1.String源码分析(1)--哈希篇
2.Alluxio 客户端源码分析
3.宇宙最强开源破解密码利器：Hashcat 第一篇
4.php Mhash安装/配置
5.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、哈希哈希缩容以及rehash
6.Hermes源码分析（二）——解析字节码
String源码分析(1)--哈希篇
本文基于JDK1.8，源码源码从Java中==符号的搭建使用开始，解释了它判断的算法是对象的内存地址而非内容是否相等。接着，哈希哈希通过分析String类的源码源码枕善居vb源码equals()方法实现，说明了在比较字符串时，搭建应使用equals()而非==，算法因为equals()方法可以准确判断字符串内容是哈希哈希否相等。
深入探讨了String类作为“值类”的源码源码特性，即它需要覆盖Object类的搭建equals()方法，以满足比较字符串时逻辑上相等的算法需求。同时，哈希哈希强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法，源码源码以确保基于散列的搭建集合（如HashMap、HashSet和Hashtable）可以正常工作。解释了哈希码（hashcode）在将不同的输入映射成唯一值中的作用，以及它与字符串内容的关系。
在分析String类的hashcode()方法时，介绍了计算哈希值的公式，包括使用这个奇素数的原因，以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响，提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间，并介绍了生日攻击这一概念，解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。
最后，总结了哈希碰撞与散列表性能的关系，以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的最短长度的考虑因素，并提醒读者在理解和学习JDK源码时，可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。
Alluxio 客户端源码分析
Alluxio是一个用于云分析和人工智能的开源数据编排技术，作为分布式文件系统，采用与HDFS相似的主从架构。系统中包含一个或多个Master节点存储集群元数据信息，以及Worker节点管理缓存的数据块。本文将深入分析Alluxio客户端的实现。
创建客户端逻辑在类alluxio.client.file.FileSystem中，简单示例代码如下。
客户端初始化包括调用FileSystem.Context.create创建客户端对象的上下文，在此过程中需要初始化客户端以创建与Master和Worker连接的连接池。若启用了配置alluxio.user.metrics.collection.enabled，将启动后台守护线程定时与Master节点进行心跳传输监控指标信息。同时，抄底龙头源码客户端初始化时还会创建负责重新初始化的后台线程，定期从Master拉取配置文件的哈希值，若Master节点配置发生变化，则重新初始化客户端，期间阻塞所有请求直到重新初始化完成。
创建具有缓存功能的客户端在客户端初始化后，调用FileSystem.Factory.create进行客户端创建。客户端实现分为BaseFileSystem、MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem三种，其中MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem对BaseFileSystem进行封装，提供元数据和数据缓存功能。BaseFileSystem的调用主要分为三大类：纯元数据操作、读取文件操作和写入文件操作。针对元数据操作，直接调用对应GRPC接口（例如listStatus）。接下来，将介绍客户端如何与Master节点进行通信以及读取和写入的流程。
客户端需要先通过MasterInquireClient接口获取主节点地址，当前有三种实现：PollingMasterInquireClient、SingleMasterInquireClient和ZkMasterInquireClient。其中，PollingMasterInquireClient是针对嵌入式日志模式下选择主节点的实现类，SingleMasterInquireClient用于选择单节点Master节点，ZkMasterInquireClient用于Zookeeper模式下的主节点选择。因为Alluxio中只有主节点启动GRPC服务，其他节点连接客户端会断开，PollingMasterInquireClient会依次轮询所有主节点，直到找到可以连接的节点。之后，客户端记录该主节点，如果无法连接主节点，则重新调用PollingMasterInquireClient过程以连接新的主节点。
