1.Hermes源码分析（二）——解析字节码
2.HashSet 源码分析及线程安全问题
3.如何安全地存储密码
4.String源码分析(1)--哈希篇

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源码有固定的格式的，这里我们分析一下源码里面是算法怎么处理的

        这里可以看到首先写入的是魔数，他的源码值为

        对应的二进制见下图，注意是算法小端字节序

        第二项是字节码的版本，笔者的源码版本是，也即 上图中的算法嘉兴嫁到杭州源码4a

        第三项是源码的hash，这里采用的源码是SHA1算法，生成的算法哈希值是位，因此占用了个字节

        第四项是源码文件长度，这个字段是算法位的，也就是源码下图中的为0aa，转换成十进制就是算法，实际文件大小也是源码这么多

        后面的字段类似，就不一一分析了，算法头部所有字段的源码php100教程源码类型都可以在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，建站宝盒源码下载我们这里只关注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，字节码的大盘分析的源码指标版本是否匹配等。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java 3des 源码时候，这个Domain下的所有函数都不能使用。

        未完待续。。。

HashSet 源码分析及线程安全问题

       HashSet，作为集合框架中的重要成员，其底层采用 HashMap 进行数据存储，简化了集合操作的复杂性。深入理解 HashMap，将有助于我们洞察 HashSet 的源码精髓。

       一、HashSet 定义详解

       1.1 构造函数

       HashSet 提供了多种构造函数，允许用户根据需求灵活创建实例。例如，使用 HashSet() 创建一个空 HashSet，或者通过 Collection 参数构造，实现与现有集合的合并。

       1.2 属性定义

       HashSet 主要属性包括容量（容量决定 HashMap 的大小）和负载因子（控制容量的扩展阈值），确保其高效存储和检索数据。

       二、操作函数

       2.1 add() - 向集合中添加元素，若元素已存在则不添加。

       2.2 size() - 返回集合中元素的数量。

       2.3 isEmpty() - 判断集合是否为空。

       2.4 contains() - 检查集合中是否包含指定元素。

       2.5 remove() - 删除集合中的指定元素。

       2.6 clear() - 清空集合，使其变为空。

       2.7 iterator() - 返回一个可迭代对象，用于遍历集合中的元素。

       2.8 spliterator() - 返回一个 Spliterator，用于更高效地遍历集合。

       三、HashSet 线程安全吗？

       3.1 线程安全解决

       HashSet 不是线程安全的，它不保证在多线程环境下的并发访问。为了确保线程安全，用户需要采用同步机制，如使用 Collections.synchronizedSet() 方法将 HashSet 转换为同步集合。同时，利用并发集合如 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentHashMap 等，可以实现更高效、安全的并发操作。

如何安全地存储密码

       ã€€ä¿æŠ¤å¯†ç æœ€å¥½çš„的方式就是使用带盐的密码hash(salted password hashing).对密码进行hash操作是一件很简单的事情，但是很多人都犯了错。接下来我希望可以详细的阐述如何恰当的对密码进行hash，以及为什么要这样做。

       ã€€ã€€é‡è¦æé†’

       ã€€ã€€å¦‚果你打算自己写一段代码来进行密码hash，那么赶紧停下吧。这样太容易犯错了。这个提醒适用于每一个人，不要自己写密码的hash算法 ！关于保存密码的问题已经有了成熟的方案，那就是使用phpass或者本文提供的源码。

       ã€€ã€€ä»€ä¹ˆæ˜¯hash

       ã€€ã€€hash("hello") = 2cfdba5fb0aeeb2ac5b9ee1be5c1faeb

       hash("hbllo") = ccdfacfad6affaafe7ddf

       hash("waltz") = c0efcbc6bd9ecfbfda8ef

       ã€€ã€€Hash算法是一种单向的函数。它可以把任意数量的数据转换成固定长度的“指纹”，这个过程是不可逆的。而且只要输入发生改变，哪怕只有一个bit，输出的hash值也会有很大不同。这种特性恰好合适用来用来保存密码。因为我们希望使用一种不可逆的算法来加密保存的密码，同时又需要在用户登陆的时候验证密码是否正确。

       ã€€ã€€åœ¨ä¸€ä¸ªä½¿ç”¨hash的账号系统中，用户注册和认证的大致流程如下：

       ã€€ã€€1, 用户创建自己的账号

       2, 用户密码经过hash操作之后存储在数据库中。没有任何明文的密码存储在服务器的硬盘上。

       3, 用户登陆的时候，将用户输入的密码进行hash操作后与数据库里保存的密码hash值进行对比。

       4, 如果hash值完全一样，则认为用户输入的密码是正确的。否则就认为用户输入了无效的密码。

       5, 每次用户尝试登陆的时候就重复步骤3和步骤4。

       ã€€ã€€åœ¨æ­¥éª¤4的时候不要告诉用户是账号还是密码错了。只需要显示一个通用的提示，比如账号或密码不正确就可以了。这样可以防止攻击者枚举有效的用户名。

