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ct源码怎么改e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学生管理系统的源码类型都可以在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，黑客 源码我们这里只关注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，字节码的大漠 源码版本是否匹配等。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被回收的源码tv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。