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  • Java计算文件的hash值

    2021-02-12 18:17:35
    当然是用比较文件hash值的方法,文件hash又叫文件签名,文件中哪怕一个bit位被改变了,文件hash就会不同。比较常用的文件hash算法有MD5和SHA-1。我用的是MD5算法,java中,计算MD5可以用MessageDigest这个类。下面...

    如何知道一个文件是否改变了呢?当然是用比较文件hash值的方法,文件hash又叫文件签名,文件中哪怕一个bit位被改变了,文件hash就会不同。

    比较常用的文件hash算法有MD5和SHA-1。

    我用的是MD5算法,java中,计算MD5可以用MessageDigest这个类。

    下面提供两个工具类(任选其一即可)

    第一个工具类:

    代码如下:

    package com.test;

    import java.io.FileInputStream;

    import java.io.FileNotFoundException;

    import java.io.InputStream;

    import java.math.BigInteger;

    import java.security.MessageDigest;

    public class MD5Util {

    public static void main(String[] args) {

    try {

    //此处我测试的是我本机jdk源码文件的MD5值

    String filePath = "C:\\Program Files\\Java\\jdk1.7.0_45\\src.zip";

    String md5Hashcode = md5HashCode(filePath);

    String md5Hashcode32 = md5HashCode32(filePath);

    System.out.println(md5Hashcode + ":文件的md5值");

    System.out.println(md5Hashcode32+":文件32位的md5值");

    //System.out.println(-100 & 0xff);

    } catch (FileNotFoundException e) {

    e.printStackTrace();

    }

    }

    /**

    * 获取文件的md5值 ,有可能不是32位

    * @param filePath文件路径

    * @return

    * @throws FileNotFoundException

    */

    public static String md5HashCode(String filePath) throws FileNotFoundException{

    FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);

    return md5HashCode(fis);

    }

    /**

    * 保证文件的MD5值为32位

    * @param filePath文件路径

    * @return

    * @throws FileNotFoundException

    */

    public static String md5HashCode32(String filePath) throws FileNotFoundException{

    FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);

    return md5HashCode32(fis);

    }

    /**

    * java获取文件的md5值

    * @param fis 输入流

    * @return

    */

    public static String md5HashCode(InputStream fis) {

    try {

    //拿到一个MD5转换器,如果想使用SHA-1或SHA-256,则传入SHA-1,SHA-256

    MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");

    //分多次将一个文件读入,对于大型文件而言,比较推荐这种方式,占用内存比较少。

    byte[] buffer = new byte[1024];

    int length = -1;

    while ((length = fis.read(buffer, 0, 1024)) != -1) {

    md.update(buffer, 0, length);

    }

    fis.close();

    //转换并返回包含16个元素字节数组,返回数值范围为-128到127

    byte[] md5Bytes = md.digest();

    BigInteger bigInt = new BigInteger(1, md5Bytes);//1代表绝对值

    return bigInt.toString(16);//转换为16进制

    } catch (Exception e) {

    e.printStackTrace();

    return "";

    }

    }

    /**

    * java计算文件32位md5值

    * @param fis 输入流

    * @return

    */

    public static String md5HashCode32(InputStream fis) {

    try {

    //拿到一个MD5转换器,如果想使用SHA-1或SHA-256,则传入SHA-1,SHA-256

    MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");

    //分多次将一个文件读入,对于大型文件而言,比较推荐这种方式,占用内存比较少。

    byte[] buffer = new byte[1024];

    int length = -1;

    while ((length = fis.read(buffer, 0, 1024)) != -1) {

    md.update(buffer, 0, length);

    }

    fis.close();

    //转换并返回包含16个元素字节数组,返回数值范围为-128到127

    byte[] md5Bytes = md.digest();