       ã€€ã€€è¿˜éœ€è¦æ³¨æ„çš„是用来保护密码的hash函数跟数据结构课上见过的hash函数不完全一样。比如实现hash表的hash函数设计的目的是快速，但是不够安全。只有加密hash函数(cryptographic hash functions)可以用来进行密码的hash。这样的函数有SHA, SHA, RipeMD, WHIRLPOOL等。

       ã€€ã€€ä¸€ä¸ªå¸¸è§çš„观念就是密码经过hash之后存储就安全了。这显然是不正确的。有很多方式可以快速的从hash恢复明文的密码。还记得那些md5破解网站吧，只需要提交一个hash，不到一秒钟就能知道结果。显然，单纯的对密码进行hash还是远远达不到我们的安全需求。下一部分先讨论一下破解密码hash，获取明文常见的手段。

       ã€€ã€€å¦‚何破解hash

       ã€€ã€€å­—典和暴力破解攻击(Dictionary and Brute Force Attacks)

       ã€€ã€€æœ€å¸¸è§çš„破解hash手段就是猜测密码。然后对每一个可能的密码进行hash，对比需要破解的hash和猜测的密码hash值，如果两个值一样，那么之前猜测的密码就是正确的密码明文。猜测密码攻击常用的方式就是字典攻击和暴力攻击。

       ã€€ã€€Dictionary Attack

       Trying apple : failed

       Trying blueberry : failed

       Trying justinbeiber : failed

       ...

       Trying letmein : failed

       Trying s3cr3t : success!

       ã€€ã€€å­—典攻击是将常用的密码，单词，短语和其他可能用来做密码的字符串放到一个文件中，然后对文件中的每一个词进行hash，将这些hash与需要破解的密码hash比较。这种方式的成功率取决于密码字典的大小以及字典的是否合适。

       ã€€ã€€Brute Force Attack

       Trying aaaa : failed

       Trying aaab : failed

       Trying aaac : failed

       ...

       Trying acdb : failed

       Trying acdc : success!

       ã€€ã€€æš´åŠ›æ”»å‡»å°±æ˜¯å¯¹äºŽç»™å®šçš„密码长度，尝试每一种可能的字符组合。这种方式需要花费大量的计算机时间。但是理论上只要时间足够，最后密码一定能够破解出来。只是如果密码太长，破解花费的时间就会大到无法承受。

       ã€€ã€€ç›®å‰æ²¡æœ‰æ–¹å¼å¯ä»¥é˜»æ­¢å­—典攻击和暴力攻击。只能想办法让它们变的低效。如果你的密码hash系统设计的是安全的，那么破解hash唯一的方式就是进行字典或者暴力攻击了。

       ã€€ã€€æŸ¥è¡¨ç ´è§£(Lookup Tables)

       ã€€ã€€å¯¹äºŽç‰¹å®šçš„hash类型，如果需要破解大量hash的话，查表是一种非常有效而且快速的方式。它的理念就是预先计算(pre-compute)出密码字典中每一个密码的hash。然后把hash和对应的密码保存在一个表里。一个设计良好的查询表结构，即使存储了数十亿个hash，每秒钟仍然可以查询成百上千个hash。

       ã€€ã€€å¦‚果你想感受下查表破解hash的话可以尝试一下在CraskStation上破解下下面的sha hash。

       ã€€ã€€cb4b0aafcddfee9fbb8bcf3a7f0dbaadfc

       eacbadcdc7d8fbeb7c7bd3a2cbdbfcbbbae7

       e4ba5cbdce6cd1cfa3bd8dabcb3ef9f

       b8b8acfcbcac7bfba9fefeebbdcbd

       ã€€ã€€åå‘查表破解(Reverse Lookup Tables)

       ã€€ã€€Searching for hash(apple) in users' hash list... : Matches [alice3, 0bob0, charles8]

       Searching for hash(blueberry) in users' hash list... : Matches [usr, timmy, john]

       Searching for hash(letmein) in users' hash list... : Matches [wilson, dragonslayerX, joe]

       Searching for hash(s3cr3t) in users' hash list... : Matches [bruce, knuth, john]

       Searching for hash(z@hjja) in users' hash list... : No users used this password

       ã€€ã€€è¿™ç§æ–¹å¼å¯ä»¥è®©æ”»å‡»è€…不预先计算一个查询表的情况下同时对大量hash进行字典和暴力破解攻击。

       ã€€ã€€é¦–先，攻击者会根据获取到的数据库数据制作一个用户名和对应的hash表。然后将常见的字典密码进行hash之后，跟这个表的hash进行对比，就可以知道用哪些用户使用了这个密码。这种攻击方式很有效果，因为通常情况下很多用户都会有使用相同的密码。

