1.32位md5？
2.MD5算法解析
3.百度 UidGenerator 源码解析

32位md5？

       MD5(,) = eebcadd5a

       MD5(,) = ebcadd

       受之以鱼,不如受之以渔。以下是算法算法两个查询md5的网站

       www.cmd5.com

       www.xmd5.com

       MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5（信息-摘要算法），在年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的源码源码Ronald L. Rivest开发出来，经MD2、填充填充MD3和MD4发展而来。算法算法它的源码源码html自动对白源码作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密匙前被"压缩"成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的大整数）。不管是填充填充MD2、MD4还是算法算法MD5，它们都需要获得一个随机长度的源码源码信息并产生一个位的信息摘要。虽然这些算法的填充填充结构或多或少有些相似，但MD2的算法算法设计与MD4和MD5完全不同，那是源码源码因为MD2是为8位机器做过设计优化的，而MD4和MD5却是填充填充面向位的电脑。这三个算法的算法算法描述和C语言源代码在Internet RFCs 中有详细的描述（），这是源码源码一份最权威的文档，由Ronald L. Rivest在年8月向IEFT提交。

        Rivest在年开发出MD2算法。在这个算法中，首先对信息进行数据补位，使信息的字节长度是的倍数。然后，以一个位的检验和追加到信息末尾。并且根据这个新产生的信息计算出散列值。后来，Rogier和Chauvaud发现如果忽略了检验和将产生MD2冲突。MD2算法的加密后结果是唯一的--既没有重复。

        为了加强算法的安全性，Rivest在年又开发出MD4算法。MD4算法同样需要填补信息以确保信息的字节长度加上后能被整除（信息字节长度mod = ）。然后，一个以位二进制表示的网站源码销售待遇信息的最初长度被添加进来。信息被处理成位Damg?rd/Merkle迭代结构的区块，而且每个区块要通过三个不同步骤的处理。Den Boer和Bosselaers以及其他人很快的发现了攻击MD4版本中第一步和第三步的漏洞。Dobbertin向大家演示了如何利用一部普通的个人电脑在几分钟内找到MD4完整版本中的冲突（这个冲突实际上是一种漏洞，它将导致对不同的内容进行加密却可能得到相同的加密后结果）。毫无疑问，MD4就此被淘汰掉了。

        尽管MD4算法在安全上有个这么大的漏洞，但它对在其后才被开发出来的好几种信息安全加密算法的出现却有着不可忽视的引导作用。除了MD5以外，其中比较有名的还有SHA-1、RIPE-MD以及HAVAL等。

        一年以后，即年，Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。它在MD4的基础上增加了"安全-带子"（Safety-Belts）的概念。虽然MD5比MD4稍微慢一些，但却更为安全。这个算法很明显的由四个和MD4设计有少许不同的步骤组成。在MD5算法中，信息-摘要的大小和填充的必要条件与MD4完全相同。Den Boer和Bosselaers曾发现MD5算法中的假冲突（Pseudo-Collisions），但除此之外就没有其他被发现的加密后结果了。

        Van Oorschot和Wiener曾经考虑过一个在散列中暴力搜寻冲突的函数（Brute-Force Hash Function），而且他们猜测一个被设计专门用来搜索MD5冲突的机器（这台机器在年的制造成本大约是一百万美元）可以平均每天就找到一个冲突。但单从年到年这年间，竟没有出现替代MD5算法的MD6或被叫做其他什么名字的新算法这一点，我们就可以看出这个瑕疵并没有太多的影响MD5的安全性。上面所有这些都不足以成为MD5的在实际应用中的问题。并且，源码平台推广渠道由于MD5算法的使用不需要支付任何版权费用的，所以在一般的情况下（非绝密应用领域。但即便是应用在绝密领域内，MD5也不失为一种非常优秀的中间技术），MD5怎么都应该算得上是非常安全的了。

        算法的应用

        MD5的典型应用是对一段信息（Message）产生信息摘要（Message-Digest），以防止被篡改。比如，在UNIX下有很多软件在下载的时候都有一个文件名相同，文件扩展名为.md5的文件，在这个文件中通常只有一行文本，大致结构如：

