63、压缩函数的数论构造方法

压缩函数的数论构造方法

在密码学领域,压缩函数的构造至关重要,它是构建哈希函数等重要密码学工具的基础。本文将介绍基于离散对数问题和RSA问题的两种数论构造方法,以及变色龙哈希函数的相关内容。

基于离散对数问题的构造

离散对数假设指出,从一个群元素 $y = g^x$ 中恢复随机的 $x \in Z_q$ 是不可行的,其中 $g$ 生成某个群 $G$ 的一个(循环)子群 $H$,通常子群的阶为素数 $q$。我们以此为基础构建一个压缩函数。

哈希函数的构造

定义哈希函数 $H = (H.KGen, H.Eval)$,其构造的伪代码如下:

Construction 14.7 (Discrete-Logarithm-Based Hash Function).
Let DL = (DL.KGen, DL.Eval) be an instance of the discrete-logarithm
problem (Definition 10.7 on page 414). Then we define hash function
H := (H.KGen, H.Eval) as
H.KGen(1λ)
1 :
(Z∗
p, q, g0) ←$ DL.KGen(1λ)
2 :
z ←$ Zq
3 :
g1 ←gz
0 mod p
// via Eval
4 :
hk ←$ (Z∗
p, q, g0, g1)
5 :
return hk
H.Eval(hk, m)
1 :
(Z∗
p, q, g0, g1) ←parse hk
2 :
(x0, x1) ←parse m
// (x0,
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,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实现服务注册发现与配置管理,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链路追踪与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,结合代码调试与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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