是一种由算法生成的唯一标识，它实质上是一个128位长的二进制整数。通常表示成32个16进制数组成的字符串，如：21EC2020-3AEA-1069-A2DD-08002B30309D。...基于名称空间的UUID（SHA1） 和版本3的UUID算法类似，只是散列值计算使用SHA1（Secure Hash Algorithm 1）算法。...， 这个库支持实现UUID的V1，V3，V4和V5版本，在需要使用到唯一性ID的地方可以酌情考虑使用。...当然了，也可以通过对UUID进行MD5散列的方式进行保密，不过这需要考虑性能开销。 如果可以保证在指定命名空间内的名称唯一性，例如手机号或者邮箱，那么选择UUID V3或者V5的实现也能保证唯一性。...-84d8-6b434205d212') 与UUID V3的算法一致，不同的是UUID V5的散列算法为SHA1。
结构有关版本的定义在结构中的 M，定义了 UUID 的版本，UUID 的 5 个版本就是在这里进行定义的。...Version 3 （基于命名）UUID-v3 通过散列（MD5 ）名字空间（namespace ）标识符和名称生成。...和V1 、V2 不同，V3 不依赖与机器信息和时间信息， 但是V3 要求输入命名空间+名称，命名空间本身也是一个UUID ，用来标识应用环境，名称通常是用户账号、用户名之类的内容，通过命名空间+名称+三列算法算出...故，UUID-v4 最容易理解、应用也最为广泛。Version 5 （基于使用 SHA-1 的命名）UUID-v5 和V3 类似，区别在于散列算法，使用了sha1 散列算法。...可以认为 UUIDv5 就是为了强化 UUIDv3 出现的问题而使用新的哈希算法。https://www.isharkfly.com/t/uuid-5/15098
UUID的版本进化史 一、基于时间和空间的UUID 第一个版本的uuid与身份证号的设计有一点类似，在寻找一个中心机构来解决唯一性的问题，在互联网世界里，时间可以变得更加精细，与宏观世界里相比它能精确到纳秒...三、基于MD5散列算法的UUID 这一版本的UUID与上面两个版本出发角度就不相同，我理解是在哈希算法角度出发，当你有相同的输入时，你就可以得到相同的UUID结果。...8] & 0x3f) | 0x80; return bytesToUuid(rnds);} 五、基于SHA1散列算法的UUID 这个版本与第三版本的UUID类似，但使用的散列算法不同 ，它利用SHA1...SHA1和MD5的区别 首先它们两个都是散列函数，对于SHA1来说，长度小于2^64位的消息，则会产生一个160位的消息摘要，而MD5最显著和最重要的区别是它的摘要比SHA1摘要少32 位，它只产生出一个...在Nodejs的uuid的实现中，V5与V3实现唯一不一致的就是散列函数不同。
它要求发送方和接收方在安全通信之前，商定一个密钥。 对称算法的安全性依赖于密钥，泄漏密钥就意味着任何人都可以对他们发送或接收的消息解密，所以密钥的保密性对通信的安全性至关重要。...Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入(又叫做预映射， pre-image)，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。 ...特点总结 优点：不可逆、易计算、特征化 缺点：可能存在散列冲突 使用场景：文件或字符串一致性校验、数字签名、鉴权协议 MD5 MD5 是比较常见的 Hash 算法，对于 MD5 而言，有两个特性是很重要的...一般来说，可以保证这个值是真正唯一的任何地方产生的任意一个UUID都不会有相同的值。使用UUID的一个好处是可以为新的服务创建新的标识符。
另外除法散列的一个显着缺点是除法在大多数现代架构（包括 x86）上都是微编程的，并且可能比乘法慢 10 倍。 2....斐波那契散列 其实斐波那契散列是一种特殊形式的乘法散列，只不过它的乘法因子选择的是一个黄金分割比例值，所以叫做斐波那契散列。...那么为了证实斐波那契散列是否可以用在数据库路由散列算法中，我们可以尝试使用严格雪崩标准(SAC)进行验证测试。...对比测试除法散列、乘法散列、斐波那契散列。 基于条件1、2，对数据通过不同的散列算法分两次路由到8库32表和16库32表中，验证每个区间内数据的变化数量，是否在50%左右。...所以在数据库散列算法中，除法散列是较靠谱且稳定的。 五、常见面试题 散列算法有哪些种？ HashMap、ThreadLocal、数据库路由都是用了什么散列算法？