    StringBuffer hexValue = new StringBuffer();

    for (int i = 0; i < md5Bytes.length; i++) {

    int val = ((int) md5Bytes[i]) & 0xff;//解释参见最下方

    if (val < 16) {

    /**

    * 如果小于16,那么val值的16进制形式必然为一位,

    * 因为十进制0,1...9,10,11,12,13,14,15 对应的 16进制为 0,1...9,a,b,c,d,e,f;

    * 此处高位补0。

    */

    hexValue.append("0");

    }

    //这里借助了Integer类的方法实现16进制的转换

    hexValue.append(Integer.toHexString(val));

    }

    return hexValue.toString();

    } catch (Exception e) {

    e.printStackTrace();

    return "";

    }

    }

    /**

    * 方法md5HashCode32 中 ((int) md5Bytes[i]) & 0xff 操作的解释:

    * 在Java语言中涉及到字节byte数组数据的一些操作时,经常看到 byte[i] & 0xff这样的操作,这里就记录总结一下这里包含的意义:

    * 1、0xff是16进制(十进制是255),它默认为整形,二进制位为32位,最低八位是“1111 1111”,其余24位都是0。

    * 2、&运算: 如果2个bit都是1,则得1,否则得0;

    * 3、byte[i] & 0xff:首先,这个操作一般都是在将byte数据转成int或者其他整形数据的过程中;使用了这个操作,最终的整形数据只有低8位有数据,其他位数都为0。

    * 4、这个操作得出的整形数据都是大于等于0并且小于等于255的

    */

    }

    运行结果如下图:

    224c44cfbe1c79a6de71269abcbf6f3b.png

    第二个工具类:

    结果一定为32位的,具体可看代码,代码如下:

    package com.test;

    import java.io.File;

    import java.io.FileInputStream;

    import java.io.FileNotFoundException;

    import java.io.IOException;

    import java.nio.ByteBuffer;

    import java.nio.channels.FileChannel;

    import java.security.MessageDigest;

    import java.security.NoSuchAlgorithmException;

    import java.util.Arrays;

    /**

    * Md5校验工具类

    */

    public class MD5Util2 {

    private static final char[] hexDigits = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',

    'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'};

    public static void main(String[] args) {

    //此处我测试的是我本机jdk源码文件的MD5值

    String filePath = "C:\\Program Files\\Java\\jdk1.7.0_45\\src.zip";

    String md5Hashcode2 = MD5Util2.getFileMD5(new File(filePath));

    System.out.println("MD5Util2计算文件md5值为:" + md5Hashcode2);

    System.out.println("MD5Util2计算文件md5值的长度为:" + md5Hashcode2.length());

    }

    /**

    * Get MD5 of a file (lower case)

    * @return empty string if I/O error when get MD5

    */

    public static String getFileMD5( File file) {

    FileInputStream in = null;

    try {

    in = new FileInputStream(file);

    FileChannel ch = in.getChannel();

    return MD5(ch.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0, file.length()));

    } catch (FileNotFoundException e) {

    return "";

    } catch (IOException e) {

    return "";

    } finally {

    if (in != null) {

    try {

    in.close();

    } catch (IOException e) {

    // 关闭流产生的错误一般都可以忽略

    }

    }

    }

    }

    /**

    * MD5校验字符串

    * @param s String to be MD5

    * @return 'null' if cannot get MessageDigest

    */

    private static String getStringMD5( String s) {

    MessageDigest mdInst;

    try {

    // 获得MD5摘要算法的 MessageDigest 对象

    mdInst = MessageDigest.getInstance("MD5");

    } catch (NoSuchAlgorithmException e) {

    e.printStackTrace();

    return "";

    }

    byte[] btInput = s.getBytes();

    // 使用指定的字节更新摘要

    mdInst.update(btInput);

    // 获得密文

    byte[] md = mdInst.digest();

    // 把密文转换成十六进制的字符串形式

    int length = md.length;

    char str[] = new char[length * 2];

    int k = 0;

    for (byte b : md) {

    str[k++] = hexDigits[b >>> 4 & 0xf];

    str[k++] = hexDigits[b & 0xf];

