哈希加密解密原理（哈希加密算法原理）
哈希加密解密原理（哈希加密算法原理）
一、哈希HASH
哈希(散列)函数 MD5 SHA1/256/512 HMAC
Hash的特点：
1.算法是公开的
2.对相同数据运算，得到的结果是一样的
3.对不同数据运算，如MD5得到的结果是128位，32个字符的十六进制表示，没法逆运算
1.MD5加密
MD5加密的特点：
不可逆运算
对不同的数据加密的结果是定长的32位字符（不管文件多大都一样）
对相同的数据加密，得到的结果是一样的（也就是复制）。
抗修改性 : 信息“指纹”，对原数据进行任何改动,哪怕只修改一个字节,所得到的 MD5 值都有很大区别.
弱抗碰撞 : 已知原数据和其 MD5 值,想找到一个具有相同 MD5 值的数据(即伪造数据)是非常困难的.
强抗碰撞: 想找到两个不同数据,使他们具有相同的 MD5 值,是非常困难的
MD5 应用:
一致性验证：MD5将整个文件当做一个大文本信息，通过不可逆的字符串变换算法，产生一个唯一的MD5信息摘要，就像每个人都有自己独一无二的指纹,MD5对任何文件产生一个独一无二的数字指纹。
那么问题来了，你觉得这个MD5加密安全吗？其实是不安全的，不信的话可以到这个网站试试：md5破解网站。可以说嗖地一下就破解了你的MD5加密！
2.SHA加密
安全哈希算法（Secure Hash Algorithm）主要适用于数字签名标准（Digital Signature Standard DSS）里面定义的数字签名算法（Digital Signature Algorithm DSA）。对于长度小于2^64位的消息，SHA1会产生一个160位的消息摘要。当接收到消息的时候，这个消息摘要可以用来验证数据的完整性。在传输的过程中，数据很可能会发生变化，那么这时候就会产生不同的消息摘要。当让除了SHA1还有SHA256以及SHA512等。
二、base64加密
1.Base64说明
描述：Base64可以成为密码学的基石，非常重要。
特点：可以将任意的二进制数据进行Base64编码
结果：所有的数据都能被编码为并只用65个字符就能表示的文本文件。
65字符：A~Z a~z 0~9 + / =
对文件进行base64编码后文件数据的变化：编码后的数据~=编码前数据的4/3，会大1/3左右。
2.命令行进行Base64编码和解码
编码：base64 123.png -o 123.txt
解码：base64 123.txt -o test.png -D
2.Base64编码原理
1)将所有字符转化为ASCII码；
2)将ASCII码转化为8位二进制；
3)将二进制3个归成一组(不足3个在后边补0)共24位，再拆分成4组，每组6位；
4)统一在6位二进制前补两个0凑足8位；
5)将补0后的二进制转为十进制；
6)从Base64编码表获取十进制对应的Base64编码；
处理过程说明：
a.转换的时候，将三个byte的数据，先后放入一个24bit的缓冲区中，先来的byte占高位。
b.数据不足3byte的话，于缓冲区中剩下的bit用0补足。然后，每次取出6个bit，按照其值选择查表选择对应的字符作为编码后的输出。
c.不断进行，直到全部输入数据转换完成。
通过之前的学习，我们已经了解了哈希函数在散列表中的应用，哈希函数就是哈希算法的一个应用。那么在这里给出哈希的定义： 将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射规则就是哈希算法，得到的二进制值串就是哈希值 。
要设计一个好的哈希算法并不容易，它应该满足以下几点要求：
哈希算法的应用非常广泛，在这里就介绍七点应用：
有很多著名的哈希加密算法：MD5、SHA、DES...它们都是通过哈希进行加密的算法。
对于加密的哈希算法来说，有两点十分重要：一是很难根据哈希值反推导出原始数据；二是散列冲突的概率要很小。
