要讲一致性Hash原理,先从一般性Hash讲起,其实Hash的本质就是一个长度可变的数组,那为什么Hash的时间复杂度是O(1),而其他类型的数据结构查找都是要遍历来,遍历去,即便是树,二叉树,也是要
一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法、或者数据库分库分表算法。现在的互联网服务架构中，为避免单点故障、提升处理效率、横向扩展等原因，分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式，所以也产出了几种数据分片的方法： 1.取模，2.划段，3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数，即节点数不能变，不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点，变了分片规则就需要改变，需要迁移的数据也多。 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢？ 一致性hash：对节点和数据，都做一次hash运算，然后比较节点和数据的hash值，数据值和节点最相近的节点作为处理节点。为了分布得更均匀，通过使用虚拟节点的方式，每个节点计算出n个hash值，均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。 1、原理 (1)环形Hash空间 按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。 现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图
由于Hash 索引结构的特殊性，所以其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，而B-Tree 索引 则需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
典型的应用场景是：有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1/N的服务。
在计算机科学中，Hash函数（散列函数）是一种将输入数据映射到固定大小的散列值（哈希值）的函数。Python提供了强大而灵活的Hash函数，用于在各种应用中实现数据存储、数据校验、加密等功能。本文将从入门到精通介绍Python中Hash函数的使用。
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。
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。 可 能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
HASH 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中元素b，a被称为键值
当服务器的数据量和访问量很大的时候，我们可能需要寻找一种解决方案去解决诸如分布式、缓存优化的问题，这也是面试高级或资深服务器开发经常会遇到的问题。 我们先以一个例子来说明为什么要使用一致性哈希算法，这里以著名的开源缓存库memcache来说明： MemCache是什么 MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap
1. 一致性 hash 算法应用领域 ---- 分布式数据存储场景：缓存、ES、Hadoop、分布式数据库 2. 一致性 hash 算法引出 ---- 单节点服务器，以缓存为例 使用缓存的目的：提升
hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询. 比如< , 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样
概念： 哈希（hash），也叫做散列、数据摘要等，是一种常见的数据结构。哈希的表的核心概念分为哈希表和哈希函数。 哈希表（hashTable） 哈希表之前讲过，有需要的可以参考：点击打开哈希表 哈希函数 哈希函数就是将某一不定长的对象映射为另一个定长的对象。能够做到这一点的函数有很多，那什么可以作为哈希函数？这里我们首先要明确下什么可以作为哈希函数。 如果两个不同的对象经过哈希函数计算后得到相同的哈希值，则这就是所谓的冲突。冲突会导致很多的异常，说一种极端的情况：如果一个哈希函数的计算记过经常为0，那么它根
HashMap是Java开发当中使用得非常多的一种数据结构，因为其可以快速的定位到需要查找到数据，其最快的速度可以达到O(1)，最差的时候也可以达到O(n)。本文以Java8中的HashMap做为分析原型，因为不同的JDK版本中的HashMap，可能存在着底层实现上的不一样。
在webpack中有时需要使用hash来做静态资源实现增量更新方案之一，文件名的hash值可以有三种hash生成方式，每一种都有不同应用场景，那么三者有何区别呢？
注： 本文是对《跟老齐学Python：轻松入门》和《Python大学实用教程》有关字典对象的学习补充和提升。更多有关这两本书的资料，请阅读如下链接：
JDK1.7的HashMap主要采用的是数组+链表进行存储的，数组存放的是一个类，而这个类中有四个字段，分别是hashcode（用于存放在数组的指定下标下面）、key、value、next（发生hash冲突时指向下一个类从而形成链表）。
当你看到这个标题的时候，你也许会想我可以使用hashmap之类的来存储值，然后get就是了。又或者把数据存在数据库里然后去判断就可以了。
在计算机的世界里,每个文件也可以有自己的一个散列值,字符串、视频、语音等等都可以转换成二进制的数据,他们都能拥有自己的散列值,每个文件的散列值同样可以是独一无二的.
