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本文目录一览：
- 1、String源码分析(1)--哈希篇
- 2、【十二点】哈希查找的硬件实现(一):哈希查找
- 3、C++中的HashTable性能优化
- 4、[Lua5.4.4源码].字符串
- 5、HashMap、ArrayMap、ConcurrentHashMap源码分析
- 6、mimikatz源码分析-lsadump模块(注册表)
String源码分析(1)--哈希篇
1、负载因子过高时，需要扩容以优化查询效率，而持久化下，尽量减少扩容以避免阻塞服务器。在服务器定时任务中，进行rehash优化，ht_table[0]中存在空节点，每访问10 * N个空字节后，直接返回。rehash过程分为渐进式hash和定时执行rehash，以避免服务器长时间阻塞。
2、java岗位也不例外。随着科学技术的发展，各种新技术将继续出现。开发人员需要及时关注这些新技术，并将其转化为自己的技能。如果想了解Java更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。
3、性更好。SHA-1 设计时基于和 MD4 相同原理，并且模仿了该算法。常用的 hash 函数有 SHA-1，SHA-256，SHA-512，MD5 。这些都是经典的 hash 算法。在现代化生产中，还会用到现代的 hash 算法。下面列举几个，进行性能对比，最后再选其中一个源码分析一下实现过程。
4、负数代表没有找打元素，意思是添加元素 要添加元素的下标位置 如果还是不明白，自己再好好想想。
【十二点】哈希查找的硬件实现(一):哈希查找
引子：哈希查找的硬件探索 在数据检索的世界中，哈希查找如同一把神秘的钥匙，以其惊人的效率赢得了广泛应用。它通过键值的直接映射，消除了传统查找方式中对键值区分的繁琐，如在ARP表查询中的高效表现。
哈希表：哈希表是一种可通过键值直接访问的数据结构，键（key）用于标识值（value），值是存储的数据，可以是多维的。例如，key用数字表示，value存储IP地址，则表示为、...。通过哈希表存储IP地址，查找或修改某个IP时，可直接通过key来查找。
Cuckoo Hashing由Rasmus Pagh等人提出，每个元素具有多个备选桶，通过多个哈希函数决定这些桶的位置。每个桶包含多个槽位，可存放单个元素。
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
C++中的HashTable性能优化
1、本文深入探讨了C++中的哈希表（HashTable）性能优化问题。以C++ STL中的哈希表为例，分析了其存在的性能瓶颈，并对比了业界改进的实现方式。通过基准测试，总结了更优的哈希表实现版本。STL哈希表存在性能问题，采用链接法解决哈希碰撞，导致查找效率低下。
2、HashTable是历史较为悠久的使用Hash算法的容器结构，但在现代编程实践中已被淘汰，单线程环境下转为使用HashMap，多线程环境则推荐使用性能优化的ConcurrentHashMap。HashTable继承自Dictionary，同时实现了Map和Cloneable以及Serializable接口，其继承体系结构如图所示。
3、使用 HashTable1 的实际项目中，性能显著提升，尤其是在共享锁导致的瓶颈场景下。本文提供的哈希表在中等负载下表现出色，对于特定应用非常高效。
4、同步性不同。Hashtable是同步的，这意味着它是线程安全的，因此在多线程环境下使用更为安全。而HashMap是异步的，它在高并发环境下可能不如Hashtable安全。由于同步机制的存在，Hashtable在性能上可能会低于HashMap。空值处理方式不同。
5、如支持固定大小调整、LRU缓存、快速清空以及为特定场景定制调整大小策略。总之，通过合理选择哈希函数、解决碰撞问题、动态调整大小、优化内存排列并进行性能测试，我们可以设计出高效且适用于不同场景的哈希表。在ClickHouse中，这使得数据库能够在大规模数据处理和聚合操作中提供卓越性能。
6、SymbolTable基于散列表实现，使用数组+链表结构，遇到哈希碰撞严重时，通过改变哈希算法解决。默认算法为java_lang_String：hash_code，触发重哈希后使用AltHashing：murmur3_32。在JVM中，字符串常量池的实现与性能优化是关键。了解这些原理，有助于在实际编程中做出更优决策。
[Lua5.4.4源码].字符串
在lua4中，字符串根据大小分为两种类型：短字符串LUA_VSHRSTR和长字符串LUA_VLNGSTR。为了提高查找命中率，作者使用哈希表提高效率。短字符串存储在hash桶结构中，当通过点对uint（str） % STRCACHE_N计算i的下标值，并使用STRCACHE_M固定j的最大值时，可以找到对应的hash桶链表。
在Lua4源码中，Table采用数组和哈希混合的结构来存储数据，数组部分的key和哈希部分的key都不能为nil。数组部分从下标1开始，按2的指数增长，不同key类型存放在数组段或哈希段，数组长度操作符#在计算时应避免包含nil值，否则可能引发错误。表结构如下所示：数组部分：下标从1开始，按2的指数增长。
作为lua通用数据类型的基础。tt_字段用于存储Value的类型信息，与CommonHeader中的tt相呼应。类型信息以一个字节表示，包含基础数据类型（0-3位）、可变位（4-5位，如区分长字符串与短字符串、int与float）以及可回收位（6位）。
HashMap、ArrayMap、ConcurrentHashMap源码分析
在并发场景下最新哈希游戏源码在哪找，ConcurrentHashMap引入最新哈希游戏源码在哪找了分段锁机制最新哈希游戏源码在哪找，将整个表划分为多个segment，每个segment相当于一个小型最新哈希游戏源码在哪找的HashMap。这样可以实现更细粒度的并发控制，避免全局锁带来的性能开销。在写入操作时，segment会加锁，而value值则通过volatile关键字确保可见性，以满足并发环境下的线程安全需求。
HashMap使用链表来解决碰撞问题，当碰撞发生了，对象将会存储在链表的下一个节点中。hashMap在每个链表节点存储键值对对象。当两个不同的键却有相同的hashCode时，他们会存储在同一个bucket位置的链表中。键对象的equals（）来找到键值对。
是的，HashMap的原理对于工作确实很有用，因为这是一种非常经典的数据结构，对于数据结构的了解在日常开发中至关重要。比如在Android中，面对“映射”场景，可以选择HashMap，ArrayMap，甚至SparseArray等。在这种情况下，如何做出选择？答案是通过学习这些数据结构的源码来了解它们各自的优劣。
mimikatz源码分析-lsadump模块(注册表)
接下来，深入解析mimikatz的解析流程。在具备sam文件和system文件的情况下，主要分为以下步骤：获取注册表system的句柄、读取计算机名和解密密钥、获取注册表sam的句柄以及读取用户名和用户哈希。若无sam文件和system文件，mimikatz将直接通过官方API读取本地机器的注册表。
Hash 传递攻击 （PTH） 是使用 Mimikatz 将获得的 NTLM 哈希值应用于攻击。使用命令 sekurlsa：pth /user：XX /domain： xx.com /ntlm：XXXXXXXX 进行哈希传递攻击，可获得相应权限。域控权限用户可以列出所有域用户，使用命令 lsadump：dcsync /domain： xx.com /all /csv。
procdump + mimikatz加载dmp文件并导出明文密码：使用procdump将lsass.exe进程的内存文件导出，再由mimikatz分析导出的内存文件以获取密码。
注册表位置：HKEY_CURRENT_USER\EnvironmentREGADDHKEY_CURRENT_USER\Environment/vUserInitMprLogonScript/tREG_SZ/dC：\66exe#创建键为：UserInitMprLogonScript，其键值为我们要启动的程序路径重启，上线成功。
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