数据读取流程始于BaseFileSystem.openFile函数，首先通过getStatus向Master节点获取文件元数据，然后检查文件是否为目录或未写入完成等条件，若出现异常则抛出异常。寻找合适的Worker节点根据getStatus获取的文件信息中包含所有块的信息，通过偏移量计算当前所需读取的块编号，并寻找最接近客户端并持有该块的Worker节点，从该节点读取数据。判断最接近客户端的Worker逻辑位于BlockLocationUtils.nearest，考虑使用domain socket进行短路读取时的Worker节点地址一致性。根据配置项alluxio.worker.data.server.domain.socket.address，判断每个Worker使用的网页协议源码domain socket路径是否一致。如果没有使用域名socket信息寻找到最近的Worker节点，则根据配置项alluxio.user.ufs.block.read.location.policy选择一个Worker节点进行读取。若客户端和数据块在同一节点上，则通过短路读取直接从本地文件系统读取数据，否则通过与Worker节点建立GRPC通信读取文件。
如果无法通过短路读取数据，客户端会回退到使用GRPC连接与选中的Worker节点通信。首先判断是否可以通过domain socket连接Worker节点，优先选择使用domain socket方式。创建基于GRPC的块输入流代码位于BlockInStream.createGrpcBlockInStream。通过GRPC进行连接时，每次读取一个chunk大小并缓存chunk，减少RPC调用次数提高性能，chunk大小由配置alluxio.user.network.reader.chunk.size.bytes决定。
读取数据块完成后或出现异常终止，Worker节点会自动释放针对该块的写入锁。读取异常处理策略是记录失败的Worker节点，尝试从其他Worker节点读取，直到达到重试次数上限或没有可用的Worker节点。
若无法通过本地Worker节点读取数据，则客户端尝试发起异步缓存请求。若启用了配置alluxio.user.file.passive.cache.enabled且存在本地Worker节点，则向本地Worker节点发起异步缓存请求，否则向负责读取该块数据的Worker节点发起请求。
数据写入流程首先向Master节点发送CreateFile请求，Master验证请求合法性并返回新文件的基本信息。根据不同的写入类型，进行不同操作。如果是THROUGH或CACHE_THROUGH等需要直接写入底层文件系统的写入类型，则选择一个Worker节点处理写入到UFS的数据。对于MUST_CACHE、CACHE_THROUGH、ASYNC_THROUGH等需要缓存数据到Worker节点上的写入类型，则打开另一个流负责将每个写入的块缓存到不同的Worker上。写入worker缓存块流程类似于读取流程，若写入的Worker与客户端在同一个主机上，则使用短路写直接将块数据写入Worker本地，无需通过网络发送到Worker上。数据完成写入后，客户端向Master节点发送completeFile请求，表示文件已写入完成。
写入失败时，取消当前流以及所有使用过的输出流，删除所有缓存的虚幻源码目录块和底层存储中的数据，与读取流程不同，写入失败后不进行重试。
零拷贝实现用于优化写入和读取流程中WriteRequest和ReadResponse消息体积大的问题，通过配置alluxio.user.streaming.zerocopy.enabled开启零拷贝特性。Alluxio通过实现了GRPC的MethodDescriptor.Marshaller和Drainable接口来实现GRPC零拷贝特性。MethodDescriptor.Marshaller负责对消息序列化和反序列化的抽象，用于自定义消息序列化和反序列化行为。Drainable扩展java.io.InputStream，提供将所有内容转移到OutputStream的方法，避免数据拷贝，优化内容直接写入OutputStream的过程。
总结，阅读客户端代码有助于了解Alluxio体系结构，明白读取和写入数据时的数据流向。深入理解Alluxio客户端实现对于后续阅读其他Alluxio代码非常有帮助。
宇宙最强开源破解密码利器：Hashcat 第一篇
Hashcat被誉为宇宙最强的开源密码破解工具，拥有针对Windows、Mac和Linux系统的版本，支持多种计算核心如CPU、GPU、APU、DSP和FPGA。它能处理的hash散列算法多样，能够破解rar、office、pdf、windows账户、wifi等多种密码。本文将指导您在Windows 系统下安装和配置Hashcat，并展示具体密码破解方法和密码保护技巧。
开始，访问Hashcat官网下载最新版本的软件包，这里推荐使用v6.1.1，确保下载hashcat binaries，它已经包含了直接运行的exe可执行文件。对于hashcat sources，您需要利用类似的MinGW工具将其源码编译成可执行文件。下载完毕后，直接在软件包主目录下使用命令行运行Hashcat。运行时请确保已切换到Hashcat主目录。使用测试电脑配置进行Hashcat的探索。