哈希表，是根据 key 值直接进行数据访问的数据结构。即通过一个 hash 函数，将 key 转换成换成数组的索引值，然后将 value 存储在该数组的索引位置。如下图：
如果没有覆盖 hashCode() 方法，那么哈希值为底层 JDK C++ 源码实现，实例每次调用hashcode()方法，只有第一次计算哈希值，之后哈希值会存储在对象头的 标记字（MarkWord） 中。
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下：
Redis 中的 Hash 数据 是一个 键值对集合 , 类似于 Java 中的 Map 集合 ;
Redis 的 Hash 类型是一种键值对集合，这种数据类型适合用于存储对象。在 Hash 类型中，每个键都有一个对应的值，这和 Python 的字典、Java 的 HashMap 以及 JavaScript 的对象非常相似。
作者：foxxiao，腾讯 WXG 后开开发工程师 本文对完美 Hash 的概念进行了梳理，通过 Hash 构建步骤来了解它是如何解决 Hash 冲突的，并比较了 Hash 表和完美 Hash 表。下面介绍常见的 Hash 与 Perfect Hash 函数及它们在不同场景的应用。 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散
有时候忘记mysql密码了,需要重启服务去重设密码, 这太麻烦了. 所以有没得办法不重启修改密码呢? 我最先想到的是 既然我们已经知道了mysql的连接过程, 那么我们就可以自定义密码字段了. 基础
hash() 函数可以应用于数字、字符串和对象，不能直接应用于 list、set、dictionary。
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立索引来提高性能（mysql索引的使用），但很少会去关注索引的类型该如何选择，在mysql中支持有两种类型，最常用的也是默认的Btree类型，其次就是最容易被忽略的Hash类型。下面将分别介绍两种索引类型的区别。
从字面上看：区块链是由一个个记录着各种信息的小区块链接起来组成的一个链条，类似于我们将一块块砖头叠起来，而且叠起来后是没办法拆掉的，每个砖头上面还写着各种信息，包括：谁叠的，什么时候叠的，砖头用了什么材质等等，这些信息你也没办法修改。
在日常开发工作中，HashMap是使用频率相当高的一个工具，同时「HashMap」的底层实现和原理，也成了面试题中的常客。最近又翻看了一下源码，做个记录。(本文都是基于jdk1.8的源码)
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
Hash 表示的是一种字段与值之间的映射关系，与很多编程语言中的map或者字典类型类似。Redis其实本身就可以本身就可以看作一个大Hash，其字符串类型的键关联到字符串或者链表之类的数据对象。而Redis 中的数据对象也可以再次使用Hash，其字段和值必须是字符串类型，在这里其实可以简单的理解为一个大Map。
Redis 的散列会将一个键和一个散列在数据库里关联起来，用户可以在散列中为任意多个字段设置值。与字符串键一样，散列的字段和值既可以是文本数据，也可以是二进制数据。
http://blog.chinaunix.net/uid-9234131-id-5088292.html
hash算法有很多种。比如MD5、SHA1、SH2（SHA224、SHA256、SHA384和SHA512）、SH3、RIPEMD-160。
欧拉函数（Euler's totient function），记作φ(n)，是数论中的一个重要函数。
JDK1.8 之前 HashMap 底层是node数组和链表结合在一起使用也就是链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过(n-1)&hash判断当前元素存放的位置(这里的n指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的hash 值以及key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过
hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.
表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
HashMap是面试中经常被问到的一个问题，不管是初级还是中级以及高级，都会问到，只不过深度不一样，今天我们就详细解析一下HashMap的源码,为了大家能碎片时间看完，我们分为多篇文章解析，首先从1.7JDK版本开始解析，
问题导读 1.哈希算法在区块链的作用是什么？ 2.什么是哈希算法？ 3.哈希算法是否可逆？ 4.比特币采用的是什么哈希算法？ 作用 在学习哈希算法前，我们需要知道哈希在区块链的作用 哈希算法的作用如下： 区块链通过哈希算法对一个交易区块中的交易信息进行加密，并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串。 区块链的哈希值能够唯一而精准地标识一个区块，区块链中任意节点通过简单的哈希计算都接获得这个区块的哈希值，计算出的哈希值没有变化也就意味着区块链中的信息没有被篡改。 定义 hash （哈希或散列）
Hash表也叫 散列表，具有像数组那样根据随机访问的特性，可以根据 key来获得 value。
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，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。(来源百度百科解释)
「哈希函数」H使用变长的数据分组M作为输入，生成固定长度的结果h=H(M)这一值也称为哈希值或者散列值。对于广义上的哈希函数而言，这个实际上就是把某个任意大小的集合映射到某个固定长度的集合里面，就好比我们编程语言经常会用到的哈希表，里面也是用到了哈希函数。
在put源码中，且有一段循环遍历就是为了防止存在相同的 key 值，若发现两个 hash 值（key）相同时，HashMap 的处理方式是用新 value 替换旧 value，这里并没有处理 key
Redis 数据库hash数据类型是一个string类型的key和value的映射表，适用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。 Python的redis模块实现了Redis哈希（Hash）命令行操作的几乎全部命令，包括HDEL、HEXISTS、HGET、HGETALL、HINCRBY、HKEYS、HLEN 、HMGET 、HMSET 、HSET 、HSETNX 、HVALS 。但是无法支持HINCRBYFLOAT 、HSCAN 等命令。
假设有一个由A、B、C三个节点组成的KV服务，每个节点存放不同的KV数据。通过哈希算法，每个key都可以寻址到对应的服务器，比如，查询key是key-01，计算公式为hash(key-01)%3，经过计算寻址到了编号为1的服务器节点A
h(k)=[(ak+b)mod p]mod m 其中a,b是{0,..,p-1}中的随机值，P是一个大的质数
什么是区块链？ 从字面上看：区块链是由一个个记录着各种信息的小区块链接起来组成的一个链条，类似于我们将一块块砖头叠起来，而且叠起来后是没办法拆掉的，每个砖头上面还写着各种信息，包括：谁叠的，什么时候叠的，砖头用了什么材质等等，这些信息你也没办法修改。 从计算机上看：区块链是一种比较特殊的分布式数据库。分布式数据库就是将数据信息单独放在每台计算机，且存储的信息的一致的，如果有一两台计算机坏掉了，信息也不会丢失，你还可以在其他计算机上查看到。 区块链是一种分布式的，所以它是没有中心点的，信息存储在所有加入到区块
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