       ã€€ã€€å½©è™¹è¡¨ (Rainbow Tables)

       ã€€ã€€å½©è™¹è¡¨æ˜¯ä¸€ç§ä½¿ç”¨ç©ºé—´æ¢å–时间的技术。跟查表破解很相似。只是它牺牲了一些破解时间来达到更小的存储空间的目的。因为彩虹表使用的存储空间更小，所以单位空间就可以存储更多的hash。彩虹表已经能够破解8位长度的任意md5hash。彩虹表具体的原理可以参考/

       ã€€ã€€ä¸‹ä¸€ç« èŠ‚我们会讨论一种叫做“盐”(salting)的技术。通过这种技术可以让查表和彩虹表的方式无法破解hash。

       ã€€ã€€åŠ ç›(Adding Salt)

       ã€€ã€€hash("hello") = 2cfdba5fb0aeeb2ac5b9ee1be5c1faeb

       hash("hello" + "QxLUF1bgIAdeQX") = 9ecfaebfe5ed3bacffed1

       hash("hello" + "bv5PehSMfVCd") = d1d3ec2e6ffddedab8eac9eaaefab

       hash("hello" + "YYLmfY6IehjZMQ") = ac3cb9eb9cfaffdc8aedb2c4adf1bf

       ã€€ã€€æŸ¥è¡¨å’Œå½©è™¹è¡¨çš„方式之所以有效是因为每一个密码的都是通过同样的方式来进行hash的。如果两个用户使用了同样的密码，那么一定他们的密码hash也一定相同。我们可以通过让每一个hash随机化，同一个密码hash两次，得到的不同的hash来避免这种攻击。

       ã€€ã€€å…·ä½“的操作就是给密码加一个随即的前缀或者后缀，然后再进行hash。这个随即的后缀或者前缀成为“盐”。正如上面给出的例子一样，通过加盐，相同的密码每次hash都是完全不一样的字符串了。检查用户输入的密码是否正确的时候，我们也还需要这个盐，所以盐一般都是跟hash一起保存在数据库里，或者作为hash字符串的一部分。

       ã€€ã€€ç›ä¸éœ€è¦ä¿å¯†ï¼Œåªè¦ç›æ˜¯éšæœºçš„话，查表，彩虹表都会失效。因为攻击者无法事先知道盐是什么，也就没有办法预先计算出查询表和彩虹表。如果每个用户都是使用了不同的盐，那么反向查表攻击也没法成功。

       ã€€ã€€ä¸‹ä¸€èŠ‚，我们会介绍一些盐的常见的错误实现。

       ã€€ã€€é”™è¯¯çš„方式：短的盐和盐的复用

       ã€€ã€€æœ€å¸¸è§çš„错误实现就是一个盐在多个hash中使用或者使用的盐很短。

       ã€€ã€€ç›çš„复用(Salt Reuse)

       ã€€ã€€ä¸ç®¡æ˜¯å°†ç›ç¡¬ç¼–码在程序里还是随机一次生成的，在每一个密码hash里使用相同的盐会使这种防御方法失效。因为相同的密码hash两次得到的结果还是相同的。攻击者就可以使用反向查表的方式进行字典和暴力攻击。只要在对字典中每一个密码进行hash之前加上这个固定的盐就可以了。如果是流行的程序的使用了硬编码的盐，那么也可能出现针对这种程序的这个盐的查询表和彩虹表，从而实现快速破解hash。

       ã€€ã€€ç”¨æˆ·æ¯æ¬¡åˆ›å»ºæˆ–者修改密码一定要使用一个新的随机的盐

       ã€€ã€€çŸ­çš„盐

       ã€€ã€€å¦‚果盐的位数太短的话，攻击者也可以预先制作针对所有可能的盐的查询表。比如，3位ASCII字符的盐，一共有xx = ,种可能性。看起来好像很多。假如每一个盐制作一个1MB的包含常见密码的查询表，,个盐才是GB。现在买个1TB的硬盘都只要几百块而已。

       ã€€ã€€åŸºäºŽåŒæ ·çš„理由，千万不要用用户名做为盐。虽然对于每一个用户来说用户名可能是不同的，但是用户名是可预测的，并不是完全随机的。攻击者完全可以用常见的用户名作为盐来制作查询表和彩虹表破解hash。

       ã€€ã€€æ ¹æ®ä¸€äº›ç»éªŒå¾—出来的规则就是盐的大小要跟hash函数的输出一致。比如，SHA的输出是bits(bytes),盐的长度也应该是个字节的随机数据。