在进行密码破解时，John the Ripper是一个常用的辅助工具，用于获取加密文件的sqoop 1.99.7源码Hash值。下载对应版本john-1.9.0，并配置所需的python和perl环境。通过命令行运行John the Ripper进行密码破解，注意调整相应的环境变量。
使用Hashcat破解密码的步骤包括查看命令行帮助和使用Hashcat的wiki文档。前者提供常用命令的概览，后者则详细介绍攻击类型、哈希类型对照表、掩码设置和平台支持。如有疑问，可以直接联系Hashcat团队。
接下来，通过指令`hashcat -b`测试笔记本的算力。针对rar、office、pdf等加密文件，采用掩码攻击方法，而zip文件则使用字典攻击。具体操作包括创建测试rar文件，使用John the Ripper获取哈希值，然后在Hashcat中输入命令进行破解。结果将实时显示在控制台上，并输出到指定文件中。
本文展示了使用Hashcat对rar、zip、pdf和word加密文件的破解过程，包括字典破解和掩码破解。在实际应用中，应首先尝试字典破解，当现有字典无效时，可考虑使用暴力或掩码组合破解。随着密码复杂度的增加，破解难度将成指数级增长。未来，将继续深入研究Hashcat的密码破解技术，并分享密码设置的最佳实践。
php Mhash安装/配置
在Linux环境下，为了安装和配置PHP Mhash库，你需要首先访问Mhash的官方网站进行下载，并对源代码进行编译。在执行编译过程时，使用命令行参数`-with mhash=DIR`来开启Mhash扩展，DIR代表Mhash源代码的目录位置。从PHP 5.3.0版本开始，Mhash扩展被集成用于模拟哈希扩展，这意味着无需考虑Mhash安装目录的效果，只需启用扩展支持即可。 下面是一个Linux安装Mhash的示例步骤：使用`gunzip`解压下载的Mhash源代码文件。
执行`tar`命令来解压并创建目录。
运行`./configure`脚本，并在命令中添加`-with-mhash=[dir]`参数，这里的[dir]是Mhash源代码的目录路径。
使用`make`命令编译源代码。
执行`make install`命令将编译后的库安装到系统中。
运行`phpinfo()`函数后，Mhash扩展应被显示在信息页面上。 在Windows操作系统中，你无需编译源代码。首先，确保将PHP集合包中的`dlls`目录下的已编译`libmhash.dll`文件复制到系统路径变量下或Apache等Web服务器的安装目录中。接着，打开`php.ini`文件，取消`extension=php_mhash.dll`前的注释即可。Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash
当哈希值相同发生冲突时，Redis 使用链表法解决，将冲突的键值对通过链表连接，但随着数据量增加，冲突加剧，查找效率降低。负载因子衡量冲突程度，负载因子越大，冲突越严重。为优化性能，Redis 需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，减少冲突。
扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。
扩容大小依据当前键值对数量计算，如哈希表长度为4，实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的稳定性。
哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。
rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。
在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。
综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。
Hermes源码分析（二）——解析字节码
前面一节 讲到字节码序列化为二进制是有固定的格式的，这里我们分析一下源码里面是怎么处理的这里可以看到首先写入的是魔数，他的值为
对应的二进制见下图，注意是小端字节序
第二项是字节码的版本，笔者的版本是，也即 上图中的4a
第三项是源码的hash，这里采用的是SHA1算法，生成的哈希值是位，因此占用了个字节
第四项是文件长度，这个字段是位的，也就是下图中的为0aa，转换成十进制就是，实际文件大小也是这么多
后面的字段类似，就不一一分析了，头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到，Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化，就得到了我们看到的字节码文件。
这里写入的数据很多，以函数头的写入为例，我们调用了visitFunctionHeader方法，并通过byteCodeModule拿到函数的签名，将其写入函数表（存疑，在实际的文件中并没有看到这一部分）。注意这些数据必须按顺序写入，因为读出的时候也是按对应顺序来的。
我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法， 那这个方法做了些什么事呢？