很多公司都成功地部署了HDFS/Parquet + HBase混合架构，然而这种架构较为复杂，而且在维护上也十分困难。...树的检索是先找到key所在的LeafNode，然后在LeafNode内部进行二分查找，LeafNode间有指针进行串联，为了方便scan，扫整个MemRowSet一般通过一个空串的key找到第一个LeafNode...有必要的话，可以根据分区去更加有效的删除数据 3.2 散列分区 散列分区是根据hash值把行数据分配到某个buckets里面。如果只是一层hash，则一个bucket对应一个tablet。...buckets的数量是在创建表的时候指定的。 散列分区使用的分区列是主键列，同范围分区，可以使用主键列的任意子集做分区。 散列分区是一种高效的策略，当不需要要有序的访问表的时候。...3.3 多级分区 kudu允许在一个表中指定多级分区。零个或多个散列分区级别可以和可选的范围分区级别组合。多级分区与单个分区的区别是增加了约束条件，多级散列分区不能散列相同的列。
java中equals，hashcode和==的区别 相信很多人都很清楚 ==运算符是判断两个对象是不是同一个对象，即他们的地址是否相等 object类中equals与==是等效的 覆写equals更多的是追求两个对象在逻辑上的相等...，在HashTable和HashMap这一类的散列结构中，都是通过hashCode来查找在散列表中的位置的。...hashCode()方法返回的就是一个数值，从方法的名称上就可以看出，其目的是生成一个hash码。...哈希（Hash）实际上是个人名，由于他提出一哈希算法的概念，所以就以他的名字命名了。 哈希算法也称为散列算法，是将数据依特定算法直接指定到一个地址上。...如果这个位置上没有元素，它就可以直接存储在这个位置上，不用再进行任何比较了； 如果这个位置上已经有元素了，就调用它的equals方法与新元素进行比较，相同的话就不存，不相同就散列其它的地址。
哈希函数的运用错误校正使用一个散列函数可以很直观的检测出数据在传输时发生的错误。在数据的发送方，对将要发送的数据应用散列函数，并将计算的结果同原始数据一同发送。...在数据的接收方，同样的散列函数被再一次应用到接收到的数据上，如果两次散列函数计算出来的结果不一致，那么就说明数据在传输的过程中某些地方有错误了。这就叫做冗余校验。...语音识别对于像从一个已知列表中匹配一个MP3文件这样的应用，一种可能的方案是使用传统的散列函数——例如MD5，但是这种方案会对时间平移、CD读取错误、不同的音频压缩算法或者音量调整的实现机制等情况非常敏感...信息安全Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面：文件校验：我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并没有抗数据篡改的能力，它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码...由于非对称算法的运算速度较慢，所以在数字签名协议中，单向散列函数扮演了一个重要的角色。对 Hash 值，又称”数字摘要”进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。
不可预测性：随机生成的 UUID 很难被猜测，因此在需要保密性的应用场景下非常适用。 分布式应用：由于可以在不同的机器上生成 UUID，因此可以被广泛应用于分布式系统中。...到底什么是 UUID，它能保证唯一吗？ UUID（Universally Unique Identifier）是一种全局唯一标识符，用于在同一时空中的各台机器上保证唯一性。...然而，使用 MAC 地址也带来了安全性问题，因此这个版本的 UUID 受到了批评。如果应用只在局域网中使用，也可以使用一种简化的算法，以 IP 地址代替 MAC 地址。 V2....然而，实际中较少使用这个版本的 UUID。 V3. 基于名称空间的 UUID(MD5) 基于名称空间的 UUID 通过计算名称和名称空间的 MD5 散列值得到。...基于名称空间的 UUID(SHA1) 与版本 3 的 UUID 算法相似，但使用 SHA1（Secure Hash Algorithm 1）算法进行散列值计算。
一 MongoDB分片介绍 1.1 分片 Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。...2.3 分片集和非分片集 数据库可以混合使用分片和非分片集合。分片集合在集群中的分片上进行分区和分布，非分片集合存储在主分片上，每个数据库都有自己的主分片。 ?...3.2 基于散列划分 MongoDB计算每个字段的hash值，然后用这些hash值建立chunks。基于散列值的数据分布有助于更均匀的数据分布，尤其是在shard key单调变化的数据集中。...相反的，基于散列划分是以牺牲高效范围查询为代价，它能够均匀的分布数据，散列值能够保证数据随机分布到各个分片上。...当删除一个分片时，平衡器将会把分片中所有块迁移到另一个分片中，在完成这些迁移并更新元数据后，才可安全的删除分片了。
