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Bei der Verarbeitung großer Dateien oder großer Datenmengen haben herkömmliche einmalige Hashing-Methoden Probleme wie übermäßige Speicherverwendung oder Leistungsverschlechterung. Seit 5.4.0 hat PHP Funktionen wie Hash_Init () , Hash_Update () und Hash_Final () eingeführt, sodass wir die Daten in einer Streaming -Weise (segmentiert) ermöglichen und die Flexibilität und Effizienz der Verarbeitung von Big -Data erheblich verbessern können.
Stellen Sie sich vor, Sie müssen eine 5 -GB -Protokolldatei haben. Wenn Sie die Hash () -Funktion direkt verwenden, müssen Sie die gesamte Datei gleichzeitig in den Speicher lesen, was nicht möglich ist. Segmentierter Hash kann das Datensegment nach Segment wie Leseströmen verarbeiten, Ressourcen sparen und sicherer sind.
Nachdem wir einen Hash -Kontext mit Hash_init () erstellt haben, können wir Hash_Update () mehrmals aufrufen, um den Datenfragmentalgorithmus zu "füttern" und schließlich Hash_Final () verwenden, um den endgültigen Hash -Wert zu erhalten.
$ctx = hash_init('sha256');
hash_update($ctx, 'first_chunk_of_data');
hash_update($ctx, 'second_chunk_of_data');
$finalHash = hash_final($ctx);
Diese Methode entspricht vollständig:
$finalHash = hash('sha256', 'first_chunk_of_data' . 'second_chunk_of_data');
Aber es kann die Daten Schritt für Schritt verarbeiten, ohne ihn auf einmal zu laden.
Der folgende Code zeigt, wie eine große Datei segmentiert ist:
$file = '/path/to/large_file.dat';
$handle = fopen($file, 'rb');
if (!$handle) {
die('Die Datei kann nicht geöffnet werden');
}
$ctx = hash_init('sha256');
while (!feof($handle)) {
$chunk = fread($handle, 8192); // Jeweils lesen8KB
if ($chunk === false) {
fclose($handle);
die('Beim Lesen der Datei trat ein Fehler auf');
}
hash_update($ctx, $chunk);
}
fclose($handle);
$finalHash = hash_final($ctx);
echo "Der Datei -Hash -Wert ist: $finalHash\n";
Durch den obigen Code können PHP -Programme leicht größer als die Speichergröße haben, die für die Protokollüberprüfung, die Datenintegritätsüberprüfung und andere Szenarien geeignet ist.
Wenn die Daten keine lokale Datei sind, sondern von einer Remote -URL stammen, kann sie auch auf ähnliche Weise verarbeitet werden. Beispiel:
$url = 'https://gitbox.net/streaming-data-endpoint';
$context = stream_context_create([
'http' => ['method' => 'GET']
]);
$handle = fopen($url, 'rb', false, $context);
if (!$handle) {
die('Remote -Datenstrom kann nicht geöffnet werden');
}
$ctx = hash_init('sha256');
while (!feof($handle)) {
$chunk = fread($handle, 4096);
if ($chunk === false) {
fclose($handle);
die('Beim Lesen von Remotedaten trat ein Fehler auf');
}
hash_update($ctx, $chunk);
}
fclose($handle);
$hash = hash_final($ctx);
echo "Der Hash -Wert von Remotedaten ist: $hash\n";
Diese Methode ist für die Verarbeitung von Datenstromverarbeitung in Echtzeit sehr effizient und ist besonders für die Verarbeitung von Live-Broadcast-Daten, API-Feedback oder Protokollaggregationssystemen geeignet.
Codierungskonsistenz : Stellen Sie sicher, dass die in Hash_UPDATE () übergebenen Daten konsistent codiert werden, und vermeiden Sie, dass Multi-Byte-Zeichen unterschiedliche Hash-Werte verursachen.
Fehlerbehandlung : Beschäftige dich vollständig mit Ausnahmen für Dateilesungsfehler, Netzwerkfehler usw.
Hash -Algorithmusauswahl : Wählen Sie geeignete Hash -Algorithmen gemäß den tatsächlichen Sicherheitsanforderungen wie SHA256 , SHA512 , MD5 (nicht für Sicherheitsszenarien empfohlen) usw.
Durch Hash_Final () in Kombination mit Hash_init () und Hash_UPDATE () bietet PHP eine effiziente und geringe Ressourcenverbrauch, um die Hash -Computing von Big Data zu verarbeiten. Unabhängig davon, ob es sich um eine Dateiüberprüfung oder die Streaming -Datenanalyse handelt, kann die Beherrschung dieses Mechanismus unsere Fähigkeit zur Datenverarbeitung erheblich verbessern.
