16、抗碰撞双长度哈希函数与哈希函数安全证明解读

抗碰撞双长度哈希函数与哈希函数安全证明解读

1. 抗碰撞双长度哈希

在双长度哈希的研究中,Serial - DL 有着独特的特性。当最后一个查询为前向查询且用于 T L 和 BR(T L = BR)时,T R 中的查询由最后一个查询的输入唯一确定。对于 q 次查询,顶行成功的概率上限为 q/N ′。若最后一个查询是反向查询且再次用于 T L 和 BR,由于 BL 中的查询由 T L 中最后一个查询的输入唯一确定,底行 q 次查询的总成功概率同样上限为 q/N ′。所以,无论对手发起前向还是反向查询,成功概率都被限制在 ≤q/N ′。

对于通用双长度(Generic - DL)压缩函数的抗碰撞性,定理 3 无法用于推导更通用构造(如 Mix - Tandem - DM)的界限。定理 5 给出了相关界限:设 H 为通用双长度压缩函数,α, β, κ, n 和 γ 为常数,其中 α, κ > e,τ = N ′α/q,N = 2n,N ′ = N - q,Γ(q, γ) 为一个函数,则有:
[Adv_{H}^{coll}(q) \leq \frac{q\beta(\gamma + 1)}{N’} + \frac{q^2\zeta}{N’} + \frac{q\gamma}{N’} + L]
其中:
[L = \frac{2q^2n e^{\tau q(1 - \ln \tau)}}{N’} + \frac{2q^2}{\beta N’} + 2q e^{\kappa(1 + \ln \frac{q}{N’} - \ln \kappa)} + \Gamma(q, \gamma)]

在 Mix - Tandem - DM 的应用中,ζ = 1/N ′,Γ

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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