       ã€€ã€€é”™è¯¯çš„方式：双重hash和古怪的hash函数

       ã€€ã€€è¿™ä¸€èŠ‚讨论另外一个常见的hash密码的误解:古怪的hash算法组合。人们可能解决的将不同的hash函数组合在一起用可以让数据更安全。但实际上，这种方式带来的效果很微小。反而可能带来一些互通性的问题，甚至有时候会让hash更加的不安全。本文一开始就提到过，永远不要尝试自己写hash算法，要使用专家们设计的标准算法。有些人会觉得通过使用多个hash函数可以降低计算hash的速度，从而增加破解的难度。通过减慢hash计算速度来防御攻击有更好的方法，这个下文会详细介绍。

       ã€€ã€€ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€äº›ç½‘上找到的古怪的hash函数组合的样例。

       ã€€ã€€md5(sha1(password))

       md5(md5(salt) + md5(password))

       sha1(sha1(password))

       sha1(str_rot(password + salt))

       md5(sha1(md5(md5(password) + sha1(password)) + md5(password)))

       ã€€ã€€ä¸è¦ä½¿ç”¨ä»–们！

       ã€€ã€€æ³¨æ„ï¼šè¿™éƒ¨åˆ†çš„内容其实是存在争议的！我收到过大量邮件说组合hash函数是有意义的。因为如果攻击者不知道我们用了哪个函数，就不可能事先计算出彩虹表，并且组合hash函数需要更多的计算时间。

       ã€€ã€€æ”»å‡»è€…如果不知道hash算法的话自然是无法破解hash的。但是考虑到Kerckhoffs’s principle,攻击者通常都是能够接触到源码的(尤其是免费软件和开源软件)。通过一些目标系统的密码–hash对应关系来逆向出算法也不是非常困难。

       ã€€ã€€å¦‚果你想使用一个标准的”古怪”的hash函数，比如HMAC，是可以的。但是如果你的目的是想减慢hash的计算速度，那么可以读一下后面讨论的慢速hash函数部分。基于上面讨论的因素，最好的做法是使用标准的经过严格测试的hash算法。

       ã€€ã€€hash碰撞(Hash Collisions)

       ã€€ã€€å› ä¸ºhash函数是将任意数量的数据映射成一个固定长度的字符串，所以一定存在不同的输入经过hash之后变成相同的字符串的情况。加密hash函数(Cryptographic hash function)在设计的时候希望使这种碰撞攻击实现起来成本难以置信的高。但时不时的就有密码学家发现快速实现hash碰撞的方法。最近的一个例子就是MD5，它的碰撞攻击已经实现了。

       ã€€ã€€ç¢°æ’žæ”»å‡»æ˜¯æ‰¾åˆ°å¦å¤–一个跟原密码不一样，但是具有相同hash的字符串。但是，即使在相对弱的hash算法，比如MD5,要实现碰撞攻击也需要大量的算力(computing power),所以在实际使用中偶然出现hash碰撞的情况几乎不太可能。一个使用加盐MD5的密码hash在实际使用中跟使用其他算法比如SHA一样安全。不过如果可以的话，使用更安全的hash函数，比如SHA, SHA, RipeMD, WHIRLPOOL等是更好的选择。

       ã€€ã€€æ­£ç¡®çš„方式：如何恰当的进行hash

       ã€€ã€€è¿™éƒ¨åˆ†ä¼šè¯¦ç»†è®¨è®ºå¦‚何恰当的进行密码hash。第一个章节是最基础的，这章节的内容是必须的。后面一个章节是阐述如何继续增强安全性，让hash破解变得异常困难。

       ã€€ã€€åŸºç¡€ï¼šä½¿ç”¨åŠ ç›hash

       ã€€ã€€æˆ‘们已经知道恶意黑客可以通过查表和彩虹表的方式快速的获得hash对应的明文密码，我们也知道了通过使用随机的盐可以解决这个问题。但是我们怎么生成盐，怎么在hash的过程中使用盐呢？

       ã€€ã€€ç›è¦ä½¿ç”¨å¯†ç å­¦ä¸Šå¯é å®‰å…¨çš„伪随机数生成器(Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator (CSPRNG))来产生。CSPRNG跟普通的伪随机数生成器比如C语言中的rand(),有很大不同。正如它的名字说明的那样，CSPRNG提供一个高标准的随机数，是完全无法预测的。我们不希望我们的盐能够被预测到，所以一定要使用CSPRNG。

String源码分析(1)--哈希篇

       本文基于JDK1.8，从Java中==符号的使用开始，解释了它判断的是对象的内存地址而非内容是否相等。接着，通过分析String类的equals()方法实现，说明了在比较字符串时，应使用equals()而非==，因为equals()方法可以准确判断字符串内容是否相等。

       深入探讨了String类作为“值类”的特性，即它需要覆盖Object类的equals()方法，以满足比较字符串时逻辑上相等的需求。同时，强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法，以确保基于散列的集合（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。