一致哈希是一种特殊的哈希算法

时间：2022-02-17 17:28:59

哈希是从英文Hash音译过来的词，很多场景里面也被叫做摘要算法、散列算法、杂凑算法等。本文中都统一称作哈希。哈希算法的目的，是把一段不定长的输入内容，计算成一个固定长度的输出，从而用于内容的校验或者索引，相当于把输入内容的“特征”尽可能的提取出来。因此，哈希算法对输入数据的敏感性和输出结果的分布特性，就成为评价一个哈希算法好坏的重要标准。良好的哈希算法，对于输入内容的变动应该非常敏感，在输入内容上的微小变动，应该尽可能的影响输出结果，让结果产生很大差异。而且哈希算法的输出最好可以相对均匀，避免发生输出结果都大量落在重复结果的情况。

哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映射到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。哈希表：数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系，可以根据这种关系快速查询。非哈希表：与哈希表相对应，集合中的数据和其存放位置没任何关联关系的集合。由此可见，哈希算法是一种特殊的算法，能将任意数据散列后映射到有限的空间上，通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。哈希冲突：由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。

哈希算法最大的特点在于其只能正向计算，很难通过反向推算得到被哈希算法加密的源数据，当然，除非使用暴力穷举的方式，这和后面要提到的挖矿有关。哈希算法存在意义在于它使得整个区块链各个部分都实现了加密，而且是难以破解的加密。

一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对K/n个关键字重新映射，其中K是关键字的数量，n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。

区块哈希是根据区块内容利用哈希算法计算得到的，而我们知道区块中必然携带有区块编号信息，如果我们将区块号直接嵌入区块哈希中，就能够将区块哈希到区块编号的索引信息直接编码进区块哈希中，完全去除这部分的索引存储开销。举例而言，如下图所示，区块哈希中的第一个字节为版本信息，后八个字节为区块号，后缀字节为区块内容哈希结果。版本信息的引入可以解决后续可能出现的兼容性问题，如当区块数量增长至超过八字节的时候，可以利用版本信息将区块字段延长至十六个字节。

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