nginx负载均衡依赖自带的 ngx_http_upstream_module . ngx_http_memcached_module两大功能模块,其中一致性hash算法Nginx本身是不支持的,可以借助第三方模块: ngx_http_upstream_consistent_hash 或者直接使用淘宝的Tengine: http://te

一致性Hash算法解决的问题: 解决分布式系统中的负载均衡问题 背景问题:有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均发到每台服务器上,每台服务器负载1/N的服务 硬Hash映射:将每台服务器结点进行编号,0到N-1,Key%N就是映射到的服务器结点编号 硬Hash映射存在的问题:当分布式系统中服务器结点个数N变化的时候,每个Key对应的服务器结点的映射关系都要被改变,这会导致大量的Key会被重定向到不同的服务器结点上从而造成大量的缓存不命中,这种情况在分布式系统中是非常糟糕的

Hash算法 我们对同一个图片名称做相同的哈希计算时,得出的结果应该是不变的,如果我们有3台服务器,使用哈希后的结果对3求余,那么余数一定是0.1或者2,正好与我们之前的服务器编号相同,如果求余的结果为0, 我们就把当前图片名称对应的图片缓存在0号服务器上,如果余数为1,就把当前图片名对应的图片缓存在1号服务器上,如果余数为2,同理,那么,当我们访问任意一个图片的时候,只要再次对图片名称进行上述运算,即可得出对应的图片应该存放在哪一台缓存服务器上,我们只要在这一台服务器上查找图片即可,如果图片在

一.算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 二.应用场景 现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,分布式系统中涉及到集群部署,包括缓存Redis集群,数据库集群,我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最

计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单项函数.各种加密函 数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者成为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有另外的含义.实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围.把大

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

有没有好奇过redis.memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢? 其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的. 讲一致性hash算法前,先简述一下求余hash算法: hash(object)%N 一个缓存服务器宕机了,这样所有映射到这台服务器的对象都会失效,我们需要把属于该服务器中的缓存移除,这时候缓存服务器是 N-1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N-1) : 由于QPS升高,我们需要添加多一台服务器,这时候服务器是 N+1 台,映射公式变成了 hash(obje

作者:中华石杉 面试题 redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗? 面试官心理分析 在前几年,redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有 codis,或者 twemproxy,都有.有一些 redis 中间件,你读写 redis 中间件,redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中. 这两年,redis 不断在发展

Hash算法性质 Hash算法用于计算消息摘要(Message Digest),可以将任意长的输入信息快速地转换为固定长度的输出.在区块链中主要利用了Hash算法的三种性质: 抗冲突性(Collision Resistance):不同的输入经过Hash运算之后很难产生相同的输出,哪怕输入之间只有微小的差别也会对输出造成很大的影响(雪崩效应). 信息隐藏(Hiding):是指很难通过输出的内容联想到输入的内容. 谜题友好(Puzzle Friendly):知道了输出想反向计算出原始的输入内容几乎是

#region Hash算法 /// <summary> /// Hash算法 /// </summary> /// <param name="myStr"></param> /// <returns></returns> public static string Hash(string myStr) { //建立SHA1对象 SHA1 sha = new SHA1CryptoServiceProvider();

node.js的crypto在0.8版本,这个模块的主要功能是加密解密. node利用 OpenSSL库(https://www.openssl.org/source/)来实现它的加密技术, 这是因为OpenSSL已经是一个广泛被采用的加密算法.它包括了类似MD5 or SHA-1 算法,这些算法你可以利用在你的应用中. 作为工程师,对于openssl一个开源的软件库,你没有用过,你应该听过这个名字.openssl是使用C/C++实现算法的. Nodejs用C/C++实现这些算法后,通过cypt

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

由于redis是单点,但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器,那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上,且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢?这样就需要我们自己实现分布式. Memcached对大家应该不陌生,通过把Key映射到Memcached Server上,实现快速读取.我们可以动态对其节点增加,并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系,这就是因为使用了一致性哈希.因为Memcached的哈希策

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中”一致性Hash算法”部分,对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为2 32 的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 2 32 -1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 2 32 -1]),接着