1.算法概述 数据摘要算法是密码学算法中非常重要的一个分支,它通过对所有数据提取指纹信息以实现数据签名.数据完整性校验等功能,由于其不可逆性,有时候会被用做敏感信息的加密.数据摘要算法也被称为哈希(Hash)算法或散列算法. 1.1 CRC8.CRC16.CRC32 CRC(Cyclic Redundancy Check,循环冗余校验)算法出现时间较长,应用也十分广泛,尤其是通讯领域,现在应用最多的就是 CRC32 算法,它产生一个4字节(32位)的校验值,一般是以8位十六进制数,如FA 12

总结:php  自带hash mhash 用于散列只能加密   扩展mcrypt 用于加解密 对文件加密有的文件会隐藏换行,或者读取方式等影响导致结果不一致. 1.crc32 php: a.系统crc32()输入字符串,返回整数(32位),echo输出32位系统会存在不同可能输出负数,64不会. b.$str=mhash(MHASH_CRC32B, 'abcde');返回4字节的字符串,使用bin2hex($str)转为16进制字符串,hexdec($str)转为十进制输入字符串,返回int型或

crc32 — 计算一个字符串的 crc32 多项式 生成 string 参数的 32 位循环冗余校验码多项式……:这句话从英文翻译过来的,不正确,准确的说应该是这么理解: 以32位循环冗余校验多项式算法,来计算一个字符串,返回一个(可能带符号的)整数. 使用方法: 这个函数的功能类似于md5算法.sha1算法加密.这个函数的使用过程中,需要多考虑取返回的整数的绝对值就可以了.至于如何能做到检查传输的数据是否完整: 经常有人问,说CRC.MD5.SHA1都是计算一个校验值的,到底有何区别?相同点

 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数(如MD5),映射到一个很大的空间里,如图所示.数据的存储时,先得到一个hash值,对应到这个环中的每个位置,如k1

相同之处:都解决了数据缓存系统中数据如何存储与路由. 不同之处:区别在于虚拟节点和物理节点的映射办法不同 由于一般的哈希函数返回一个int(32bit)型的hashCode.因此,可以将该哈希函数能够返回的hashCode表示成一个范围为0---(2^32)-1 环 数据和节点使用相同的hash函数来保证 把数据和节点映射到相同的hash空间上.这样,按照顺时针方向,数据存放在它所在的顺时针方向上的那个机器上.这就是一致性哈希算法分配数据的方式! 物理节点:  使用ip或者唯一机器标识为key

 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.

一致性hash算法,参考: http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/10/10/389289.html 针对这篇文章,加入了自己的理解,在原有的代码上进行了修改. https://github.com/luoqg/my-code/blob/master/j-algorithm/src/main/java/com/luoq/algorithm/consistencyhash/ConsistencyHash.java /** * 一致性hash

原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

A curated list of awesome Delphi frameworks, libraries, resources, and shiny things. Inspired by awesome-... stuff. Note that only open-source projects are considered. Dead projects are mainly ignored except for those which do not have alive analogs.

Awesome Delphi  A curated list of awesome Delphi frameworks, libraries, resources, and shiny things. Inspired by awesome-... stuff. Note that only open-source projects are considered. Dead projects are mainly ignored except for those which do not hav

转载自http://blog.csdn.net/haitao111313/article/details/7537799 这几天看了几遍一致性哈希的文章,但是都没有比较完整的实现,因此试着实现了一下,这里我就不讲一致性哈希的原理了,网上很多,以一致性哈希用在负载均衡的实例来说,一致性哈希就是先把主机ip从小大到全部放到一个环内,然后客户端ip来连接的时候,把客户端ip连接到大小最接近客户端ip且大于客户端ip的主机.当然,这里的ip一般都是要先hash一下的.我的程序运行结果如下: 添加客户端,

Memcached 标签 : Java与NoSQL With Java 比较知名的Java Memcached客户端有三款:Java-Memcached-Client.XMemcached以及Spymemcached, 其中以XMemcached性能最好, 且维护较稳定/版本较新: <dependency> <groupId>com.googlecode.xmemcached</groupId> <artifactId>xmemcached</arti

// 使用方法 $file_path = './a.zip'; // 只能是本地服务器文件, 多大的文件都支持!! down_file($file_path); // 函数参数: 服务器文件路径,下载文件名字(默认为服务器文件名),是否许可用户下载方式(默认可选),速度限制(默认自动),文件类型(默认所有) function down_file($fileName, $fancyName = '', $forceDownload = true, $speedLimit = 0, $content

把不同号段的数据储存在不同的机器上,以用来分散压力.假如我们有一百万个QQ号,十台机器,,如何划分呢? 最简单粗暴的方法是用QQ号直接对10求余,结果为0-9 分别对应上面的十台机器.比如QQ号为 23900 的用户在编号为0的机器 23901的用户在编号为1的机器,以此类推.那么问题来了,现在QQ用户急剧上升 由一百万涨到了五百万,显然10台机器已经无能为力 了,于是我们扩充到25台.这个时候我们发现以前的数据全乱了.完蛋!只能跑路了…… Hash 算法的一个衡量指标是单调性( Monoton

Redis单节点容量问题 一.单节点容量问题 我们在实际场景中,往往遇上一个单节点容量问题. 1.进行业务拆分,数据分类 2.到了数据不能拆分的时候,可以进行数据分片 进行哈希取模(影响分布式下的扩展性%3,%4,如果多加一台机器,就会收到影响) 进行逻辑随机(可以放进去,但是拿不出来) 解决方案:两台机器同时存储一个list,然后client直接连2台redis,进行两台一起消费 一致性哈希算法 crc16 crc32 md5 sha1 sha256 没有进行取模,等宽16位,将16位抽象出一

函数 hash_file(): 使用给定文件的内容生成哈希值 说明 string hash_file ( string $algo , string $filename [, bool $raw_output = false ] ) 参数 algo 要使用的哈希算法的名称,例如:"md5","sha256","haval160,4" 等. // 网友提供的一些可用 algo 以及中他机器中测试的性能 ALGO: md2, time: 2.0341

1.CRC8.CRC16.CRC32 CRC(Cyclic Redundancy Check,循环冗余校验)算法出现时间较长,应用也十分广泛,尤其是通讯领域,现在应用最多的就是 CRC32 算法,它产生一个4字节(32位)的校验值,一般是以8位十六进制数,如FA 12 CD 45等.CRC算法的优点在于简便.速度快,严格的来说,CRC更应该被称为数据校验算法,但其功能与数据摘要算法类似,因此也作为测试的可选算法. 在 WinRAR.WinZIP 等软件中,也是以 CRC32 作为文件校验算法的.

Linux下计算md5sum,sha1sum,crc: 命令 输出 $md5sum hello f19dd746bc6ab0f0155808c388be8ff0  hello $sha1sum hello 79e560a607e3e6e9be2c09a06b7d5062cb5ed566  hello $crc32 hello 327213a2 Python也能做这个工作,其中md5和sha1需import hashlib, crc32可以import zlib #test.py #!/usr/b