InnoDB存储引擎中自适应哈希索引使用的是散列表(Hash Table)的数据结构.但是散列表不只存在于自适应哈希中,在每个数据库中都存在.设想一个问题,当前我的内存为128G,我怎么得到内存中的某一个被缓存的页呢?内存中查询速度很快,但是也不可能遍历所有内存.这时,对于字典操作,O(1)的散列技术就能有很好的用武之地. 哈希表 哈希表(Hash Table)也称散列表,由直接寻址表改进而来,所以我们先来看直接寻址表.当关键字的全域U比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.假设某应用要用到一

InnoDB存储引擎使用哈希算法来对字典进行查找,其冲突机制采用链表方式,哈希函数采用除法散列方式.对于缓冲池页的哈希表来说,在缓冲池中的Page页都有一个chain指针.它指向相同哈希函数值的页的.而对于除法散列,m的取值略大于2倍的缓冲池页数量的质数.例如:当前参数innodb_buffer_pool_size的大小为10M,则共有640个16kb的页.对于缓冲池页内存的哈希表来说,需要分配640*2=1280个槽,但是由于1280不是质数,需要取比1280略大的一个质数,应该是1399,所

在之前的博文中简单提到了索引的分类与索引的可选择性查看:Click HERE 这片博客主要包含内容:索引组织表,索引算法B+树简单介绍 索引组织表 在innodb存储引擎中,表都是根据主键顺序组织存放的,使用这种存储方式的表就叫做索引组织表(index  organized table 简称IOT表). 在innodb存储引擎中,每张表都有个主键(primary key),如果创建表是没有显式的定义主键,则INNODB存储引擎会按如下方式选择或创建主键. 首先判断表中是否有非空唯一索引,如果有,

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上

1.基础知识 刚刚学习过数字签名的相关知识,以及数字签名的伪造技术,而伪造数字签名归根结底就是密码破解的一个过程,然而直接破解的速度是非常缓慢的,所以有人想出一种办法,直接建立出一个数据文件,里面事先记录了采用和目标采用同样算法计算后生成的Hash散列数值,在需要破解的时候直接调用这样的文件进行比对,破解效率就可以大幅度地,甚至成百近千近万倍地提高,这样事先构造的Hash散列数据文件在安全界被称之为Table. 其实简单理解就是使用一个大型数据字典来进行快速匹配暴力破解的方法,以空间来换取时间的

.NET的System.Security.Cryptography命名空间本身是提供加密服务,散列函数,对称与非对称加密算法等功能.实际上,大部分情况下已经满足了需求,而且.NET实现的都是目前国际上比较权威的,标准化的算法,所以还是安全可靠的.但也有一些场合,需要自己实现一些安全散列算法.不仅仅是学习,也可以进行测试以及相关研究.而今天要介绍的正式这样一个包括了目前几乎所有散列函数算法实现的.NET开源组件,大家可以实际使用,查看或者修改等.满足更多不同人,不同层次的需求.那就看看相关基础知识

原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法.哈希算法) MD5算法具有以下特点: 1.压缩性:任意长度的数据,算出的MD5值长度都是固定的. 2.容易计算:从原数据计算出MD5值很容易. 3.抗修改性:对原数据进行任何改动,哪怕只修改1个字节,所得到的MD5值都有很大区别. 4.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. 5.强抗碰撞:

由来:FNV哈希算法全名为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. 特点和用途:FNV能快速hash大量数据并保持较小的冲突率,它的高度分散使它适用于hash一些非常相近的字符串,比如URL,hostname,文件名,text,IP地址等. 算法版本:FNV算法有三个版本:FNV-0(已废弃).FNV-1和FNV-1a FNV-1和FNV-1a算法对于最终生成的哈希值(has

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按

摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

1. 简述 openssl提供了丰富密码学工具,一些常用的哈希算法 比如md5,sha 可以直接用提供的md5.h ,sha.h 接口使用: 为了方便开发者使用,openssl 又提供了一个EVP, evp.h 该文件中提供各种常用工具: man evp 可以得知,evp 是openssl 提供的更高一级的密码学工具, 可以理解为对提供的各种接口的一个封装 EVP文件包含的比较多,本次主要说明EVP提供的哈希算法 2. 示例 sha512代码 使用需要导入evp.h //初始化 EVP_MD_C

一致性哈希算法 来自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179       一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏

1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则越来越流行.因此,就有个问题,如何将这些海量的数据分配到各个机器中?数据分布到各个机器存储之后,又如何进行查找?这里主要记录一致性Hash算法如何将数据分配到各个机器中去. 2,衡量一致性哈希算法好处的四个标准: ①平衡性:平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一

 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.

前几天要用QSet作为储存一个自定义的结构体(就像下面这个程序一样),结果死活不成功... 后来还跑到论坛上问人了,丢脸丢大了... 事先说明:以下这个例子是错误的 #include <QtCore> struct node { int cx, cy; bool operator < (const node &b) const { return cx < b.cx; } }; int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplicati

本文来自:http://www.cnblogs.com/chuncn/archive/2008/02/26/1082418.html C#的哈希 哈希算法是啥?哈希英文hash,是一种数学算法,它能把任意长度的值转换成固定长度的值,而且映射关系唯一并算法不可逆,理论上不拿到原值,是不可能得到对应的哈希值的,但是这都是历史了,中国科学院的王小云已经初步破解了基于哈希算法的MD5和SHA1算法,所以.NET库里面能够安全使用的估计只有SHA256Managed.SHA384Managed.SHA51