哈希算法（Hash、散列）应用场景小结

　　项目中有好几个地方用到了哈希算法，更确切地说，是SHA算法的应用场景。MD5也是常用的哈希算法，但已经被证明不再安全，SHA-1也是如此，不安全的原因主要是彩虹表，或是碰撞计算，这里不详细描述。一般推荐使用SHA-256或者SHA-512，至少在当前是安全的。
　　哈希表在代码中也普遍使用，是一种用于关键字查询的数组或顺序列表，这里就不说了。

1. 校验安装文件的完整性
　　在软件部署的时候，计算软件包当前的哈希值是否与预设值相等，防止软件包被篡改或被替换。Linux提供了基于sha算法的命令，用于计算文件的哈希值

sha256sum fileName

2. 存储和校验用户口令

　　用户口令不能用明文存储，更进一步，如果系统不知道用户口令明文，那就更好了，而哈希算法就可以做到既不知道用户明文，又可以校验用户口令。详见《基于哈希算法的web账户口令存储方法》，http://www.cnblogs.com/todsong/archive/2012/04/22/2465178.html

 

3. 校验重复提交的消息

　　用户可能因为误操作重复提交数据，而这些数据会对系统产生影响，若要拒绝这些消息，最好的方法就是在每次提交时，计算消息的哈希值，当发现疑似重复提交的时候，做消息哈希值的对比。这是一个CPU密集型的操作，如果系统的CPU负载比较低，可以考虑使用。至于如何在代码中使用哈希算法，这里就不描述了，Java、C++都有现成的算法库可用。

 

4. 作为数据库乐观锁的条件

　　数据库中，最常用的乐观锁方法是在表中增加额外的一列，用于记录一行数据的版本值，通常是一个计数或是时间戳。但是，一张已经存在大量数据的表需要增加额外的版本列，似乎不太可行，也不太方便，此时可以通过哈希计算出虚拟的版本列，用于乐观锁定控制。Oracle数据库提供了哈希算法的存储过程，输入某几个列数据的字符连接，输出该条记录的哈希值，通过比较该值判断数据是否被修改。下面是摘自《Oracle 9i&10g 编程艺术》的例子

begin
 for x in ( select deptno, dname, loc
 from dept
 where deptno = 10 )
 loop
 dbms_output.put_line( 'Dname: ' || x.dname );
 dbms_output.put_line( 'Loc: ' || x.loc );
 dbms_output.put_line( 'Hash: ' ||
 dbms_crypto.hash
 ( utl_raw.cast_to_raw(x.deptno||'/'||x.dname||'/'||x.loc),
 dbms_crypto.hash_sh1 ) );
 end loop;
 end;
/

上面存储过程执行的结果是

Dname: ACCOUNTING
Loc: NEW YORK
Hash: C44F7052661CE945D385D5C3F911E70FA99407A6
PL/SQL procedure successfully completed.

 

5. 作为数据库表分区的分区条件

　　如果难以按照某一个列对数据库表做分区，表中的数据又没有太多的业务逻辑，那么通过哈希函数强行分区是个不错的选择。详见《Oracle分区表，哈希分区的新建与增加》，http://www.cnblogs.com/todsong/archive/2012/08/26/2657158.html