1.String源码分析(1)--哈希篇
2.文件哈希计算工具
3.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、哈希缩容以及rehash
4.快速搞懂MD5解密原理，源码了解常用的网哈MD5在线解密网站
5.深入理解 IPFS - DHT 网络（1）
6.宇宙最强开源破解密码利器：Hashcat 第一篇

String源码分析(1)--哈希篇

       本文基于JDK1.8，从Java中==符号的希算使用开始，解释了它判断的法源是对象的内存地址而非内容是否相等。接着，哈希php全站系统源码通过分析String类的源码equals()方法实现，说明了在比较字符串时，网哈应使用equals()而非==，希算因为equals()方法可以准确判断字符串内容是法源否相等。

       深入探讨了String类作为“值类”的哈希特性，即它需要覆盖Object类的源码equals()方法，以满足比较字符串时逻辑上相等的网哈需求。同时，希算强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法，法源以确保基于散列的集合（如HashMap、HashSet和Hashtable）可以正常工作。解释了哈希码（hashcode）在将不同的输入映射成唯一值中的作用，以及它与字符串内容的关系。

       在分析String类的hashcode()方法时，介绍了计算哈希值的公式，包括使用这个奇素数的原因，以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响，提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间，并介绍了生日攻击这一概念，解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。

       最后，总结了哈希碰撞与散列表性能的关系，以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的最短长度的考虑因素，并提醒读者在理解和学习JDK源码时，可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。

文件哈希计算工具

       NetFileHash是一款基于C#开发的文件哈希计算工具，支持MD5、SHA1、跳蹬游戏源码SHA、SHA、SHA算法。

       功能特点包括：视频演示、下载地址、VirusTotal检测、微步沙箱报告以及源码地址。

       项目展示三个阶段：未计算、计算中、计算完成。

       举例校验信息，以文件"C:\Users\Master\Desktop\FileHash.exe"为例，大小为字节，计算得到以下哈希值：

       MD5: DA7CAAAA3CD8D9CBD

       SHA1: DD2FECFA6E0DCEE3FC6

       SHA: EAECD9BDB8BAFDACDCBFCEFB2AB

       SHA: BC3EBB8CBCD6DFCFDE2DEBAFB2DCDFDEFDA7FEA

       SHA: CAE7D3EE1AD7BEDBFABCDA6EBBCC4BFF5AEB2ECEE1EEA3F5B

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时，Redis 使用链表法解决，将冲突的键值对通过链表连接，但随着数据量增加，冲突加剧，查找效率降低。负载因子衡量冲突程度，负载因子越大，冲突越严重。为优化性能，Redis 需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算，直击涨停源码如哈希表长度为4，实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。

       综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，庄家来了指标源码优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

快速搞懂MD5解密原理，了解常用的MD5在线解密网站

       MD5解密原理与在线网站解析

       MD5是一种广泛使用的哈希算法，用于生成固定长度的数字指纹，以确保数据完整性和身份验证。然而，MD5的加密过程是不可逆的，这意味着无法从散列值推导出原始数据。不过，通过寻找不同的原始数据生成相同散列值的方法，我们能加速这一过程，即所谓的“碰撞”。这是MD5解密的核心原理。

       1、MD5算法原理

       MD5算法以位分组处理输入信息，每一分组划分为个位子分组。经过一系列复杂处理后，算法输出四个位分组，拼接后形成位的散列值，确保了数据的唯一性。

       2、MD5在线解密流程

       在线MD5解密主要应用于渗透测试或网络安全评估。在获取到管理员或用户密码的MD5密文后，可以使用在线平台或工具进行解密。这些工具通常会将常见密码的MD5值存储在数据库中，然后将待解密字符串与之比较，以找到匹配的源码。下图展示了MD5在线解密平台的基本流程。