        MD5 (tanajiya.tar.gz) = 0cab9c0fade

        这就是tanajiya.tar.gz文件的数字签名。MD5将整个文件当作一个大文本信息，通过其不可逆的字符串变换算法，产生了这个唯一的MD5信息摘要。如果在以后传播这个文件的过程中，无论文件的内容发生了任何形式的改变（包括人为修改或者下载过程中线路不稳定引起的传输错误等），只要你对这个文件重新计算MD5时就会发现信息摘要不相同，由此可以确定你得到的只是一个不正确的文件。如果再有一个第三方的认证机构，用MD5还可以防止文件作者的"抵赖"，这就是所谓的数字签名应用。

        MD5还广泛用于加密和解密技术上。比如在UNIX系统中用户的密码就是以MD5（或其它类似的算法）经加密后存储在文件系统中。当用户登录的时候，系统把用户输入的密码计算成MD5值，然后再去和保存在文件系统中的MD5值进行比较，进而确定输入的密码是否正确。通过这样的步骤，系统在并不知道用户密码的图片边框美化源码明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。这不但可以避免用户的密码被具有系统管理员权限的用户知道，而且还在一定程度上增加了密码被破解的难度。

        正是因为这个原因，现在被黑客使用最多的一种破译密码的方法就是一种被称为"跑字典"的方法。有两种方法得到字典，一种是日常搜集的用做密码的字符串表，另一种是用排列组合方法生成的，先用MD5程序计算出这些字典项的MD5值，然后再用目标的MD5值在这个字典中检索。我们假设密码的最大长度为8位字节（8 Bytes），同时密码只能是字母和数字，共++=个字符，排列组合出的字典的项数则是P(,1)+P(,2)….+P(,8)，那也已经是一个很天文的数字了，存储这个字典就需要TB级的磁盘阵列，而且这种方法还有一个前提，就是能获得目标账户的密码MD5值的情况下才可以。这种加密技术被广泛的应用于UNIX系统中，这也是为什么UNIX系统比一般操作系统更为坚固一个重要原因。

        算法描述

        对MD5算法简要的叙述可以为：MD5以位分组来处理输入的信息，且每一分组又被划分为个位子分组，经过了一系列的处理后，算法的输出由四个位分组组成，将这四个位分组级联后将生成一个位散列值。

        在MD5算法中，首先需要对信息进行填充，使其字节长度对求余的结果等于。因此，信息的字节长度（Bits Length）将被扩展至N*+，即N*+个字节（Bytes），主力筹码源码图解N为一个正整数。填充的方法如下，在信息的后面填充一个1和无数个0，直到满足上面的条件时才停止用0对信息的填充。然后，在在这个结果后面附加一个以位二进制表示的填充前信息长度。经过这两步的处理，现在的信息字节长度=N*++=(N+1)*，即长度恰好是的整数倍。这样做的原因是为满足后面处理中对信息长度的要求。

        MD5中有四个位被称作链接变量（Chaining Variable）的整数参数，他们分别为：A=0x，B=0xabcdef，C=0xfedcba，D=0x。

        当设置好这四个链接变量后，就开始进入算法的四轮循环运算。循环的次数是信息中位信息分组的数目。

        将上面四个链接变量复制到另外四个变量中：A到a，B到b，C到c，D到d。

        主循环有四轮（MD4只有三轮），每轮循环都很相似。第一轮进行次操作。每次操作对a、b、c和d中的其中三个作一次非线性函数运算，然后将所得结果加上第四个变量，文本的一个子分组和一个常数。再将所得结果向右环移一个不定的数，并加上a、b、c或d中之一。最后用该结果取代a、b、c或d中之一。

       以一下是每次操作中用到的四个非线性函数（每轮一个）。

        F(X,Y,Z) =(X&Y)|((~X)&Z)

        G(X,Y,Z) =(X&Z)|(Y&(~Z))

        H(X,Y,Z) =X^Y^Z

        I(X,Y,Z)=Y^(X|(~Z))