当然，哈希算法不可能排除散列冲突的可能，这用数学中的 鸽巢原理 就可以很好解释。以MD5算法来说，得到的哈希值为一个 128 位的二进制数，它的数据容量最多为 2 128 bit，如果超过这个数据量，必然会出现散列冲突。
在加密解密领域没有绝对安全的算法，一般来说，只要解密的计算量极其庞大，我们就可以认为这种加密方法是较为安全的。
假设我们有100万个图片，如果我们在图片中寻找某一个图片是非常耗时的，这是我们就可以使用哈希算法的原理为图片设置唯一标识。比如，我们可以从图片的二进制码串开头取100个字节，从中间取100个字节，从结尾取100个字节，然后将它们合并，并使用哈希算法计算得到一个哈希值，将其作为图片的唯一标识。
使用这个唯一标识判断图片是否在图库中，这可以减少甚多工作量。
在传输消息的过程中，我们担心通信数据被人篡改，这时就可以使用哈希函数进行数据校验。比如BT协议中就使用哈希栓发进行数据校验。
在散列表那一篇中我们就讲过散列函数的应用，相比于其它应用，散列函数对于散列算法冲突的要求低很多（我们可以通过开放寻址法或链表法解决冲突），同时散列函数对于散列算法是否能逆向解密也并不关心。
散列函数比较在意函数的执行效率，至于其它要求，在之前的我们已经讲过，就不再赘述了。
接下来的三个应用主要是在分布式系统中的应用
复杂均衡的算法很多，如何实现一个会话粘滞的负载均衡算法呢？也就是说，我们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。
最简单的办法是我们根据客户端的 IP 地址或会话 ID 创建一个映射关系。但是这样很浪费内存，客户端上线下线，服务器扩容等都会导致映射失效，维护成本很大。
借助哈希算法，我们可以很轻松的解决这些问题：对客户端的 IP 地址或会话 ID 计算哈希值，将取得的哈希值域服务器的列表的大小进行取模运算，最后得到的值就是被路由到的服务器的编号。
假设有一个非常大的日志文件，里面记录了用户的搜索关键词，我们想要快速统计出每个关键词被搜索的次数，该怎么做呢？
分析一下，这个问题有两个难点：一是搜索日志很大，没办法放到一台机器的内存中；二是如果用一台机器处理这么大的数据，处理时间会很长。
针对这两个难点，我们可以先对数据进行分片，然后使用多台机器处理，提高处理速度。具体思路：使用 n 台机器并行处理，从日志文件中读出每个搜索关键词，通过哈希函数计算哈希值，然后用 n 取模，最终得到的值就是被分配的机器编号。
这样，相同的关键词被分配到了相同的机器上，不同机器只要记录属于自己那部分的关键词的出现次数，最终合并不同机器上的结果即可。
针对这种海量数据的处理问题，我们都可以采用多机分布式处理。借助这种分片思路，可以突破单机内存、CPU等资源的限制。
处理思路和上面出现的思路类似：对数据进行哈希运算，对机器数取模，最终将存储数据（可能是硬盘存储，或者是缓存分配）分配到不同的机器上。
你可以看一下上图，你会发现之前存储的数据在新的存储规则下全部失效，这种情况是灾难性的。面对这种情况，我们就需要使用一致性哈希算法。
哈希算法是应用非常广泛的算法，你可以回顾上面的七个应用感受一下。
其实在这里我想说的是一个思想： 用优势弥补不足 。
例如，在计算机中，数据的计算主要依赖 CPU ，数据的存储交换主要依赖内存。两者一起配合才能实现各种功能，而两者在性能上依然无法匹配，这种差距主要是： CPU运算性能对内存的要求远高于现在的内存能提供的性能。
也就是说，CPU运算很快，内存相对较慢，为了抹平这种差距，工程师们想了很多方法。在我看来，散列表的使用就是利用电脑的高计算性能（优势）去弥补内存速度（不足）的不足，你仔细思考散列表的执行过程，就会明白我的意思。
以上就是哈希的全部内容
简单的说就是你的数据（明文）通过一种算法+加密密钥（密文），然后传输给另一方，另一方收到后用同样的算法+解密密钥（等同你的加密密钥）将你的密文解密。目前用的算法：哈希，MD5，SHA等。
