python hash 不一致踩坑总结

背景

在线上的一次模型对照实验中，发现对同一个用户进行 hash 分流时，会生成不同的 random 值，导致实验数据污染

原因

参考：https://www.zhihu.com/question/57526436

python 的字符串 hash 算法并不是直接遍历字符串每个字符去计算 hash，而是会有一个 secret prefix 和一个 secret suffix，可以认为相当于是给字符串加盐后做 hash，可以规避一些规律输入的情况

参考：https://blog.csdn.net/qq_27093891/article/details/122585391

在 3.x 中修改了默认行为，如果你不配置环境变量，则默认是随机一个前后缀值，这样每次启动都会不同，这个环境变量是PYTHONHASHSEED，无论在2.x还是3.x中，配置为一个正整数，将作为随机种子；配置为0，则secret前后缀默认清零（和2.x默认行为就一样了），配置为空串或“random”，则表示让进程随机生成

简单说就是，不同 session 的不同 hash 随机种子导致了对于同一个值的 hash 不一致

解决

参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1873941
参考：https://blog.csdn.net/weixin_36149892/article/details/120297930

import hashlib# 返回 string 的 1~2 的 hash 值
def get_md5_num(username):md5_machine = hashlib.md5()md5_machine.update(username.encode('utf-8'))md5_hash_string = md5_machine.hexdigest()md5_hash_num = int(md5_hash_string, 16) % 2 + 1return md5_hash_num

需要注意的一个问题：

Update the md5 object with the string arg. Repeated calls are equivalent to a single call with the concatenation of all the arguments: m.update(a); m.update(b) is equivalent to m.update(a+b).

如果重复使用对象（也就是将 md5_machine = hashlib.md5() 放到函数外的话），第二次产生的哈希码实际上是和两次字符串拼接所产生的结果，因此，需要将 md5_machine = hashlib.md5() 放到函数内，每次都重新创建，即可保证结果一致