哈希算法

哈希函数的定义

哈希函数：给一个任意大小的数据生成出一个固定长度的数据，作为它的映射。
你可以把哈希函数想象成“搅拌机”，一堆数据丢进去出来一段长度固定的16进制的数值就叫哈希值

可靠哈希函数需满足的要求

一个可靠的哈希算法要满足如下三点

1.安全，给定数据 M 容易算出哈希值 X ，而给定 X 不能算出 M ，或者说哈希算法应该是一个单向算法。
2.独一无二，两个不同的数据，要拥有不相同的哈希。
3.长度固定，给定一种哈希算法，不管输入是多大的数据，输出长度都是固定的。

如果哈希的长度是固定的，也就是取值范围是有限的，而输入数据的取值范围是无限的，所以总会找到两个不同的输入拥有相同的哈希。所以哈希函数的安全性是相对的。如果出现了两个不同输入有相同输出的情况，就叫碰撞(collision) 。不同的哈希算法，哈希位数越多，基本意味着安全级别越高，或者说它的”抗碰撞性“越好。

消息A = 消息B 则 Hash(A) = Hash(B)
逆否命题也成立：Hash(A) ≠ Hash(B) 则消息A ≠ 消息B
而消息A ≠ 消息B 并不能推出 Hash(A) ≠ Hash(B)
逆否命题：Hash(A) = Hash(B) 并不能推出 消息A = 消息B

比如在网上都搜得到的汉字的哈希值有的就是一样的。
“柳柴"与"柴柕” hashCode=851553
“志捘"与"崇몈” hashCode=786017

注意：后续章节我们使用哈希算法验证两者一致性时，就当它是几乎没有碰撞或者几率很小的情况，请大家不要钻这个牛角尖。

哈希函数的主要作用

为了保证哈希的独一无二性，如果数据在存储或者传输过程中有任何改动或者损坏，哪怕只有1bit，它的哈希值就一定会变。

哈希函数的最常见的一个应用就是进行完整性校验（ Integrity Check ），也就是检验数据无损坏。

平时所看到的 Digest 摘要，有时候叫 Checksum 校验值，有时候叫 Fingerprint 指纹，其实都是哈希的另一种说法。

哈希实际例子

网站注册登录
当我们提交用户名密码的时候，用户名被会直接保存到网站的数据库中，但是密码却不是直接保存的，而是先把密码转换成哈希，保存到数据库中的其实是哈希。即使是公司后台管理人员也拿不到用户的密码。这样万一公司数据库泄露了，用户的密码依然是安全的。而当用户自己登录网站的时候，输入密码提交到服务器，服务器上进行相同的哈希运算，只要算出来的哈希值是一样的，就认为你输入的密码是正确的。

一般来说密码转换成哈希存储有几种处理方式，第一种是在需要哈希的字符串后面加盐，也就是一个无规则字符串。

	......// 盐值不能太简单，加盐也称为加签public static final String SALT = "8qkhfjlrk!@Y%^i]ws"; ....../*** 加盐取摘要，base64编码即可* @param strValue 你需要MD5处理的字符串* @return 处理后的字符串* @throws NoSuchAlgorithmException*/public static String getMD5Str(String strValue) throws NoSuchAlgorithmException {MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");return Base64.encodeBase64String(md5.digest((strValue + Constant.SALT).getBytes()));}

第二种是需要MD5处理的字符串，将每个字符加上盐值，而这个盐值，对于每个用户来说都不一样，比如帐号zhangsan的salt为123，而lisi的salt为456，盐值最好三位数以上，这样彩虹表也难以破解(密码破解的利器——彩虹表（rainbow table）)，即便碰巧破解出盐值，也会让人吐血的发现每个用户盐值salt都不一样。我个人喜欢第二种方式。

........// 加盐后MD5摘要，进行比对// 对前台输入的密码加盐混淆后生成MD5，与保存在数据库中的MD5密码进行比对String md5 = MD5Utils.md5Digest(password, user.getSalt());if (!md5.equals(user.getPassword())) {throw new BussinessException("L002", "密码错误");} else {// 验证通过，登录成功后的逻辑}......../*** 对源数据加盐混淆后生成MD5摘要* @param source 源数据* @param salt 盐值* @return 摘要*/public static String md5Digest(String source, Integer salt) {char[] ca = source.toCharArray();// 字符数组// 对每个字符混淆处理for (int i = 0; i < ca.length; ++i) {ca[i] = (char) (ca[i] + salt); // 每个账户的salt都不同}String target = new String(ca);// 对混淆后的字符进行MD5处理String md5 = DigestUtils.md5Hex(target);return md5;}

https://www.cmd5.com/
网站介绍如下：
针对md5、sha1等全球通用公开的加密算法进行反向查询，通过穷举字符组合的方式，创建了明文密文对应查询数据库，创建的记录约90万亿条，占用硬盘超过500TB，查询成功率95%以上，很多复杂密文只有这个网站才可查询。
综上，MD5并不安全，所以我们还需要采取加盐的策略，在明文的基础上随机的添加特别难以破解的值。加盐又称为加签，都是加盐签名的意思。

