哈希函数

最新推荐文章于 2025-03-07 16:14:42 发布

AdolphLua

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在大多数实际项目中，对于哈希函数的选择，往往并不怎么在意，讲究的是能用就行，但在性能追求极致的环境里，哈希函数却还是一个考察重点。

在Web服务器lighttpd里，使用的是一个非常流行的DJB hash function，即俗称“Times33”的哈希算法，这个算法很简单，就是不断的乘33。

看实际代码：

 
    
/* the famous DJB hash function for strings */
static uint32_t hashme(buffer *str) {
    uint32_t hash = 5381;
    const char *s;
    for (s = str->ptr; *s; s++) {
        hash = ((hash << 5) + hash) + *s;
    }
 
    hash &= ~(1 << 31); /* strip the highest bit */
 
    return hash;
 
 

初始值为什么是5381？看这里：http://stackoverflow.com/questions/10696223/reason-for-5381-number-in-djb-hash-function
结构体buffer的定义如下：

typedef struct {
    char *ptr;
 
    size_t used;
    size_t size;
} buffer;

因此，可以看到函数hashme()就是将一个字符串哈希成一个整型值，在很多场景下都有这种需求，比如Hash Map，其key值为字符串（以方便人看懂），而内部实际使用的是整型值（以方便机器操作），在lighttpd这里也是这样，它需要把一个文件路径名转换为一个整型哈希值。

对于一个哈希函数，我们总是期望它有更少的冲突，怎样判断一个哈希函数在冲突方面的好坏，貌似有一个名为avalanche test（雪崩测试）的密码学概念，关于它的具体含义，我暂且也不甚了了，但在nginx的1.0.1里用到了一个名为MurmurHash2算法，据说它有更少的冲突，代码如下：

uint32_t
ngx_murmur_hash2(u_char *data, size_t len)
{
    uint32_t  h, k;
 
    h = 0 ^ len;
 
    while (len >= 4) {
        k  = data[0];
        k |= data[1] << 8;
        k |= data[2] << 16;
        k |= data[3] << 24;
 
        k *= 0x5bd1e995;
        k ^= k >> 24;
        k *= 0x5bd1e995;
 
        h *= 0x5bd1e995;
        h ^= k;
 
        data += 4;
        len -= 4;
    }
 
    switch (len) {
    case 3:
        h ^= data[2] << 16;
    case 2:
        h ^= data[1] << 8;
    case 1:
        h ^= data[0];
        h *= 0x5bd1e995;
    }
 
    h ^= h >> 13;
    h *= 0x5bd1e995;
    h ^= h >> 15;
 
    return h;

这个，逻辑真心有点复杂，而且现在已有更进一步的改进版MurmurHash3，嘛，算了，不管它，呵呵。在这里：https://sites.google.com/site/murmurhash/avalanche可以看到一些哈希函数的雪崩测试结果。

转自：http://www.lenky.info/archives/2012/12/2150