我有以下用例：
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从文件中读取n个字节
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这些n个字节的计算（MD5）哈希
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从文件中读取下一个m字节
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最多n m字节的文件的计算（MD5）哈希
增量散列文件不是问题，just call TransformBlock and TransformFinalBlock .
问题是我需要多个哈希数据共享它的起始字节，但在我调用 TransformFinalBlock 来读取第一个 n 字节的 Hash 之后，我无法继续使用相同的对象进行哈希并需要一个新的 .
在搜索问题时，我看到Python以及OpenSSL都有一个复制散列对象的选项，正是出于这个目的：
hash.copy（）返回哈希对象的副本（“clone”） . 这可以用于有效地计算共享公共初始子字符串的字符串的摘要 .
EVP_MD_CTX_copy_ex（）可用于将消息摘要状态从in复制到out . 如果要散列的大量数据仅在最后几个字节中有所不同，这非常有用 . 必须在调用此函数之前初始化out .
正如我可能搜索的那样，我找不到任何包含C＃HashAlgorithm的股票，它可以让我在调用它的 TransformFinalBlock 方法之前有效地复制这样的对象 - 然后继续用克隆散列其余的数据 .
我发现C# reference implementation for MD5可以很容易地适应支持克隆（*）但是更倾向于使用那些而不是将这样的东西引入代码库 .
（*）实际上，据我所知，任何哈希算法（与加密/解密相反）我都很难检查，因为这种算法所具有的所有状态都是一种摘要形式 .
所以我在这里遗漏了一些东西，或者标准的C＃/ .NET接口实际上是不是提供了复制哈希对象的方法？
另一个数据点：
微软自己的crypto services原生API有一个函数CryptDuplicateHash，其中的文档状态，引用：
CryptDuplicateHash函数可用于创建以相同内容开头的两个不同内容的单独哈希 .
自Windows XP以来一直存在 . ： - |
注意wrt . MD5：用例不具有加密敏感性 . 只是可靠的文件校验和 .
2 回答
我意识到这并不是你所要求的，但如果这与你试图解决的问题相符，那么它将是一种替代方法，可以为您提供相同的保证和类似的流性能特性 . 我过去曾使用过这种服务器到服务器的文件传输协议，其中发送器/接收器并不总是可用/可靠 . 当然，我控制了电线两侧的代码，我意识到你可能没有 . 在这种情况下，请忽略;-)
我的方法是设置1个处理整个文件的HashAlgorithm，另一个用于散列文件的固定大小的块 - 不是滚动哈希（避免你的问题），而是单独的哈希 . 因此，想象一下1034MB（1 GB 10 MB）文件在逻辑上分成32MB块 . 发送方加载了文件，同时在文件级和块级HashAlgorithm上调用TransformBlock . 当它到达32MB的末尾时，它在块级别1上调用TransformFinalBlock，记录该块的散列，并为下一个块重置/创建新的HashAlgorithm . 当它到达文件的末尾时，它在文件块和块级别的哈希上调用TransformFinalBlock . 现在，发件人有一个传输的“计划”，包括文件名，文件大小，文件哈希以及每个块的偏移量，长度和哈希值 .
它将计划发送给接收方，接收方为新文件分配空间（文件长度％块大小告诉它最后一个块小于32MB）或打开现有文件 . 如果文件已经存在，则它运行相同的算法来计算相同大小的块的哈希值 . 与计划的任何不匹配导致它仅向发送方询问这些块（这将考虑尚未转移的块/全0和损坏的块） . 它做了这个（验证，请求块）在一个循环中工作，直到没有任何东西要求 . 然后它检查了计划的文件级哈希 . 如果文件级哈希是无效的，但块级哈希都是有效的，那么它可能意味着哈希委托或坏RAM（两者都非常罕见......我使用的是SHA-512） . 这允许接收器用不完整的块或损坏的块恢复必须再次下载1个坏块的最坏情况方案惩罚，这可以通过调整块大小来抵消 .
叹
库存.NET库不允许这样做 . 伤心 . 无论如何，还有几种选择：
MD5Managed pure .NET（"default" MD5 RSA许可证）
ClonableHash通过PInvoke包装MS Crypto API（可能需要一些工作从
Org.Mentalis命名空间中提取，但许可证是允许的）例如，也可以将一个C++ implementation包装在一个C / CLI包装器中 - 初步测试表明这似乎比普通的.NET库更快，但是不要接受我的话 .
既然如此，我自己也编写/改编了一个基于C的解决方案：https://github.com/bilbothebaggins/md5cpp
它还没有投入 生产环境 ，因为要求发生了变化，但这是一个很好的练习，我觉得它很有效 . （除了它不是纯粹的C＃实现 . ）