u8,u8国际,u8国际官方网站,u8国际网站,u8国际网址,u8国际链接,u8体育,u8体育官网,u8体育网址,u8注册,u8体育网址,u8官方网站,u8体育APP,u8体育登录,u8体育入口哈希算法也被称为散列算法，但英语单词是 Hash,简单地说，任何长度的输入信息都可以通过算法转换为固定长度的输出信息，即哈希值。通常，哈希值的格式是16或10进制，如以下使用 md5 哈希算法示例

　　无碰撞 不同的信息应该得到不同的值，但从理论上讲，哈希算法实际上可能会发生碰撞，输入信息是无限的，而输出的哈希值长度是固定的，所以它是有限的。例如，如果你想把10个苹果放在9个抽屉里，一个抽屉里肯定会有多个苹果，但哈希算法的碰撞概率很小，比如128个哈希值，有2个128个空间。

　　在互联网场景中，它通常面临大量的数据和用户。为了满足大量数据的写入和查询，以及高可用性，单机存储服务器当然不能满足需求，通常需要使用多个服务器来形成分布式存储。

　　在本文中，为了方便大家更好的理解，这里列出了三个用户，即 James、 Bob、 Lee,我们需要在存储服务器节点中写下用户的图片ABC三个节点，当查询用户的图片时，需要快速定位用户的图片存储在哪个节点，然后直接从该节点查询，以满足高效的查询。

　　首先，我们可以识别用户标志 Hash 计算，为了方便演示，我在这里使用用户名作为Hash当然，你也可以对待用户IP或者是UserId 进行Hash计算,Hash计算后会生成一个int这里的公式是 hash(name) % 3，计算结果只有三种情况，即 0、1、2，然后我们将这三种结果和三个存储节点进行映射，0 == A,1 == B,2 == C。因为Hash算法在多次计算一个值后会得到相同的hash值，所以上面的公式，一个用户的图片每次都会固定在其中一个节点中，这样查询也可以通过hash算法快速找到用户图片所在的节点。

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