Hash算法的有哪几种，优缺点，使用场景
Hash ，一般叫做散列算法，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入，相当于一种压缩映射，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。
• 加法Hash；把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果
/** * 加法hash * * @param key * 字符串 * @param prime * 一个质数 * @return hash结果 */ public static int additiveHash(String key, int prime) { int hash, i; for (hash = key.length(), i = 0; i < key.length(); i++) hash += key.charAt(i); return (hash % prime); }
• 位运算Hash；这类型Hash函数通过利用各种位运算（常见的是移位和异或）来充分的混合输入元素
/** * 旋转hash * * @param key * 输入字符串 * @param prime * 质数 * @return hash值 */ public static int rotatingHash(String key, int prime) { int hash, i; for (hash = key.length(), i = 0; i < key.length(); ++i) hash = (hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ key.charAt(i); return (hash % prime); // return (hash ^ (hash>>10) ^ (hash>>20)); }
• 乘法Hash；这种类型的Hash函数利用了乘法的不相关性（乘法的这种性质，最有名的莫过于平方取头尾的随机数生成算法，虽然这种算法效果并不好）；
static int bernstein(String key) { int hash = 0; int i; for (i=0; i<key.length(); ++i) hash = 33*hash + key.charAt(i); return hash; }
jdk5.0里面的String类的hashCode()方法也使用乘法Hash；32位FNV算法
int M_SHIFT = 0; public int FNVHash(byte[] data) { int hash = (int) 2166136261L; for(byte b : data) hash = (hash * 16777619) ^ b; if(M_SHIFT == 0) return hash; return (hash ^ (hash >> M_SHIFT)) & M_MASK; }
改进后的 FNV 算法
public static int FNVHash1(String data) { final int p = 16777619; int hash = (int) 2166136261L; for (int i = 0; i < data.length(); i++) hash = (hash ^ data.charAt(i)) * p; hash += hash << 13; hash ^= hash >> 7; hash += hash << 3; hash ^= hash >> 17; hash += hash << 5; return hash; }
常见的还有乘以一个不断改变的数
static int RSHash(String str) { int b = 378551; int a = 63689; int hash = 0; for (int i = 0; i < str.length(); i++) { hash = hash * a + str.charAt(i); a = a * b; } return (hash & 0x7FFFFFFF); }
• 除法Hash；除法和乘法一样，同样具有表面上看起来的不相关性。不过，因为除法太慢，这种方式几乎找不到真正的应用
• 查表Hash；查表Hash最有名的例子莫过于CRC系列算法。虽然CRC系列算法本身并不是查表，但是，查表是它的一种最快的实现方式。查表Hash中有名的例子有：Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。
• 混合Hash；混合Hash算法利用了以上各种方式。各种常见的Hash算法，比如MD5、Tiger都属于这个范围。它们一般很少
- 数组 hash
inline int hashcode(const int *v) { int s = 0; for(int i=0; i<k; i++) s=((s<<2)+(v[i]>>4))^(v[i]<<10); s = s % M; s = s < 0 ? s + M : s; return s; }
在面向查找的Hash函数里面使用
环 hash
环 hash 计算步骤
- 首先求出哈希值， 并将其分配到 0~2^32 的圆上，其实把机器编号 hash 到这个环上。
- 采用同样的方法求出存储数据键的哈希值，并映射到相同的圆上
- 然后从数据映射到位置开始顺时针开始找，将数据保存到找到的第一个服务器，如果 2^32 仍然找不到服务器，就会保存到第一台服务器上。
环 hash 存在的问题
数据倾斜问题
数据倾斜是指，当机器不多时，几台机器在环上面贴的很近，分布是不是很均匀，会导致大部分数据集中到这几台机器上，这样就产生了数据倾斜问题。
如何解决数据倾斜问题？
引入了虚拟机器概念，一台机器需要在环上映射出多个这个位置，比如 我们用机器的 ip 来 hash ，这样就实现了一台物理机映射出多个虚拟机器的编号。
