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　　经常会被用到，比如我们Go里面的map，Java的HashMap，目前最流行的缓存都大量用到了哈希算法。它们支持把很多类型的数据进行哈希计算，我们实际使用的时候并不用考虑哈希算法的实现。而其实不同的数据类型，所使用到的哈希算法并不一样。

　　下面是C语言实现。初始值是5381，遍历整个串，按照hash * 33 +c的算法计算。得到的结果就是哈希值。

　　里面涉及到两个神奇的数字，5381和33。为什么是这两个数？我还特意去查了查，说是经过大量实验，这两个的结果碰撞小，哈希结果分散。

　　还有一个事情很有意思，乘以33是用左移和加法实现的。底层库对性能要求高啊。

　　看了上面的再看Java内置字符串哈希就很有意思了。Java对象有个内置对象hash，它缓存了哈希结果，如果当前对象有缓存，直接返回。如果没有缓存，遍历整个字符串，按照hash * 31 + c的算法计算。

　　这个算法之前写过《字符串查找算法（二）》，字符串每一位都看成是一个数字，32位的线进制的数字，计算当前串的哈希值就是在把当前串转成10进制。

　　这个算法的厉害之处在于他可以保存状态。比如有个字符串ab，它的哈希值是a*E+b=HashAB，如果计算bc的哈希值，可以利用第一次计算的结果(HashAB-a*E)*E+c=HashBC。这么一个转换例子里是两个字符效果不明显，如果当前串是100个字符，后移一位的哈希算法性能就会快很多。

　　一般在分布式系统中用的比较多。对于一个Key做哈希，把不同的请求转发到不同的服务器上面。

　　CRC32的哈希碰撞和murmur的差不多，但是CRC32可以使用CPU的硬件加速实现哈希提速。

　　Codis使用Go语言实现，CRC32算法直接用了Go的原生包hash/crc32。这个包会提前判断当前CPU是否支持硬件加速：

　　Go语言内置的哈希表数据结构map，也是一个哈希结构，它内置的哈希算法更讲究。

　　这里用到的哈希算法是memhash，源代码在runtime/hash32.go里面。它基于谷歌的两个哈希算法实现。大家有兴趣的可以去研究下具体实现。

　　memhash在具体实现时也用到了硬件加速。如果硬件支持，会用AES哈希算法。如果不支持，才会去用memhash。