版本4 - 基于随机数的UUID：基于随机数或伪随机数生成， 版本5 - 基于名字空间的UUID（SHA1版）：将版本3的散列算法改为SHA1 3.UUID各版本优缺点 版本1 - 基于时间的UUID...不同于时间值，时钟序列实际上是表示一种逻辑序列，用于标识事件发生的顺序。在此，如果前一时钟序列已知，则可以通过自增来实现时钟序列值的改变；否则，通过（伪）随机数来设置。...散列不再推荐，SHA1散列的20位只使用其15~00位)； 将哈希值的 3~0 字节置于UUID的15~12位； 将哈希值的 5~4 字节置于UUID的11~10位； 将哈希值的 7~6 字节置于UUID...雪花算法 定义一个64bit的数，对指定机器 & 同一时刻 & 某一并发序列，是唯一的，其极限QPS约为400w/s。其格式为： ? ? 将64 bit分为了四部分。其中时间戳有时间上限（69年）。...这种结构是雪花算法提出者Twitter的分法，但实际上这种算法使用可以很灵活，根据自身业务的并发情况、机器分布、使用年限等，可以自由地重新决定各部分的位数，从而增加或减少某部分的量级。
版本4 - 基于随机数的UUID：基于随机数或伪随机数生成， 版本5 - 基于名字空间的UUID（SHA1版）：将版本3的散列算法改为SHA1 3.UUID各版本优缺点 版本1 - 基于时间的UUID...不同于时间值，时钟序列实际上是表示一种逻辑序列，用于标识事件发生的顺序。在此，如果前一时钟序列已知，则可以通过自增来实现时钟序列值的改变；否则，通过（伪）随机数来设置。...散列不再推荐，SHA1散列的20位只使用其15~00位)； 将哈希值的 3~0 字节置于UUID的15~12位； 将哈希值的 5~4 字节置于UUID的11~10位； 将哈希值的 7~6 字节置于UUID...雪花算法 定义一个64bit的数，对指定机器 & 同一时刻 & 某一并发序列，是唯一的，其极限QPS约为400w/s。其格式为： 将64 bit分为了四部分。其中时间戳有时间上限（69年）。...这种结构是雪花算法提出者Twitter的分法，但实际上这种算法使用可以很灵活，根据自身业务的并发情况、机器分布、使用年限等，可以自由地重新决定各部分的位数，从而增加或减少某部分的量级。
布隆过滤器在HBase中的应用 布隆过滤器（Bloom Filter）是空间利用效率很高的数据结构，利用位数组表示一个集合，判断一个元素是否属于该集合。...但存在一定的错误率，在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合，所以适用于能容忍一定错误率的场景下。...可以单独为每个列族单独启用布隆过滤器，可以在建表时直接指定，也可以通过使用HColumnDescriptor.setBloomFilterType对某个列族指定布隆过滤器。...因此，可以将row key的一部分由程序生成散列数字，将row key打散，均匀分布在HBase集群中的region server上，具体分为以下几种处理方式： 1）反转 通过反转固定长度或数字格式的...3）哈希散列方式 利用一些哈希算法如MD5，生成哈希散列值作为row key的前缀，确保region所管理的start-end rowkeys范围尽可能随机。
本质上是对数据集的一种逻辑划分，后面行文，分片和分区可能混用，且有时为名词，有时为动词。...每个分片有多个副本，可以分散到多机上去（更泛化一点：多个容错阈）；同时，每个机器含有多个分片，但通常不会有一个分片的两个副本放到一个机器上。...因此，选择散列函数的依据是，使得数据散列尽量均匀：即给定一个 Key，经过散列函数后，以等概率在哈希区间（如 [0, 2^32-1)）内产生一个值。即使原 Key 相似，他的散列值也能均匀分布。...选定哈希函数后，将原 Key 定义域映射到新的散列值阈，而散列值是均匀的，因此可以对散列值阈按给定分区数进行等分。 按哈希进行分片 还有一种常提的哈希方法叫做一致性哈希[2]。...一种折中方式，和上小节一样，使用组合的方式，先散列，再顺序。如使用主键进行散列得到分区，在每个分区内使用其他列顺序存储。
Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性：它可以商用硬件上运行，可横向扩展，并支持高可用性操作。...范围分区的键必须是主键列的一个子集 在没有散列分区的范围分区表中，每个范围分区将恰好对应于一个tablet kudu允许在运行时添加或删除范围分区，而不会影响其他分区的可用性。...哈希分区： 散列分区按散列值将行分配到许多存储桶之一。在单级散列分区表中，每个桶只对应一个tablet。在表创建期间设置桶的数量。...通常，主键列用作要散列的列，但与范围分区一样，可以使用主键列的任何子集。 当不需要对表进行有序访问时，散列分区是一种有效的策略。...散列分区对于在tablet之间随机传播写入非常有效，这有助于缓解热点和不均匀的tablet大小。