       常用的MD5在线解密网站

       在众多在线MD5解密网站中，（）是一个广受欢迎的选择。如果其他网站无法解密特定密文，尝试使用此网站可能更为有效。thymeleaf渲染过程源码

       总结与拓展

       了解MD5解密原理和使用在线解密网站对于渗透测试和网络安全评估至关重要。虽然MD5本身不可逆，但通过寻找碰撞，我们能够加速解密过程。对于密文解密或密码加密，可以尝试使用MD5在线加密解密平台。但请注意，对密码学一知半解可能导致误解，如需深入了解，欢迎关注更多相关内容。

深入理解 IPFS - DHT 网络（1）

       深入理解 IPFS - DHT 网络（1）

       在探讨 IPFS 架构时，DHT（分布式哈希表）扮演着关键角色。本篇文章将从应用、原理两个角度深入剖析 DHT 网络。

       在 IPFS 网络层中，源码位于 libp2p。利用 go-libp2p 进行分析。

       假设两个节点，分别为 earth 和 mars，各自加入 DHT 网络。随后，他们需找到对方并互相发送消息。

       （一）节点初始化

       初始化节点仅需一行代码：libp2p.New()。自定义参数如监听地址与端口号 /ip4/.0.0.1/tcp/，相当于 .0.0.1:，但自解释性更强。通过 /ip4/1.2.3.4/tcp//p2p/QmcEPrat8ShnCph8WjkREzt5CPXF2RwhYxYBALDcLC1iV6，可以看到 PeerId QmcEPrat8ShnCph8WjkREzt5CPXF2RwhYxYBALDcLC1iV6，不仅通过 IP+端口寻址，通过 PeerId 也能直接定位到节点。

       初始化后，生成节点，ID 以 btcencode 编码，即 QmcEPrat8ShnCph8WjkREzt5CPXF2RwhYxYBALDcLC1iV6，即上文提及的 PeerID。完成初始化后，配置 端口的 handler。

       handleStream 函数实现类似于普通 socket 编程，读写数据即可。

       （二）加入 DHT 网络

       节点建立完成后，加入 DHT 网络是接下来的关键步骤。无论在比特币、以太坊还是早期的 BT 网络中，新节点加入网络时都需要种子（bootstrap）节点作为起点，扩展自己的路由表。

       （三）广而告之

       回到开头场景，假设初始化节点名为 mars，加入 DHT 网络后，需要向所有节点宣布自己是 mars 节点。

       原理将在下篇文章中深入分析。nodeName 转换为内容哈希，节点通过 Advertise 方法告知其他节点自己拥有此哈希，其他节点会更新路由表。当有请求查找此内容时，会告知拥有此内容的节点或更接近的节点。

       （四）寻找节点

       FindPeers 实现逻辑是寻找 earth 这个哈希地址，找到后建立双工连接，实现了服务端与客户端的通信。

       （五）演示

       （六）完善

       以上例子存在一个风险，任何节点都可声称自己是 mars 节点，通信双方难以信任。因此，适用于聊天室场景的这种模式。通过将内容寻址改为节点寻址，可找到可信的通信方，前提是已知要通信的节点 ID。

       以下是代码示例。

宇宙最强开源破解密码利器：Hashcat 第一篇

       Hashcat被誉为宇宙最强的开源密码破解工具，拥有针对Windows、Mac和Linux系统的版本，支持多种计算核心如CPU、GPU、APU、DSP和FPGA。它能处理的hash散列算法多样，能够破解rar、office、pdf、windows账户、wifi等多种密码。本文将指导您在Windows 系统下安装和配置Hashcat，并展示具体密码破解方法和密码保护技巧。

       开始，访问Hashcat官网下载最新版本的软件包，这里推荐使用v6.1.1，确保下载hashcat binaries，它已经包含了直接运行的exe可执行文件。对于hashcat sources，您需要利用类似的MinGW工具将其源码编译成可执行文件。下载完毕后，直接在软件包主目录下使用命令行运行Hashcat。运行时请确保已切换到Hashcat主目录。使用测试电脑配置进行Hashcat的探索。

       在进行密码破解时，John the Ripper是一个常用的辅助工具，用于获取加密文件的Hash值。下载对应版本john-1.9.0，并配置所需的python和perl环境。通过命令行运行John the Ripper进行密码破解，注意调整相应的环境变量。

