一、hash值是什么

是用来加密的一种方式文件校验

我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并木有抗数据篡改的能力，它们一定程度上能检查并纠正数据传输中的信道误码，但却不能防止对数据的恶意破坏

MD5

Hash算法的"数字指纹"特性，使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法，不少Unix系统（System）有提供计算md5

checksum的命令。

数字签名

Hash

算法也是现代密码（PassWORD）体系中的1个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢，因此在数字签名协议中，单向散列函数扮演了1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。并且这样的协议还有其他的优点。

鉴权协议

如下的鉴权协议又被称作"挑战--认证模式：在传输信道是可被侦听，但不可被篡改的情形下，这是一种容易而安全的方法。

二、什么叫哈希值？

哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的。 消息身份验证代码 (MAC) 哈希函数通常与数字签名一起用于对数据进行签名，而消息检测代码 (MDC) 哈希函数则用于数据完整性。 小红和小明可按下面的方式使用哈希函数以确保数据完整性。如果小红对小明编写一条消息并创建该消息的哈希，则小明可以在稍后散列该消息并将他的哈希与原始哈希进行比较。如果两个哈希值相同，则该消息没有被更改；但是，如果值不相同，则该消息在小红编写它之后已被更改。为了使此系统运行，小红必须对除小明外的所有人保密原始的哈希值。

三、什么是哈希值？哈希值如何使用？

哈希值，即HASH值，是通过对文件内容进行加密运算得到的一组二进制值，主要用途是用于文件校验或签名。

不同的文件（哪怕细微的差异）得到的哈希值均不相同，因此哈希值可做为文件唯一性判别。

对于普通上网者而言，可以通过对下载后的文件进行哈希值较验，以判断该文件是否在发布后被人修改过，保证下载的正确性。

四、哈希值是什么

哈希值，又称：散列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列值的指纹。

散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

扩展资料：

哈希值的性质：

所有散列函数都有如下一个基本特性：如果两个散列值是不相同的（根据同一函数），那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。

这个特性是散列函数具有确定性的结果，具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。但另一方面，散列函数的输入和输出不是唯一对应关系的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的。

但也可能不同，这种情况称为“散列碰撞（collision）”，这通常是两个不同长度的输入值，刻意计算出相同的输出值。

输入一些数据计算出散列值，然后部分改变输入值，一个具有强混淆特性的散列函数会产生一个完全不同的散列值。

典型的散列函数都有非常大的定义域，比如SHA-2最高接受(2-1)/8长度的字节字符串。同时散列函数一定有着有限的值域，比如固定长度的比特串。

在某些情况下，散列函数可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的单射。散列函数必须具有不可逆性。

参考资料来源：百度百科-哈希值

五、哈希值是什么意思？

一般翻译做"散列"，也有直接音译为"哈希"的。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。

六、关于哈希值

通俗来讲，哈希值就是文件的身份证，不过比身份证还严格。他是根据文件大小，时间，类型，创作者，机器等计算出来的，很容易就会发生变化，谁也不能预料下一个号码是多少，也没有更改他的软件。哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的。

有这样一种情境，有三万张图片我们要均匀放置于三个缓存服务器上

简单的做法是对缓存的key进行哈希计算，得到的值进行取模计算，所得到的余数，便是缓存的服务器编号

hash % 机器数 = 余数

当机器数为3时无论值为多少，其余数永远只有0，1，2三种情况

那么根据余数，我们给服务器进行编号s0,s1,s2,余数为0的放置于s0服务器上，1，2同理。

这样我们就将三万张图片的缓存均分成三份存放与三台缓存服务器中

因为对同一张图片进行哈希计算时，所得到的哈希值是不变的，所以当需要访问图片时，只要再次进行哈希计算和取模计算，就能获取到图片存放于哪台服务器，便可以去该服务器中查找满足了我们的需求。而这种算法也称之为哈希算法

这其中有一个问题，那便是如果我增加一台服务器呢

可以预见的是，当增加一台服务器服务器数变成了4.而余数也出现了4种情况

这时向s2的服务器查询时，无法读取到图片，这导致了程序无法从缓存服务器中读取数据，这时程序就会向后端服务器请求，而大量的缓存同时失效，会导致所有请求都指向后端服务器，这会引起后端服务器的崩溃。

这是就要引入一致性哈希算法

还是同样的三个缓存服务器，这次我们将哈希值对2 32取模，所得到的数一定是1到2 32之间的一个整数

然后我们想像一个圆环，其上的每一个点都代表1到2^32之间的一个整数，而这个圆环也被称为hash环

之后我们对服务器A进行取模计算，这样算出来的整数肯定在1到2^32之间，将这个整数代表为服务器A,并且我们可以将这个整数映射到哈希环上，同样的道理我们处理另外两个服务器，这时三个服务器都被映射到了哈希环上，对于图片我们也将他映射到哈希环上

那么我们只要从图片的哈希值开始，沿顺时针在哈希环上查找，遇到的第一个服务器便是图片缓存所在的服务器

这时哪怕新添加一个服务器在哈希环上，我门所丢失的缓存数据也只是新添加的服务器到逆时针方向遇到的第一个服务器这部分数据，而这样仍然有大部分缓存在缓存服务器中可以被查找到，这样可以帮助后端服务器分担大部分压力，不会使服务器崩溃，而这部分丢失的缓存数据，之后重新在后端加载便可以了

这又引入了另一个问题，哈希偏斜

我们无法确保三个服务器在哈希环上为均分的状态，很有可能其中一台服务器分到了很大部分而另两台分到了很少的部分，这样同样会有后端服务器崩溃的隐患

我们可以添加很多虚拟结点同一个服务器我们分出许多虚拟节点，映射在哈希环上，哈希环上的节点越多，缓存被均分的概率便越大，这样可以尽可能的保证缓存在服务器上是接近理想均分的状态，避免了哈希偏斜的问题