值得关注的人工智能与机器学习的五大趋势

上图的，底数 a 和模数 p 是离散对数的公共参数，也就说是公开的，b 是真数，i 是对数。知道了对数，就可以用上面的公式计算出真数。但反过来，知道真数却很难推算出对数。

特别是当模数 p 是一个很大的质数，即使知道底数 a 和真数 b ，在现有的计算机的计算水平是几乎无法算出离散对数的，这就是 DH 算法的数学基础。

DH 算法

认识了离散对数，我们来看看 DH 算法是如何密钥交换的。

现假设小红和小明约定使用 DH 算法来交换密钥，那么基于离散对数，小红和小明需要先确定模数和底数作为算法的参数，这两个参数是公开的，用 P 和 G 来代称。

然后小红和小明各自生成一个随机整数作为私钥，双方的私钥要各自严格保管，不能泄漏，小红的私钥用 a 代称，小明的私钥用 b 代称。

现在小红和小明双方都有了 P 和 G 以及各自的私钥，于是就可以计算出公钥：

• 小红的公钥记作 A，A = G ^ a ( mod P );
• 小明的公钥记作 B，B = G ^ b ( mod P );

A 和 B 也是公开的，因为根据离散对数的原理，从真数(A 和 B)反向计算对数 a 和 b 是非常困难的，至少在现有计算机的计算能力是无法破解的，如果量子计算机出来了，那就有可能被破解，当然如果量子计算机真的出来了，那么密钥协商算法就要做大的升级了。

双方交换各自 DH 公钥后，小红手上共有 5 个数：P、G、a、A、B，小明手上也同样共有 5 个数：P、G、b、B、A。

然后小红执行运算：B ^ a ( mod P )，其结果为 K，因为离散对数的幂运算有交换律，所以小明执行运算：A ^ b ( mod P )，得到的结果也是 K。
 

这没什么原理。这就是一个为了照顾编码习惯的数据结构。

3.2 内存泄漏的原因?

严格来说，ThreadLocal没有内存泄漏问题。有的话，那就是你忘记执行remove方法。这是不正确使用引起的。

这和其他一些内存泄漏的问题是一致的，比如：

• 流没有关闭
• 连接没有断开
• 滥用static map

为什么会有泄漏问题?

如果你不调用remove方法的话，ThreadLocal所对应的值，就会存在，一直到当前线程的销毁。

众所周知，线程的生命周期都比较长，加上现在普遍使用的线程池，会让线程的生命更加长。不remove，当然不会释放。这和Key，到底是不是弱引用，关系不大。

那这种情况，属不属于泄漏问题，是一个咬字眼的问题。面试的过程是探讨，并不一定要标准的答案。

比起内存泄漏问题，线程池所引起的数据错乱问题，更加应该引起关心。因为放在ThreadLocal的数据，肯定不会很大，泄漏顶多占用一点内存而已;而数据错乱，可是会引起业务Bug的。

3.3 InheritableThreadLocal用过吗?

InheritableThreadLocal在父子线程传递值的时候用到过，解决了threadlocal不能在父子线程间传值的问题。

这个在本质上，还是通过Thread来实现的。通过两个Map来进行属性拷贝。

（编辑：唐山站长网）

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