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　　所谓哈希（hash），就是将不同的输入映射成独一无二的、固定长度的值（又称哈希值）。它是最常见的软件运算之一。

　　如果不同的输入得到了同一个哈希值，就发生了哈希碰撞（collision）。

　　举例来说，很多网络服务会使用哈希函数，产生一个 token，标识用户的身份和权限。

　　上面这个字符串就是一个哈希值。如果两个不同的用户，得到了同样的 token，就发生了哈希碰撞。服务器将把这两个用户视为同一个人，这意味着，用户 B 可以读取和更改用户 A 的信息，这无疑带来了很大的安全隐患。

　　16个二进制位的哈希值，产生碰撞的可能性是 65536 分之一。也就是说，如果有65537个用户，就一定会产生碰撞。哈希值的长度扩大到32个二进制位，碰撞的可能性就会下降到 4,294,967,296 分之一。

　　更长的哈希值意味着更大的存储空间、更多的计算，将影响性能和成本。开发者必须做出抉择，在安全与成本之间找到平衡。

　　哈希碰撞的概率取决于两个因素（假设哈希函数是可靠的，每个值的生成概率都相同）。

　　这个问题在数学上早有原型，叫做生日问题（birthday problem）：一个班级需要有多少人，才能保证每个同学的生日都不一样？

　　答案很出人意料。如果至少两个同学生日相同的概率不超过5%，那么这个班只能有7个人。事实上，一个23人的班级有50%的概率，至少两个同学生日相同；50人班级有97%的概率，70人的班级则是99.9%的概率（计算方法见后文）。

　　这意味着，如果哈希值的取值空间是365，只要计算23个哈希值，就有50%的可能产生碰撞。也就是说，哈希碰撞的可能性，远比想象的高。实际上，有一个近似的公式。

　　上面公式可以算出，50% 的哈希碰撞概率所需要的计算次数，N 表示哈希的取值空间。生日问题的 N 就是365，算出来是 23.9。这个公式告诉我们，哈希碰撞所需耗费的计算次数，跟取值空间的平方根是一个数量级。

　　这种利用哈希空间不足够大，而制造碰撞的攻击方法，就被称为生日攻击（birthday attack）。

　　至少两个人生日相同的概率，可以先算出所有人生日互不相同的概率，再用 1 减去这个概率。

　　我们把这个问题设想成，每个人排队依次进入一个房间。第一个进入房间的人，与房间里已有的人（0人），生日都不相同的概率是365/365；第二个进入房间的人，生日独一无二的概率是364/365；第三个人是363/365，以此类推。

　　上面公式的 n 表示进入房间的人数。可以看出，进入房间的人越多，生日互不相同的概率就越小。

　　一般来说，哈希值由大小写字母和阿拉伯数字构成，一共62个字符（10 + 26 + 26）。如果哈希值只有三个字符的长度（比如abc），取值空间就是62 ^ 3 = 238,328，那么10000次计算导致的哈希碰撞概率是100%。

　　哈希值的长度增加到5个字符（比如abcde），碰撞的概率就下降到5.3%。

　　现在有一家公司，它的 API 每秒会收到100万个请求，每个请求都会生成一个哈希值，假定这个 API 会使用10年。那么，大约一共会计算300万亿次哈希。能够接受的哈希碰撞概率是1000亿分之一（即每天发生一次哈希碰撞），请问哈希字符串最少需要多少个字符？

　　根据上面的公式倒推，就会知道哈希值的最短长度是22个字符（比如BwQ1W6soXkA1PU120r0yMA），计算过程略。

　　22个字符的哈希值，就能保证300万亿次计算里面，只有1000亿分之一的概率发生碰撞。常用的 SHA256 哈希函数产生的是64个字符的哈希值，可想而知，发生碰撞的概率有多低。

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