    }

    return new String(str);

    }

    @SuppressWarnings("unused")

    private static String getSubStr( String str, int subNu, char replace) {

    int length = str.length();

    if (length > subNu) {

    str = str.substring(length - subNu, length);

    } else if (length < subNu) {

    // NOTE: padding字符填充在字符串的右侧,和服务器的算法是一致的

    str += createPaddingString(subNu - length, replace);

    }

    return str;

    }

    private static String createPaddingString(int n, char pad) {

    if (n <= 0) {

    return "";

    }

    char[] paddingArray = new char[n];

    Arrays.fill(paddingArray, pad);

    return new String(paddingArray);

    }

    /**

    * 计算MD5校验

    * @param buffer

    * @return 空串,如果无法获得 MessageDigest实例

    */

    private static String MD5(ByteBuffer buffer) {

    String s = "";

    try {

    MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");

    md.update(buffer);

    byte tmp[] = md.digest(); // MD5 的计算结果是一个 128 位的长整数,

    // 用字节表示就是 16 个字节

    char str[] = new char[16 * 2]; // 每个字节用 16 进制表示的话,使用两个字符,

    // 所以表示成 16 进制需要 32 个字符

    int k = 0; // 表示转换结果中对应的字符位置

    for (int i = 0; i < 16; i++) { // 从第一个字节开始,对 MD5 的每一个字节

    // 转换成 16 进制字符的转换

    byte byte0 = tmp[i]; // 取第 i 个字节

    str[k++] = hexDigits[byte0 >>> 4 & 0xf]; // 取字节中高 4 位的数字转换, >>>,

    // 逻辑右移,将符号位一起右移

    str[k++] = hexDigits[byte0 & 0xf]; // 取字节中低 4 位的数字转换

    }

    s = new String(str); // 换后的结果转换为字符串

    } catch (NoSuchAlgorithmException e) {

    e.printStackTrace();

    }

    return s;

    }

    }

    运行结果如下图:

    b38a1014eeaca8703e196eb407d6fa36.png

    两个工具类的对比:

    测试代码如下:

    package com.test;

    import java.io.File;

    import java.io.FileNotFoundException;

    public class test {

    public static void main(String[] args) {

    try {

    //此处我测试的是我本机jdk源码文件的MD5值

    String filePath = "C:\\Program Files\\Java\\jdk1.7.0_45\\src.zip";

    long start = System.currentTimeMillis();

    String md5Hashcode = MD5Util.md5HashCode(filePath);

    long end = System.currentTimeMillis();

    String md5Hashcode2 = MD5Util2.getFileMD5(new File(filePath));

    long end1 = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("MD5Util 计算文件md5值为:" + md5Hashcode + " --useTime:"+(end-start));

    System.out.println("MD5Util2计算文件md5值为:" + md5Hashcode2 + " --useTime:"+(end1-end));

    } catch (FileNotFoundException e) {

    e.printStackTrace();

    }

    }

    }运行结果如下图:

    f7b2ca418cbbd206a571400370584c3d.png

    结论:

    对比用时,建议使用第二个工具类!

    番外篇:

    其实还有一个重点,就是如何知道自己生成的MD5值是否正确呢?

    方法很多,其实有一个挺简单的方法,不需要另外安装什么软件。

    使用windows自带的命令即可:certutil -hashfile [文件路径] MD5,

    例子如下:

    b30b9627b84ca61f1a8cf0efbfed0433.png

    展开全文
  • 当我们向HashMap容器中put一个元素时,这个元素会被放到一个Node结点对象中,结点对象又会被放入到数组中,那么结点对象...这是由key的hash值来决定的。 hash值,就是用来确定结点对象,在数组中存储位置的索引。 ...

