今天天气不算太好一直下雨，结果今天还是满课——早八到晚七。不过让我开心的是我的书——IDE（《数据密集型应用系统设计》，Designing Data-Intensive Applications）终于到了，据 AI 说是程序员的"圣经"。我反正想着晚上也没事，就来图书馆泡着了，我本来想着把 Docker 镜像、哈希索引、SSTables 和 LSM-Tree 一起学了的，不过还是小看了 IDE 的威力。我差不多花了一个半小时才搞明白。
进入正题，我将用我自己的理解和文字去阐明哈希索引里面蕴含的东西，以及揭开它的神秘面纱。
什么是哈希索引？它的作用是什么？
哈希索引的学术解释是：基于键值（Key-Value）对储存数据的结构。通过哈希函数，将键（Key）直接映射到表中的一个位置来访问记录，从而实现 O(1)（即瞬间）的读写速度。
让我用大白话一步一步解释里面的蕴含的道理。
假如你来到图书馆里面想要找《三体》，如果你比较喜欢图书馆里的氛围，想要多呆一会，你可以一个书柜一个书柜的寻找。如果你像我一样是《三体》的粉丝的话，肯定是想要迫不及待的看到这本书。那么，为了快速的找到这一本书，就可以通过图书馆里面的特定传送门直接拿到你心心念念的《三体》了。当然也有其他想看别的书的人，他们也可以通过特定的传送门去找到他们想要的书。这些无数个传送门组成的就叫做哈希索引了。
哈希索引就是图书馆里面传送门的组合，它的作用就是让你快速的拿到你想要的东西。
Key（键）和 Value（值）的关系是什么？
很简单，Key 就是你的身份证号码，Value 是你本人，警察叔叔可以通过公安系统（哈希索引）直接通过身份证号码就可以找到你。
哈希索引的核心架构
（1）磁盘储存：采用追加写入磁盘日志文件
每次更新将键值追加到末尾。旧数据保留但标记无效。
这句话的主要意思就是：如果你只有 5 个键值（1-5 表示），但是有 10 个文件。于是你上午先存入了 5 个文件（A-E），这个时候键值和文件是对应关系（你可以理解为 1-A、2-B）。到了下午，你又把剩下的 5 个文件（a-e）存了进去，这个时候键值的对应发生了变化——键值指向了下午存入的 5 个文件（1-a、2-b、3-c）。这个时候上午存的文件还在，可是原来的对应关系（1-A、2-B、3-C）失效了。这个时候你输入 1，输出就变成了 a。
（2）内存索引：维护一个哈希表
Key：数据的键。
Value：数据在磁盘文件中的字节偏移量及数据大小。
这下突然冒出来"偏移量"很多人就犯糊涂了，我一开始也是这样。让我给你好好讲讲这个突然出现的"偏移量"是个什么东西。
假设，Key 是一个公司里的职位——CEO，A 是 CEO，它有一个工牌（Value），上面记载了它的主要信息，就像是这样 Value（15 楼，办公室 1）。由于 A 到年纪要退休了，于是把位子让给 B。但是 B 不喜欢原来的办公位子，于是换了办公地点到 20 楼的第 6 个办公室，那么它的工牌也改成了 Value（20 楼，办公室 6）。你看职位是不是依旧是 CEO，不会因为人员变动而改变。但是工牌会，那么这个改变的量（Value 括号后的东西）就是偏移量了。
哈希表、哈希函数、哈希值、哈希索引的关系
看着很相似，其实用一个例子就可以捋清楚了。
我们都网购过，也都领过快递。其中一个取件码对应一个包裹（哈希索引）是我们心知肚明的真理了。那么，在这个快递到你手里经过了哪些流程呢？
第一步，快递到了驿站，老板（哈希表）拿着 POS 机（哈希函数）按照客户的手机尾号（Key）给你的快递贴上了一个取件码（哈希值）。然后把取件码发送到了你的手机上，你于是凭着取件码（哈希表）去对应的柜子里找。真正去过快递的都知道，里面的包裹并不是严格按照先后顺序排布的。（理想：1001、1002、1003……；结果现实则是：1001、1103、1045、1003……）这个则体现了哈希表的另一个特点——无序性。就是老板可能不是按顺序放的，你也不是按照顺序拿的（就像两个包裹 4-2-1000，1-1-1000；其中 4-2-1000 离你近你肯定先拿，不会按照顺序 1 到 4 的顺序拿吧）。
以上就是我的内容了，理解起来可能有门槛，希望我的博客可以帮助到你。