        （&是与，|是或，~是非，^是异或）

        这四个函数的说明：如果X、Y和Z的对应位是独立和均匀的，那么结果的每一位也应是独立和均匀的。

       F是一个逐位运算的函数。即，如果X，那么Y，否则Z。函数H是逐位奇偶操作符。

        假设Mj表示消息的第j个子分组（从0到），<<

        FF(a,b,c,d,Mj,s,ti)表示a=b+((a+(F(b,c,d)+Mj+ti)<< GG(a,b,c,d,Mj,s,ti)表示a=b+((a+(G(b,c,d)+Mj+ti)<< HH(a,b,c,d,Mj,s,ti)表示a=b+((a+(H(b,c,d)+Mj+ti)<< II(a,b,c,d,Mj,s,ti)表示a=b+((a+(I(b,c,d)+Mj+ti)<<

        这四轮（步）是：

        第一轮

        FF(a,b,c,d,M0,7,0xdaa)

        FF(d,a,b,c,M1,,0xe8c7b)

        FF(c,d,a,b,M2,,0xdb)

       FF(b,c,d,a,M3,,0xc1bdceee)

        FF(a,b,c,d,M4,7,0xfc0faf)

        FF(d,a,b,c,M5,,0xca)

        FF(c,d,a,b,M6,,0xa)

        FF(b,c,d,a,M7,,0xfd)

        FF(a,b,c,d,M8,7,0xd8)

        FF(d,a,b,c,M9,,0x8bf7af)

        FF(c,d,a,b,M,,0xffff5bb1)

        FF(b,c,d,a,M,,0xcd7be)

        FF(a,b,c,d,M,7,0x6b)

        FF(d,a,b,c,M,,0xfd)

        FF(c,d,a,b,M,,0xae)

        FF(b,c,d,a,M,,0xb)

        第二轮

        GG(a,b,c,d,M1,5,0xfe)

        GG(d,a,b,c,M6,9,0xcb)

        GG(c,d,a,b,M,,0xe5a)

        GG(b,c,d,a,M0,,0xe9b6c7aa)

        GG(a,b,c,d,M5,5,0xdfd)

        GG(d,a,b,c,M,9,0x)

        GG(c,d,a,b,M,,0xd8a1e)

        GG(b,c,d,a,M4,,0xe7d3fbc8)

        GG(a,b,c,d,M9,5,0xe1cde6)

        GG(d,a,b,c,M,9,0xcd6)

        GG(c,d,a,b,M3,,0xf4dd)

        GG(b,c,d,a,M8,,0xaed)

        GG(a,b,c,d,M,5,0xa9e3e)

        GG(d,a,b,c,M2,9,0xfcefa3f8)

        GG(c,d,a,b,M7,,0xfd9)

        GG(b,c,d,a,M,,0x8d2a4c8a)

        第三轮

        HH(a,b,c,d,M5,4,0xfffa)

        HH(d,a,b,c,M8,,0xf)

        HH(c,d,a,b,M,,0x6d9d)

        HH(b,c,d,a,M,,0xfdec)

        HH(a,b,c,d,M1,4,0xa4beea)

        HH(d,a,b,c,M4,,0x4bdecfa9)

        HH(c,d,a,b,M7,,0xf6bb4b)

        HH(b,c,d,a,M,,0xbebfbc)

        HH(a,b,c,d,M,4,0xb7ec6)

        HH(d,a,b,c,M0,,0xeaafa)

        HH(c,d,a,b,M3,,0xd4ef)

        HH(b,c,d,a,M6,,0xd)

        HH(a,b,c,d,M9,4,0xd9d4d)

        HH(d,a,b,c,M,,0xe6dbe5)

        HH(c,d,a,b,M,,0x1facf8)

        HH(b,c,d,a,M2,,0xc4ac)

        第四轮

        II(a,b,c,d,M0,6,0xf)

        II(d,a,b,c,M7,,0xaff)

        II(c,d,a,b,M,,0xaba7)

        II(b,c,d,a,M5,,0xfca)

        II(a,b,c,d,M,6,0xbc3)

        II(d,a,b,c,M3,,0x8f0ccc)

        II(c,d,a,b,M,,0xffeffd)

        II(b,c,d,a,M1,,0xdd1)