    cd4356

    当我们向HashMap容器中put一个元素时,这个元素会被放到一个Node结点对象中,结点对象又会被放入到数组中,那么结点对象会被放入数组的什么位置呢?这是由key的hash值来决定的。

    cd4356
    hash值,是用来确定Node结点对象在Node数组中 存取位置 的一个重要数据。hash值经过**&**与运算后会得到一个索引值,它就是Node结点对象在Node数组中 存取位置
    cd4356
    1. 调用key对象的hashCode()方法,获得key的hashCode值。

    2. 根据hashCode值,通过hash算法,计算出hash值。(那么使用什么算法来计算hash值呢? 既要保证 运算速度快,又要保证 计算出来的hash值能均匀分布在[0,数组长度 - 1]区间内

    3. hash算法实现分为两步:

    cd4356

    第一步就是hash()函数,将key的hashCode值key的hashCode值的高16位(无符号右移),进行^异或运算,得到一个hash值(注意:这个hash值,不是index索引,需要进行第二步计算后得到的才是index索引)

    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
    
    h >>> 16(h无符号右移16位),即在h二进制数的左侧加160,得到的就是h二进制数的高16int类型是32位,左侧16位是高16位,右侧16位是低16位
    
    如:某个key的hashCode值的整数h = 550550,则它的二进制数是h = 0000 0000 0000 1000 0110 0110 1001 0110
    				  h >>> 16,得到的是h二进制数的高16位,也就是0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000
    
    				 
    h与h的高16位进行^异或运算(异或运算规则:相同为0,相异为10000 0000 0000 1000 0110 0110 1001 0110
    	  ^ 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000
    --------------------------------------------------------
    		0000 0000 0000 1000 0110 0110 1001 1110
    

    这一步的目的是为了,计算出来的index索引,能均匀分布在[0,数组长度 - 1]区间内。(即是元素分布均匀)。

    cd4356

    将第一步中的到的hash值 和 (数组长度 - 1) 进行&运算,得到index索引。(注意:该算法有个前提,约定数组长度必须为2的整数幂。这就是HashMap的容量必须为2的整数幂的原因)

    • index = hash值 & (数组长度 - 1)

      tab[index = (n - 1) & hash])
      
      tab是HashMap主干数组,i是索引,n是数组长度,hash是第一步中计算出来的hash值
      

    很多hash算法采用的都是取模运算(取余,index = hash % n),保证得到的索引小于数组长度,并且分布均匀,但cpu在做/除法运算 或 %取余运算时,效率是很低的。所以jdk对改进了算法,首先在约定数组长度必须是2的整数幂,这样通过&与运算同样可以实现取余的效果(&与运算 比 %取模运算 的效率高)。

    cd4356
    1. cpu执行 &与运算 的效率比执行 %取余运算高很多,那么HashMap中是如何将%取模运算 转换为 &与运算的呢?

    2. 为什么取模运算是用 hash % 数组长度 ,而&与运算是 hash & (数组长度 - 1) 呢?


    思路清晰的麻烦分享以下哈,就是能用比较简短的言语回答的哪种😗😗



    cd4356

    展开全文
  • oracle计算hash值

    2021-05-01 08:33:44
    oracle计算hash值1、dbms_utility.get_hash_value(name VARCHAR2,base NUMBER,hash_size NUMBER)函数说明name:输入值base:返回hash value的起始值(hash bucket最小值)hash_size:返回hash表的期望大小(hash bucket...

    oracle计算hash值

    1、dbms_utility.get_hash_value(

    name VARCHAR2,

    base NUMBER,

    hash_size NUMBER

    )

    函数说明

    name:输入值

    base:返回hash value的起始值(hash bucket最小值)

    hash_size:返回hash表的期望大小(hash bucket最大值)

    这个函数用于计算并返回落在给定范围内的hash值

    2、ora_hash(

    expr VARCHAR2,

    max_bucket NUMBER,

    seed_value NUMBER

    )