表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。...但是有几种方式可以间接完成这个操作 表分区的几种类型及操作方法 范围分区： 范围分区将数据基于范围映射到每一个分区，这个范围是你在创建分区时指定的分区键决定的。...： 这类分区是在列值上使用散列算法，以确定将行放入哪个分区中。...当列的值没有合适的条件时，建议使用散列分区。 散列分区为通过指定分区编号来均匀分布数据的一种分区类型，因为通过在I/O设备上进行散列分区，使得这些分区大小一致。 ...(coalesca) 结合分区是将散列分区中的数据接合到其它分区中，当散列分区中的数据比较大时，可以增加散列分区，然后进行接合，值得注意的是，接合分区只能用于散列分区中。
MD5 是 Message Digest Algorithm 的缩写，译为信息摘要算法，它是 Java 语言中使用很广泛的一种加密算法。...彩虹表是一个用于加密散列函数逆运算的预先计算好的表, 为破解密码的散列值（或称哈希值、微缩图、摘要、指纹、哈希密文）而准备。 一般主流的彩虹表都在 100G 以上。...盐（Salt）：在密码学中，是指通过在密码任意固定位置插入特定的字符串，让散列后的结果和使用原始密码的散列结果不相符，这种过程称之为“加盐”。...3.实现代码 加盐是一种手段、是一种解决密码安全问题的思路，而它的实现手段有很多种，我们可以使用框架如 Spring Security 提供的 BCrypt 进行加盐和验证，当然，我们也可以自己实现加盐的功能...实现加盐机制的关键是在加密的过程中，生成一个随机的盐值，而且随机盐值尽量不要重复，这时，我们就可以使用 Java 语言提供的 UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一识别码
用途 Uid（唯一标识符）是用来在系统中唯一标识一个对象或实体的字符串。在开发中，使用随机且不重复的Uid可以用来避免重复数据和安全问题。...方法 生成随机且不重复的Uid的方法有很多，下面列举几种常用的生成方法。 使用UUID（Universally Unique Identifier） 这是一种标准的生成唯一标识符的方法。...在Java中可以使用java.util.UUID类生成，在Python中可以使用uuid模块生成。...使用散列函数将其他数据转换为Uid，如对时间戳进行散列。...另外，在使用第三种方法(使用散列函数)时，需要注意输入数据的唯一性，因为相同的输入数据会被转换为相同的Uid。因此,一般使用时间戳来解决这个问题，因为时间戳在毫秒级别上是唯一的。
散列函数，可以把它定义成hash(key)，其中 key 表示元素的键值，hash(key) 的值表示经过散列函数计算得到的散列值。 散列函数设计的基本要求： 1....散列冲突 再好的散列函数也无法避免散列冲突。常用的散列冲突解决方法有两类，开放寻址法（open addressing）和链表法（chaining）。...* 散列函数：对哈希算法的要求非常特别，更加看重的是散列的平均性和哈希算法的执行效率。 * 负载均衡：利用哈希算法替代映射表，可以实现一个会话粘滞的负载均衡策略。...（1）在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。 * 数据分片：通过哈希算法对处理的海量数据进行分片，多机分布式处理，可以突破单机资源的限制。...（2）如何快速判断图片是否在图库中？ * 分布式存储：利用一致性哈希算法，可以解决缓存等分布式系统的扩容、缩容导致数据大量搬移的难题。 （1）如何决定将哪个数据放到哪个机器上？
它是一个用来总结块中事务的数据结构。我们随后再详细讨论。 块标识符 要识别一个块，你会得到一个加密散列，一个数字签名。这是通过SHA256算法对块头进行两次HASH后创建的。...一个Merkle树通过节点对进行递归哈希构造，直到只有一个散列，称为root或merkle根。如果我们留在比特币的世界，那么使用的密码哈希算法是SHA256。每次应用两次。...例如： - 对于我的4笔交易的merkle树： log base 2（4）= 2 =>如果我有一个4个交易树的2个散列路径，我可以设法证明一个交易是否属于这个merkle树。...对于一个16个事务的merkle树： log base 2（16）= 4 =>如果我有一个有16个交易树的4个散列路径，我可以设法证明一个交易是否属于这个merkle树。...Log base 2（1500）= 10.55 =>如果我有一个1500个事务树的11个散列的路径，我可以设法证明一个事务是否属于这个merkle树。 也许下面这张图对你有所帮助。
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