加盐和不加盐对比如下：
比如

    public static void main(String[] args) {// 为了混淆力度更大，建议盐值是3位的整数System.out.println(MD5Utils.md5Digest("test", 0)); // 这里不加盐值}

打印结果：098f6bcd4621d373cade4e832627b4f6
查询该网站数据库可以得出你的字符串就是"test"

但是你加盐之后，比如改为197

    public static void main(String[] args) {// 为了混淆力度更大，建议盐值是3位的整数System.out.println(MD5Utils.md5Digest("test", 197)); // 这里不加盐值}

打印结果：89e89f369e07634fbb2286efffb9492b

你就会发现，他根本破解不出来，或者不容易破解出来，至少这个数据库未收录。

Merkle Tree默克尔树

Merkle Tree也叫哈希树，Merkle Tree 就是用来做完整性校验的，所谓的完整性校验，就是检查一下数据有没有损坏或者被恶意篡改。Merkle Tree 的最大的应用场合就是在点对点网络上，Git 版本控制系统，IPFS 协议以及比特币以太坊等等项目

完整性校验的方法

要实现完整性校验，最简单的方法就是对要校验的整个的数据文件做个哈希运算，把得到的哈希值公布在网上，这样我们把数据下载到手之后，再次运算一下哈希值，如果运算结果相等，就表示我们下载过程中文件没有任何的损坏。如下图

这种简单的采用哈希的方式做数据运算，比较适合数据本身不做分割且是放在一台服务器上的情况。如果去某个公司网站上去下载他们的一个软件，就会看到公司网站上公布了这个下载包的哈希值，有了这个哈希值，我们就可以放心的去下载这个软件，下载完做一下完整性校验，就知道这个软件没有损坏。甚至可以放心从其他的不可信网站上去下载这个软件包，因为有了校验机制，也一样可以保证这个包是跟官方的包一模一样的。

哈希列表 Hash List

在点对点网络上，数据往往都是拆分成很多小碎片去下载的，而且其中很多平台可以认为是不稳定或者是不可信的，很有可能因为网络问题导致下载中断，难不成要从头开始重新下载？这时需要有更加巧妙的做法。最简单的方式就是哈希列表（Hash List）

实际点对点网络在传输数据的时候，其实都是把比较大的一个文件切成一个个小的数据块。如果有一个小块数据在传输过程中损坏了, 那我只要重新下载这一个数据块就行了, 不用重新下载整个文件。当然这就要求对每个数据块计算哈希值，所有这些小数据块的哈希值都是兄弟关系，这样大家就组成了一个哈希列表。BT 下载的时候，在下载真正的数据之前，会先下载一个哈希列表的，这个就是所谓的种子文件。有了各个小块数据的 hash 之后，文件就可以从任意的机器上下载了，不用管那些机器是否是安全可信的。

这时有一个问题就出现了，那么多的哈希，我们怎么保证它们本身都是正确地呢？

我们需要一个根哈希，把每个小块的哈希值拼到一起，然后对整个这个长长的字符串再做一次哈希运算，最终的结果就是哈希列表的根哈希。于是，如果我们能够保证从一个绝对可信的网站，或者从我们的朋友手里拿到一个正确的根哈希，就可以用它来校验哈希列表中的每一个哈希都是正确的，进而可以保证下载的每一个数据块的正确性了。

Hash List 也就是哈希列表形式，就非常适合在点对点网络上存储的大型数据了。

Merkle Tree 哈希树

Merkle Tree 本身也算是一个哈希列表，只不过是在这个基础上又引入了树形结构，从而获得了更高的灵活性。
我们把数据分成小的数据块，然后对每个小的数据块进行哈希。但是往上走并不是直接去运算根哈希，而是把相邻的两个哈希合并成一个字符串，再对这个字符串的哈希，得到一个子哈希，如果最底层的哈希总数是单数，那到最后必然出现一个单身哈希，这种情况就直接对它进行哈希运算，所以也能得到它的子哈希。于是往上推，依然是一样的方式，可以得到数目更少的新一级哈希，到了树根的这个位置，这一代就剩下一个根哈希了，我们把它叫做 Merkle Root 。根哈希有时候也叫主哈希 Master Hash ，也有人叫它顶哈希 Top Hash 。