    函数说明

    expr:输入值

    max_bucket:函数返回的最大值(范围是0到4294967295)

    seed_value:随机数(默认为0),可以对同一个输入值返回不同的结果

    这个函数用于计算带随机数的hash值

    3、例子

    1)ora_hash和dbms_utility.get_hash_value返回值不同

    select ora_hash(‘CHL20190710T25180748988’, 99999) as “hash1”, dbms_utility.get_hash_value(‘CHL20190710T25180748988’, 0, 99999) as “hash2” from dual;

    hash1 hash2

    78481 15674

    2)seed_value不同,ora_hash返回值也不同

    select ora_hash(‘CHL20190710T25180748988’, 99999, 0) from dual;

    结果:78481

    select ora_hash(‘CHL20190710T25180748988’, 99999, 1) from dual;

    结果:57583

    select ora_hash(‘CHL20190710T25180748988’, 99999, 2) from dual;

    结果:97214

    参考资料:

    https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41084/functions124.htm#SQLRF06313

    https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/appdev.112/e40758/d_util.htm#ARPLS73195

    https://blog.csdn.net/zutsoft/article/details/44203027

    展开全文
  • js快速计算文件hash值

    千次阅读 2021-02-23 10:28:44
    1. 通过 requestIdleCallback or spark-md5利用浏览器空闲时间切片计算文件hash值: requestIdleCallback简介: window.requestIdleCallback(): 方法将 在浏览器的空闲时段内调用的函数排队。这使开发者能够在主事件...

    1. 通过 requestIdleCallback or spark-md5利用浏览器空闲时间切片计算文件hash值:

    requestIdleCallback简介:

    window.requestIdleCallback(): 方法将 在浏览器的空闲时段内调用的函数排队。这使开发者能够在主事件循环上执行后台和低优先级工作,而不会影响延迟关键事件,如动画和输入响应。函数一般会按先进先调用的顺序执行,然而,如果回调函数指定了执行超时时间timeout,则有可能为了在超时前执行函数而打乱执行顺序。

    file_hash.vue

    <script>
    import sparkMD5 from 'spark-md5'
    
    export default {
    methods: {
      async uploadFile() {
       const hash = await fileHash()
       console.log("文件哈希是:", hash)
       ...
      },
      async fileHash() {
        const chunks = []
        let cur = 0
        while (cur < this.file.size) { // this.file 为 e.target.files[0]
          chunks.push({ index: cur, file: this.file.slice(cur, cur + 1 * 1024 * 1024)}) // 1MB/片
          cur += size
        }
       	return new Promise( resolve => {
            const spark = new sparkMD5.ArrayBuffer()
            let count = 0
    
            const appendToSpark = async file => {
              return new Promise( resolve => {
                const reader = new FileReader()
                reader.readAsArrayBuffer(file)
                reader.onload = e => {
                  spark.append(e.target.result)
                  resolve()
                }
              })
            }
            const workLoop = async deadline => {
              while (count < chunks.length && deadline.timeRemaining() > 1) {
                //浏览器存在空闲时间
                await appendToSpark(chunks[count].file)
                count++
                if (count < chunks.length) {
                  this.hashProgress = Number( ((100 * count) / chunks.length).toFixed(2) )
                } else {
                  this.hashProgress = 100
                  resolve(spark.end())
                }
              }
              window.requestIdleCallback(workLoop) // 给 workLoop 函数一个浏览器状态参数 deadline
            }
            window.requestIdleCallback(workLoop)   // 给 workLoop 函数一个浏览器状态参数 deadline
          })
      }
    }
    </script>
    

    2. 通过 Worker spark-md5 快速切片计算文件hash值:

    Worker介绍:

    Web Worker 的作用,就是为 JavaScript 创造多线程环境,允许主线程创建 Worker线程,将一些任务分配给后者运行。在主线程运行的同时,Worker线程在后台运行,两者互不干扰。等到 Worker 线程完成计算任务,再把结果返回给主线程。这样的好处是,一些计算密集型或高延迟的任务,被 Worker 线程负担了,主线程(通常负责 UI 交互)就会很流畅,不会被阻塞或拖慢。