        II(a,b,c,d,M8,6,0x6fae4f)

        II(d,a,b,c,M,,0xfe2ce6e0)

        II(c,d,a,b,M6,,0xa)

        II(b,c,d,a,M,,0x4ea1)

        II(a,b,c,d,M4,6,0xfe)

        II(d,a,b,c,M,,0xbd3af)

        II(c,d,a,b,M2,,0x2ad7d2bb)

        II(b,c,d,a,M9,,0xebd)

        常数ti可以如下选择：

        在第i步中，ti是*abs(sin(i))的整数部分，i的单位是弧度。(等于2的次方)

       所有这些完成之后，将A、B、C、D分别加上a、b、c、d。然后用下一分组数据继续运行算法，最后的输出是A、B、C和D的级联。

        当你按照我上面所说的方法实现MD5算法以后，你可以用以下几个信息对你做出来的程序作一个简单的测试，看看程序有没有错误。

        MD5 ("") = dd8cdfbeecfe

        MD5 ("a") = 0ccb9c0f1b6ace

        MD5 ("abc") = cdfb0df7def

        MD5 ("message digest") = fbd7cbda2faafd0

        MD5 ("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz") = c3fcd3dedfbccaeb

        MD5 ("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz") =

       dabdd9f5ac2c9fd9f

        MD5 ("

       ") = edf4abe3cacda2eba

        如果你用上面的信息分别对你做的MD5算法实例做测试，最后得出的结论和标准答案完全一样，那我就要在这里象你道一声祝贺了。要知道，我的程序在第一次编译成功的时候是没有得出和上面相同的结果的。

       MD5的安全性

        MD5相对MD4所作的改进：

        1. 增加了第四轮；

        2. 每一步均有唯一的加法常数；

        3. 为减弱第二轮中函数G的对称性从(X&Y)|(X&Z)|(Y&Z)变为(X&Z)|(Y&(~Z))；

        4. 第一步加上了上一步的结果，这将引起更快的雪崩效应；

        5. 改变了第二轮和第三轮中访问消息子分组的次序，使其更不相似；

        6. 近似优化了每一轮中的循环左移位移量以实现更快的雪崩效应。各轮的位移量互不相同。

       祝你好运！！!

MD5算法解析

       MD5算法详解

       MD5,全称Message-Digest Algorithm 5，是信息学中广泛应用的哈希算法，它的核心特性是能够为任何文件生成独特的“数字指纹”。即使文件有微小变动，MD5生成的指纹也会产生显著变化，确保了数据的完整性和唯一性。

       加密MD5时，需要对信息进行填充，首先添加一个1，后面补全0，直到信息长度变为的整数倍，这样是为了满足后续加密操作。填充规则要求模，因为=-，留出位用于存储原始数据长度，确保数据长度为的倍数。

       MD5的初始化过程涉及4个位链接变量，每个变量都有特定的初始值。接下来，原始数据会被分为比特的分组，逐个进行处理。每个分组的处理涉及复杂的非线性函数和特定的操作，其中包括位与、位或、位非和位异或运算，以及特定的环移操作。

       整个加密过程分为4轮，每轮次迭代，其中涉及到常数数组s和特定的数学计算。最后，将处理后的结果进行级联，形成最终的MD5哈希值。在编程实践中，如使用C++，可以通过编译指令g++ MD5.cpp -o md5.exe -Wall -Wextra来编译生成MD5的实现。

       值得注意的是，MD5在处理中文时，需要使用UTF-8编码，Windows默认的GBK编码可能导致不同的结果。如果你需要在C++中生成用于填充的t数组，可以使用Python和cmath库，但该库在处理这类数学运算时可能不如专门的哈希库高效。

       MD5算法首次发表的具体时间以及参考资料，可以在相关文档或源码中找到。

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。一个 Snowflake ID 由 位组成，其中前 位表示时间戳（毫秒数），接下来的 位用于标识计算机， 位作为序列号，以确保同一毫秒内生成的多个 ID。此算法基于时间生成，按时间排序，允许通过 ID 推断生成时间。Snowflake ID 的生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，确保了分布式环境中的全局唯一性。

       在 Java 中实现的 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。