24、椭圆曲线与密码学:原理、算法及应用

椭圆曲线与密码学:原理、算法及应用

1. 椭圆曲线基础与点数计算

1.1 椭圆曲线示例

考虑椭圆曲线 (E),其方程为 (E : Y^2 = X^3 + 4X + 6)。我们可以将 (E) 视为不同有限域 (F_p) 上的椭圆曲线,并计算 (E(F_p)) 中的点数。以下是前几个素数对应的结果:
| (p) | (#E(F_p)) | (t_p) | (2\sqrt{p}) |
| — | — | — | — |
| 3 | 4 | 0 | 3.46 |
| 5 | 8 | -2 | 4.47 |
| 7 | 11 | -3 | 5.29 |
| 11 | 16 | -4 | 6.63 |
| 13 | 14 | 0 | 7.21 |
| 17 | 15 | 3 | 8.25 |

1.2 点数计算算法

Hasse 定理给出了 (#E(F_p)) 的一个界,但没有提供计算该值的方法。原则上,可以将每个 (X) 值代入并与模 (p) 的平方表进行比较,但这种方法的时间复杂度为 (O(p)),效率很低。Schoof 找到了一个时间复杂度为 (O((\log p)^6)) 的算法,即多项式时间算法。该算法经 Elkies 和 Atkin 改进后,现在被称为 SEA 算法。

2. 椭圆曲线离散对数问题(ECDLP)

2.1 问题定义

在有限域 (F_p^*) 中,离散对数问题(DLP)要求找到一个指数 (x),使得 (h \equiv g^x \pmod{p})。在椭圆曲线 (E) 上,Alice 选择并公布 (E(

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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