    Worker 线程一旦新建成功,就会始终运行,不会被主线程上的活动(比如用户点击按钮、提交表单)打断。这样有利于随时响应主线程的通信。但是,这也造成了 Worker 比较耗费资源,不应该过度使用,而且一旦使用完毕,就应该关闭。

    目录介绍:

    ├── static
    │   ├── hash.js				//快速计算文件hash入口文件 (放在 static 文件夹是为了方便 Worker 访问)
    │   └── spark-md5.min.js	//需要用到 spark-md5 库
    ├── pages           
    │   └── file_hash.vue	    //快速计算文件hash...
    
    yarn add spark-md5 // 安装该库, 将其内部的 spark-md5.min.js 文件和 hash.js放在一起共 importScripts 访问
    

    file_hash.vue

    <script>
    export default {
    methods: {
      async uploadFile() {
       const hash = await fileHash()
       console.log("文件哈希是:", hash)
       ...
      },
      async fileHash() {
        const chunks = []
        let cur = 0
        while (cur < this.file.size) { // this.file 为 e.target.files[0]
          chunks.push({ index: cur, file: this.file.slice(cur, cur + 1 * 1024 * 1024)}) // 1MB切片
          cur += size
        }
       	return new Promise( resolve => {
            this.worker = new Worker('/hash.js')// 开启一个外部进程
            this.worker.postMessage({ chunks }) // 给外部进程传递信息 
            this.worker.onmessage = e => {      // 接收外部Worker回传的信息
              const { progress, hash } = e.data
              this.hashProgress = Number(progress.toFixed(2)) //计算hash值的进度条
              if (hash) {
                resolve(hash) // 得到计算出来的hash
              }
            }
        })
      }
    }
    </script>
    

    hash.js:

    self.importScripts('spark-md5.min.js') // 引入 spark-md5
    
    self.onmessage = e => {                // 接收主线程传递的参数
      const { chunks } = e.data
      const spark = new self.SparkMD5.ArrayBuffer()
    
      let progress = 0, count = 0
    
      const loadNext = index => {
        if (index == 0) {
          progress = 0
          count = 0
        }
        const reader = new FileReader()
        reader.readAsArrayBuffer(chunks[index].file)
        reader.onload = e => {
          count++
          spark.append(e.target.result)    // 将读取的内容添加入spark生成hash
          if (count == chunks.length) {
            self.postMessage({
              progress: 100,
              hash: spark.end()
            })
          } else {
            progress += 100 / chunks.length
            self.postMessage({ progress })
            loadNext(count)
          }
        }
      }
      loadNext(0)
    }
    

    拓展:通过抽样加快hash的计算速度

    方法:抽取文件内一部分字段放入 chunks 数组内,通过减小计算 hash 的文件大小, 来增加hash的计算速度。
    缺点:有少许可能照成误差,对于需精确计算hash则不适用,取舍有寸即可!
    在这里插入图片描述

    例如:

    <script>
    import sparkMD5 from 'spark-md5'
    
    export default {
    methods: {
     async calculateHashSample() {
      // this.file 为 e.target.files[0]
      const spark = new sparkMD5.ArrayBuffer(), reader = new FileReader(),
      file = this.file, size = file.size, offset = 2 * 1024 * 1024 
      // hash抽样: 第一个区块2M,中间区块取前中后各2个字节,最后区块数据全要
      let chunks = [file.slice(0, offset)]
      let cur = offset
      while (cur < size) {
        if (cur + offset >= size) {
          chunks.push(file.slice(cur, cur + offset))
        } else {
          const mid = cur + offset / 2, end = cur + offset
          chunks.push(file.slice(cur, cur + 2))
          chunks.push(file.slice(mid, mid + 2))
          chunks.push(file.slice(end - 2, end))
        }
        cur += offset
      }
      this.chunks = chunks //抽样后的区块
      //下面拿去计算hash就会很快
     }
    }
    </script>
    
    展开全文
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空空如也

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hash值