       使用Hashcat破解密码的步骤包括查看命令行帮助和使用Hashcat的wiki文档。前者提供常用命令的概览，后者则详细介绍攻击类型、哈希类型对照表、掩码设置和平台支持。如有疑问，可以直接联系Hashcat团队。

       接下来，通过指令`hashcat -b`测试笔记本的算力。针对rar、office、pdf等加密文件，采用掩码攻击方法，而zip文件则使用字典攻击。具体操作包括创建测试rar文件，使用John the Ripper获取哈希值，然后在Hashcat中输入命令进行破解。结果将实时显示在控制台上，并输出到指定文件中。

       本文展示了使用Hashcat对rar、zip、pdf和word加密文件的破解过程，包括字典破解和掩码破解。在实际应用中，应首先尝试字典破解，当现有字典无效时，可考虑使用暴力或掩码组合破解。随着密码复杂度的增加，破解难度将成指数级增长。未来，将继续深入研究Hashcat的密码破解技术，并分享密码设置的最佳实践。

十二点哈希查找的硬件实现（一）：哈希查找

       一、引子：哈希查找的硬件探索

       在数据检索的世界中，哈希查找如同一把神秘的钥匙，以其惊人的效率赢得了广泛应用。它通过键值的直接映射，消除了传统查找方式中对键值区分的繁琐，如在ARP表查询中的高效表现。选择一个合适的哈希函数是关键，如简单的加减乘除、取余运算，甚至位操作，都需要考量元素分布的特性。

       二、碰撞解决：挑战与策略

       然而，哈希查找并非一帆风顺，当多个键值映射到同一个位置时，我们面临碰撞的问题。这可能导致查询结果的不确定性。解决之道有开放定址法、链地址法，甚至还有公共溢出区和再哈希法。开放定址法与链地址法则虽能应对冲突，但时间复杂度有所增加。公共溢出区则需要额外的空间，而再哈希法尽管时间复杂度较低，却不能确保总能找到空闲位置。

       三、硬件挑战与突破

       在硬件层面实现哈希查找并非易事，它涉及复杂的逻辑设计和性能优化。硬件哈希表结构的比较与选择，将在后续章节中详述。感兴趣的读者可以参考我在gitee上的项目：twelvenine/hashtable-verilog，那里包含了详细的源码和性能测试结果，是我们深入理解哈希查找硬件实现的重要资源。

       四、结语：期待你的参与

       哈希查找的硬件之旅还在继续，每一步都需要我们深入思考和实践。如果你对这些技术有疑问，或者想要分享你的见解，欢迎在评论区留言，或者通过私信与我交流。让我们一起探索哈希查找在硬件世界中的无限可能。

HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)

       本文分享了HashMap内部的实现原理，重点解析了哈希(hash)、散列表(hash table)、哈希码(hashcode)以及hashCode()方法等基本概念。

       哈希(hash)是将任意长度的输入通过散列算法转换为固定长度输出的过程，建立一一对应关系。常见算法包括MD5加密和ASCII码表。

       散列表(hash table)是一种数据结构，通过关键码值映射到表中特定位置进行快速访问。

       哈希码(hashcode)是散列表中对象的存储位置标识，用于查找效率。

       Object类中的hashCode()方法用于获取对象的哈希码值，以在散列存储结构中确定对象存储地址。

       在存储字母时，使用哈希码值对数组大小取模以适应存储范围，防止哈希碰撞。

       HashMap在JDK1.7中使用数组+链表结构，而JDK1.8引入了红黑树以优化性能。

       HashMap内部数据结构包含数组和Entry对象，数组用于存储Entry对象，Entry对象用于存储键值对。

       在put方法中，首先判断数组是否为空并初始化，然后计算键的哈希码值对数组长度取模，用于定位存储位置。如果发生哈希碰撞，使用链表解决。

       本文详细介绍了HashMap的存储机制，包括数组+链表的实现方式，以及如何处理哈希碰撞。后续文章将继续深入探讨HashMap的其他特性，如数组长度的优化、多线程环境下的性能优化和红黑树的引入。