散列表

散列表⽤的是数组⽀持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其 实就是数组的⼀种扩展，由数组演化⽽来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。

组成

散列函数

Hash(key)

1. 直接定址法：Hash（key）=a*key+b （a、b为常数）
2. 数字分析法
3. 平方取中法
4. 折叠法
5. 除留余数法：Hash（key）=key mod p （p是一个整数（最好是小于等于表长的质数））
6. 随机数法

散列冲突

• 开放定址法（Open addressing）
  • 线性探测法：一旦冲突，就找下一个地址，直到找到空地址存入，增量序列为1，2，3，4…
  • 二次探测法：一旦冲突，就找下一个地址，直到找到空地址存入，增量序列为12，-12，22，-22…，q2
  • 伪随机探测法：一旦冲突，就找下一个地址，直到找到空地址存入，增量序列为伪随机数

数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开放定址法

• 拉链法（chaining） 相同散列地址的记录链成一个单链表

基于链表的散列冲突处理⽅法⽐较适合存储⼤对 象、⼤数据量的散列表，⽽且，⽐起开放寻址法，它更加灵活，⽀持 更多的优化策略，⽐如⽤红⿊树代替链表

⼯业级散列表举例因素分析

1. 初始⼤⼩
2. 装载因⼦和动态扩容
3. 散列冲突解决⽅法
4. 散列函数

应用实例

LRU缓存淘汰算法

需要的操作：

• 往缓存中添加⼀个数据；
• 从缓存中删除⼀个数据；
• 在缓存中查找⼀个数据。

解决方案：

• LinkedHashMap，在散列的基础上，增加添加元素有序

Redis有序集合

需要的操作：

• 添加⼀个成员对象；
• 按照键值来删除⼀个成员对象；
• 按照键值来查找⼀个成员对象；
• 按照分值区间查找数据，⽐如查找积分在[100, 356]之间的成员 对象；
• 按照分值从⼩到⼤排序成员变量；

解决方案：

• 散列+跳表

LinkedHashMap

LinkedHashMap是通过双向链表和 散列表这两种数据结构组合实现的。LinkedHashMap中 的“Linked”实际上是指的是双向链表，并⾮指⽤链表法解决散列冲突

哈希算法

将任意⻓度的⼆进制值串映射为固定⻓度的⼆进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，⽽通过原始数据映射之后得到的⼆进制值串就是哈希值

需要满足的条件

• 从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希 算法）；
• 对输⼊数据⾮常敏感，哪怕原始数据只修改了⼀个Bit，最后得到 的哈希值也⼤不相同；
• 散列冲突的概率要很⼩，对于不同的原始数据，哈希值相同的概 率⾮常⼩；
• 哈希算法的执⾏效率要尽量⾼效，针对较⻓的⽂本，也能快速地 计算出哈希值。

应用

安全加密

1. MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5消息 摘要算法）
2. SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）
3. DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）
4. AES（Advanced Encryption Standard，⾼级加密标准）

发生脱库解决方案：

• 主要为了增加破解难度
• 要维护⼀个常⽤密码的字典表，把字典中的每个密码⽤哈 希算法计算哈希值，然后拿哈希值跟脱库后的密⽂⽐对
• 引⼊⼀个盐（salt），跟⽤户的密码组合在⼀ 起，增加密码的复杂度

唯一标识

获取数据固定片段（如前100、中100、后100字节）进行哈希算法，根据哈希值再进行判断可以节省大量计算。

数据校验

基于P2P协议文件下载，将一个文件分为多个文件块，可以对每个文件块进行哈希算法，保证数据安全。

散列函数

保证哈希冲突小，出现冲突时，使用开放定址法、拉链法解决冲突。

负载均衡

保证会话粘滞（Session sticky），需要在同⼀个客户端上，在⼀次会话中的所有请求都 路由到同⼀个服务器上。

可以通过 哈希算法，对客户端IP地址或者会话ID计算哈希值，将取得的哈希值 与服务器列表的⼤⼩进⾏取模运算，最终得到的值就是应该被路由到 的服务器编号。

数据分片

两个例子

1. 如何统计“搜索关键词”出现的次数？

以先对数据进⾏分⽚，然后采⽤多台机器处 理的⽅法，来提⾼处理速度；

为了提⾼处理的速 度，我们⽤n台机器并⾏处理。我们从搜索记录的⽇志⽂件中，依次读 出每个搜索关键词，并且通过哈希函数计算哈希值，然后再跟n取模， 最终得到的值，就是应该被分配到的机器编号。

2. 如何快速判断图⽚是否在图库中？

同样可以对数据进⾏分⽚，然后采⽤多机处理。我们准备n台机 器，让每台机器只维护某⼀部分图⽚对应的散列表。我们每次从图库 中读取⼀个图⽚，计算唯⼀标识，然后与机器个数n求余取模，得到的 值就对应要分配的机器编号，然后将这个图⽚的唯⼀标识和图⽚路径 发往对应的机器构建散列表；

当要判断⼀个图⽚是否在图库中的时候，我们通过同样的哈希算 法，计算这个图⽚的唯⼀标识，然后与机器个数n求余取模。假设得到 的值是k，那就去编号k的机器构建的散列表中查找。

分布式存储

问题原因：

• 但是，如果数据增多，原来的10个机器已经⽆法承受了，我们就需要 扩容了，⽐如扩到11个机器，这时候⿇烦就来了；

• 原来的数据是通过与10来取模的。⽐如13这个数据，存储在编号为3 这台机器上。但是新加了⼀台机器中，我们对数据按照11取模，原来13这个数据就被分配到2号这台机器上了。

解决方案：⼀致性哈希算法

• 假设有k个机器，数据的哈希值的范围是[0, MAX]。我们将整个范 围划分成m个⼩区间（m远⼤于k），每个机器负责m/k个⼩区间。当 有新机器加⼊的时候，就将某⼏个⼩区间的数据，从原来的机器 中搬移到新的机器中。这样，既不⽤全部重新哈希、搬移数据，也保持了各个机器上数据数量的均衡；
• ⼀致性哈希算法的基本思想就是这么简单。除此之外，它还会借助⼀ 个虚拟的环和虚拟结点，更加优美地实现出来；