Hash算法的有哪几种，优缺点，使用场景
Hash ，一般叫做散列算法，就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输入，相当于一种压缩映射，将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
加法Hash；把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果
/**
*?@param?key
*字符串*?@param?prime
*一个质数*?@return?hash结果
public?static?int?additiveHash(String?key,?int?prime)?{
int?hash,?i;
for?(hash?=?key.length(),?i?=?0;?i?
hash?+=?key.charAt(i);
return?(hash?%?prime);
位运算Hash；这类型Hash函数通过利用各种位运算（常见的是移位和异或）来充分的混合输入元素
/**
*?旋转hash*?@param?key
*输入字符串*?@param?prime
*质数*?@return?hash值
public?static?int?rotatingHash(String?key,?int?prime)?{
int?hash,?i;
for?(hash?=?key.length(),?i?=?0;?i?
hash?=?(hash?<>28)?^?key.charAt(i);
return?(hash?%?prime);
//?return?(hash?^?(hash>>10)?^?(hash>>20));
乘法Hash；这种类型的Hash函数利用了乘法的不相关性（乘法的这种性质，最有名的莫过于平方取头尾的随机数生成算法，虽然这种算法效果并不好）；
static?int?bernstein(String?key)
int?hash?=?0;
for?(i=0;?i
return?hash; jdk5.0里面的String类的hashCode()方法也使用乘法Hash；32位FNV算法 int?M_SHIFT?=?0; public?int?FNVHash(byte[]?data)?{ int?hash?=?(int)?2166136261L; for(byte?b?:?data)
hash?=?(hash?*?16777619)?^?b; if(M_SHIFT?==?0)
return?hash; return?(hash?^?(hash?>>M_SHIFT))?&?M_MASK; public?static?int?FNVHash1(String?data)?{ final?int?p?=?16777619; int?hash?=?(int)?2166136261L; for?(int?i?=?0;?i?
hash?=?(hash?^?data.charAt(i))?*?p; hash?+=?hash?<
hash?^=?hash?>>7; hash?+=?hash?<
hash?^=?hash?>>17; hash?+=?hash?<
return?hash;
} 常见的还有乘以一个不断改变的数 static?int?RSHash(String?str)?{ int?b?=?378551; int?a?=?63689; int?hash?=?0; for?(int?i?=?0;?i?
hash?=?hash?*?a?+?str.charAt(i); a?=?a?*?b; return?(hash?&?0x7FFFFFFF);
}
除法Hash；除法和乘法一样，同样具有表面上看起来的不相关性。不过，因为除法太慢，这种方式几乎找不到真正的应用
查表Hash；查表Hash最有名的例子莫过于CRC系列算法。虽然CRC系列算法本身并不是查表，但是，查表是它的一种最快的实现方式。查表Hash中有名的例子有：Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。
混合Hash；混合Hash算法利用了以上各种方式。各种常见的Hash算法，比如MD5、Tiger都属于这个范围。它们一般很少 inline?int?hashcode(const?int?*v) int?s?=?0; for(int?i=0;?i
s=((s<<2)+(v[i]>>4))^(v[i]<<10); s?=?s?%?M; s?=?s?
return?s; 在面向查找的Hash函数里面使用 首先求出哈希值， 并将其分配到 0~2^32 的圆上，其实把机器编号 hash 到这个环上。 采用同样的方法求出存储数据键的哈希值，并映射到相同的圆上 然后从数据映射到位置开始顺时针开始找，将数据保存到找到的第一个服务器，如果 2^32 仍然找不到服务器，就会保存到第一台服务器上。 image 数据倾斜是指，当机器不多时，几台机器在环上面贴的很近，分布是不是很均匀，会导致大部分数据集中到这几台机器上，这样就产生了数据倾斜问题。 引入了虚拟机器概念，一台机器需要在环上映射出多个这个位置，比如 我们用机器的 ip 来 hash ，这样就实现了一台物理机映射出多个虚拟机器的编号。 https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/54573106 https://blog.csdn.net/wudiyong22/article/details/78687246环 hash
环 hash 计算步骤
环 hash 存在的问题
数据倾斜问题
如何解决数据倾斜问题？
参考资料
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