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　　FNV哈希全名为Fowler-Noll-Vo算法，是以三位发明人Glenn Fowler，Landon Curt Noll，Phong Vo的名字来命名的，最早在1991年提出。它可以快速hash大量的数据并保持较小的冲突概率，适合hash一些相近的字符串比如IP地址、URL、文件名等等。目前FNV算法有三个版本，分别是: FNV-0(已废弃)、FNV-1以及FNV-1a。这三个算法的结构非常相似，因此呢，在这里就一块说了。

　　总体来说，FNV-0、FNV-1以及FNV-1a都有两个参数，第一个是offset，第二个是一个素数，对于FNV-0来说OFFSET是0，然后PRIME和FNV-1一致，流程也和FNV-1一致，然后FNV-1和FNV-1a的区别是先算异或还是先算乘法，其他的也都是相同的，具体如下图，应该是比较清晰了。

　　整个FNV-HASH的结构到这里其实就讲完了，然后发现本文的字数有点少，再来瞎聊几句，凑一下字数吧。

　　在我用Go写FNV-HASH的实现的时候，发现Go居然内置了这个算法，灰常是神奇，具体Go的代码在下面的链接当中

　　然后他有了，咱这就借鉴一下官方实现就好了，因此呢，下面Go的代码我就不给出来了，官方的实现实际上比我上面讲的要多，但是对于32位哈希来说是一样的，下面我来写个已经废弃的FNV-0吧，主体代码格式借鉴官方库来了。

　　本文应该是MurMurHash算法介绍的最后一篇，来一起看一下最新的MurMurHash算法的具体过程，对于最新的算法来说，整个流程和之前的其实也比较相似，这里从当中找到了伪代码，也就不贴出来Google官方给出的推荐代码了，先来看一下给出的伪代码，这里只有32位的伪代码。

　　均匀散列函数（Uniform Hash Function）是一种将不同长度的输入数据映射到相同大小的输出数据的散列函数。均匀散列函数的主要特点是，对于相同的输入数据，无论其长度如何，都会得到相同的输出散列值。这种散列函数常用于数据结构的存储和查找，例如哈希表、散列表等。

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　　近段时间一直在总结分布式系统架构常见的算法。前面我们介绍过布隆过滤器算法。接下来介绍一个非常重要、也非常实用的算法：一致性哈希算法。通过介绍一致性哈希算法的原理并给出了一种实现和实际运用的案例，带大家真正理解一致性哈希算法。

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