HashDoS脆弱性との戦い！ Rubyコミッター・卜部昌平が明かすプログラム堅牢化のノウハウ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
HashDoS脆弱性との戦い！ Rubyコミッター・卜部昌平が明かすプログラム堅牢化のノウハウ 過去、HashDosの影響を受けたRuby。言語開発者はいかにしてこうした問題に対応してきたのでしょうか。コミッターである卜部氏の貴重な記録を公開します。 2011年の末頃、HashDoSという脆弱性が公表され、Rubyもこの影響を受けた。本稿の筆者である卜部昌平（うらべ・しょうへい／@shyouhei／以下、卜部）は、報告当初からRuby側のチームメンバーとしてプログラム本体の修正を担当した。以下はその記録である。言語開発者たちが普段どのようなことを考え、どういった技術を用いて開発やバグフィックスを行っているのか。その概要を知ってもらえれば幸いだ。 オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby HashDoSの概要 なぜ約6年後の今、修正内容を公開するに至ったか？ 前史：すでに内包されていたリスク
私が書いた最速のハッシュテーブル – PART 4 | POSTD
要素の削除についても測定してみましょう。ここでも、キーを整数にして3つのテストを、キーを文字列にして3つのテストを行いました。使ったのは4バイト値、32バイト値、1024バイト値です。4バイト値の図は前掲のとおりです。32バイト値の図はほとんど同じなので省略します。1024バイト値の図は以下のようになります。 注釈： 削除 整数キー、1024バイト構造体値 （縦軸）ナノ秒/要素 （横軸）要素の数 大きく違う点は、densehashmapがかなり遅くなったことです。これは、大きな値タイプでテストした他の図の時と同じ問題です。他のテーブルは、単純に要素が削除されたと見なし、デストラクタ（私の構造体ではno-op）を呼び出します。一方、densehashmapは”空の”キーと値のペアでその値を上書きしますが、1024バイトのデータを持っている場合にはそれが大きな操作となるのです。 他に上の図から
Writing a damn fast hash table with tiny memory footprints - Carpe diem (Felix's blog)
Hash table is probably the most commonly used data structure in software industry. Most implementations focus on its speed instead of memory usage, yet small memory footprint has significant impact on large in-memory tables and database hash indexes. In this post, I”ll provide a step by step guide for writing a modern hash table that optimize for both speed and memory efficiency. I’ll also give so
シーケンスの代わりにuuidをIDとして使う
stop using numbers as IDs. just use UUIDs. seriously — Postgres: The Bits You Haven’t Found by pvh UUID の違い v1 Generate a UUID from a host ID, sequence number, and the current time. v3 Generate a UUID from the MD5 hash of a namespace UUID and a name. v4 Generate a random UUID v5 Generate a UUID from the SHA-1 hash of a namespace UUID and a name. この内、ID として利用できるのは v1 と v4 の2つ。v1 は最後 48 ビットがハード固有のノー
PBP のスライスのファクタリングと Hash Randomization について - tsucchi の日記 2nd season
Perl Best Practice の 5.12 では、ハッシュスライスを使って、やや大きな配列データを作成するときに 中間のハッシュを作ることを推奨しています。その際に、keys と values を使っています。 こんな感じです。 Readonly my %CORRESPONDING => ( 'top' => -1, 'prev' => -2, 'backup' => -3, 'emergency' => -4, 'spare' => -5, 'rainy day' => -6, 'alternate' => -7, 'default' => -8, ); @frames[ values %CORRESPONDING ] = @active{ keys %CORRESPONDING }; んで、これは今までは良かったと思うのですが、Perl 5.18 からは Hash Key Ra
Locality Sensitive Hashing
【論文】M. Datar, N. Immorlica, P. Indyk, and V.S. Mirrokni, Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions, Proceedings of the twentieth annual symposium on Computational geometry, 2004. Overview Locality Sensitive Hashing(以下LSH，局所性鋭敏型ハッシュ)は高次元データを次元圧縮するための手法で，圧縮したデータによるハッシュテーブルを作成して，効率的に近似的最近傍探索を行うための手法です．基本的なアイディアとしては高次元空間内での距離が近い2つのベクトルが，ハッシュテーブルにおいて高確率で同じバケットに入るように確率的な処理を行うと
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xxHash - Extremely fast non-cryptographic hash algorithm
Ruby Create Recursive Directory Tree