这里做了两件事情：
1. 判断是否是字节码，如果是则调用createBCProviderFromBuffer，否则调用createBCProviderFromSrc，我们这里只关注createBCProviderFromBuffer
2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息（populateFromBuffer方法），下面是这个方法的实现。
BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法，注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象，他代表的是不可变的字节码字段。
细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法， 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑，把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容，并提前加载到BytecodeFileFields里面，以减少后面执行字节码时解析的时间。
Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息，例如bundle是否是字节码格式，是否包含了函数，字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部，没有解析整个字节码，后面执行字节码时才会解析剩余的部分。
evaluatePreparedJavaScript这个方法，主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法，这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。
runBytecode这个方法比较长，主要做了几件事情：
这里说明一下，Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理， Domain被创建时是空的，并跟随着运行时模块进行传播， 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候，这个Domain下的所有函数都不能使用。
未完待续。。。
PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
索引是数据库中的关键结构，它加速了查询速度，尽管会增加内存和维护成本，但效益通常显著。在PG中，索引类型丰富多样，包括B-Tree、Hash、GIST、SP-GIST、GIN和BGIN。所有索引本质上都是独立的数据结构，与数据表并存。
查询时，没有索引会导致全表扫描，效率低下。创建索引可以快速定位满足条件的元组，显著提升查询性能。PG中的索引操作函数，如pg_am中的注册，为上层模块提供了一致的接口，这些函数封装在IndexAmRoutine和IndexScanDesc中。
B-Tree索引采用Lehman和Yao的算法，每个非根节点有兄弟指针，页面包含"high key"，用于快速扫描。PG的B-Tree构建和维护流程涉及BTBuildState、spool、元页信息等结构，包括创建、插入、扫描等操作。
哈希索引在硬盘上实现，支持故障恢复。它的页面结构复杂，包括元页、桶页、溢出页和位图页。插入和扫描索引元组时，需要动态管理元页缓存以提高效率。
GiST和GIN索引提供了更大的灵活性，支持用户自定义索引方法。GiST适用于通用搜索，而GIN专为复合值索引设计，支持全文搜索。它们在创建时需要实现特定的访问方法和函数。
尽管索引维护有成本，但总体上，它们对提高查询速度的价值不可忽视。了解并有效利用索引是数据库优化的重要环节。
如何在Ubuntu . / . LTS上安装Hashcat
Hashcat是一款专为安全审计设计的高级密码恢复工具，支持各种哈希算法，具备广泛密码破解选项。最初为专有工具，但已转为开源。本文将指导您在Ubuntu Linux系统上安装Hashcat，适用于Ubuntu .、.及更高版本。安装前需确保系统具备互联网连接并具有sudo访问权限。 开始系统更新 在Ubuntu Linux上启动命令终端（快捷键Ctrl+Alt+T）。执行更新命令更新软件包。 安装Hashcat Ubuntu默认系统存储库提供Hashcat所需软件包。执行命令安装Hashcat及其依赖项。 检查版本确认安装 安装完成后，检查版本以确认Hashcat已成功安装。 源代码安装（可选） 不想使用APT，希望安装最新Hashcat版本的用户可从源代码编译。步骤如下：安装开发工具
克隆Hashcat Git存储库
切换到Hashcat目录
编译代码
安装Hashcat
编译完成后，执行命令安装Hashcat，系统将配置必需文件。 重新加载会话 检查版本以确保Hashcat正确安装。 使用Hashcat 运行命令查看可用选项。更多详细信息，请访问官方维基页面。 其他文章