哈希函数（散列算法）的作用

哈希函数是一种将任意长度的消息映射为固定长度散列值（创建数字“指纹” ）的函数。它的作用包括以下几点：

1. 数据加密：哈希函数可以将原始数据加密成固定长度的密文，可以用于保护敏感数据的安全性，防止数据被篡改或窃取。

2. 数据完整性验证：哈希函数可以将数据转换成散列值，这个散列值可以用于验证数据的完整性。只要数据未被篡改，计算出的散列值就应该是不变的。如果散列值不一致，就说明数据可能已被篡改。

3. 数据检索：哈希函数可以将数据映射为固定长度的散列值，这些散列值可以用于数据检索。哈希表就是一种基于哈希函数实现的数据结构，可以快速地进行数据查找、插入、删除等操作。

4. 数据分片：哈希函数可以将数据映射到不同的分片中，这些分片可以被用于数据分布式存储和处理。哈希函数可以将数据的哈希值与分片数量取模得到一个分片编号，然后将数据存储到对应的分片中。

5. 安全验证：哈希函数可以被用于安全验证，例如密码验证。在存储用户密码时，通常会使用哈希函数将用户密码转换成散列值，然后将这个散列值存储在数据库中。当用户登录时，系统会将用户输入的密码再次通过哈希函数转换成散列值，然后与数据库中存储的散列值进行比较，从而进行密码验证。

常用的哈希函数

1. MD5：基于消息的长度产生一个 128 位的散列值，常用于数据完整性验证和密码加密。

2. SHA-1：基于消息的长度产生一个 160 位的散列值，被广泛应用于数字签名和证书认证。

3. SHA-2：包括 SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA-512 等多种变体，散列值长度从 224 位到 512 位不等，是一种安全性较高的哈希函数。

4. CRC：循环冗余校验码，通常用于数据传输错误检测。

5. MurmurHash：一种非加密型哈希函数，适用于大规模数据的哈希处理，具有较低的冲突率和较高的速度。

6. CityHash：一种快速的哈希函数，适用于大规模数据和分布式环境下的哈希处理。

7. FNV Hash：一种非加密型哈希函数，通过将数据的每个字节与一个较大的质数进行异或运算得到哈希值，速度较快。

8. Jenkins Hash：一种流行的哈希函数，适用于任何大小的数据，能够产生高质量的哈希值，冲突率较低。

对比：