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在昨天的研究中，发现BCrypt最大的隐患在于性能。BCrypt的安全性是通过牺牲性能来获取的。BCrypt比传统hash+salt要安全一万倍，但是代价是使用BCrypt做认证对比密码和密文时候，性能也比hash+salt要慢一万倍。

所以，我得出一个结论。如果使用传统hash+salt需要N台认证服务器的话，那用BCrypt就需要添加10000*N台服务器才能达到同样的性能。比如一个邮件系统使用了2台服务器来专门作认证，那使用BCrypt的话就需要再购买2万台。当然，小的应用，如果使用一台服务器1%的性能就可以做完认证的话，使用BCrypt只需要100台服务器。

这个听起来比较吓人，但是我通过另外一种计算方法，也能得出同样的结果。比如说163的邮件系统，峰值的时候每秒钟可能需要处理10000个登陆请求。比如每天早上9点到9点半之间，很多人都会登陆邮件系统。按照BCrypt提到的，每个请求需要花费0.3秒，那么处理10000个请求需要3000秒。这显然是不能接受的。如果要让客户都能在1秒钟登陆，那就需要添加服务器，把登陆请求均分到各个服务器上。对于单CPU的服务器，就一共需要3000台。

我把上面的想法和网友讨论后，得到了不同的意见。有人觉得0.3秒的处理时间其实不多阿，因为通常一个web请求，内存，磁盘数据库转一圈下来，离0.3秒也差不多了吧，所以BCrypt的0.3秒的开销是一个正常值，不会带来什么问题。有人提到普通web服务器每秒处理1000个请求是很常见的。如果按照我上面的计算方法，这就表示每个请求在1ms内完成了，这听起来有点不可能嘛。

根据上面的意见，我又仔细思考了一下。我想借这个话题，先讨论一下Web服务器的性能，再看看BCrypt带来的问题应该如何解决。

注意，下面所叙述的，是根据我现有知识和经验做的逻辑推理。我没有写半行web程序的code来验证，我也没有任何大规模web项目的经验。但是我非常喜欢先做这样“纸上谈兵”的推理，因为这样可以让我先仔细想清楚后再行动。

网页的加载时间，和单个request的处理时间是不一样的。单个网页中往往包含多个子元素，比如图片和AJAX调用。这些子元素的加载都会在额外的request里面完成。另外网页加载的时间除了web服务器的运算处理时间外，还有数据在网络上的传输时间，脚本运行时间，浏览器绘制时间，当然如果是第一次访问，还包括DNS查询和TCP握手时间等等。现在主流网站的页面加载时间都在2秒以内，每个页面大概包含10-50个子元素。客户端脚本和浏览器的处理占用了大概一半时间，所以跟服务器相关的时间大概就是1秒。由于部分子元素可能在浏览器中有cache，所以这1秒钟对应的大概就是5-25个请求。这样算下来每个请求大概在200-40毫秒之间。这里面大概web服务器的运算开销可能只有25%，那大概就是50ms到10ms之间。注意，50ms-10ms这个估算是指平均时间。

由于网络传输和客户端导致的开销不是今天的讨论范围，所以下面就只讨论web服务器运算一个request需要怎样的开销。处理一个web request，通常牵涉到下面一些工作。输出流添加，数据库读写，文件读写，复杂计算。输出流添加是最常见的，比如服务器会把Response.Write里面的内容加入到Response里面。输出流添加是非常快的。速度和string.format或者StringBuilder.Append应该在一个数量级。肯定比毫秒要快多个数量级。复杂计算是指需要CPU密集超过50ms的运算，比如正则表达式运算和BCrypt操作。数据库读写和文件读写所需要的时间往往也超过50ms，但是这两者不一定需要占用web服务器的CPU资源。

由此，在考量web服务器运算一个request所需的开销的时候，先看这个request是不是需要复杂运算。如果需要，那么这个复杂运算肯定是一个瓶颈。

那么数据库和文件操作是不是瓶颈呢。从处理request所需的时间上来说，这两者肯定也是瓶颈。因为再快也得先等到这两者返回。但是和复杂运算相比，复杂运算损害的不单单是request所需的时间，另外还损害了服务器的可伸缩性。

由于数据库和文件操作不占用web服务器的CPU，所以web服务器在等待数据库和文件操作结果的时候，可以把CPU资源用来处理新的request。比如来了100个请求，每个请求都需要2秒钟的数据库操作，不等于说服务器需要200秒才能处理完所有请求的。因为服务器可以让100个请求都进来，然后发送者100个请求的数据库操作，然后让这100个请求同时等待。2秒钟以后，这100个数据库操作的结果都返回回来后，服务器可以把这100个请求的结果都返回了。

但如果请求中牵涉到了复杂运算呢，服务器就没办法并发了。如果来了100个请求，每个请求都需要运算2秒钟，而服务器如果只有一个CPU的话，那就一定需要200秒。

由此可见，请求的平均处理时间和服务器的吞吐量不是简单的比例关系。这牵涉到这个请求具体是如何处理的。如果服务器的吞吐量是1秒钟1000个请求，不能简单地用1000毫秒除以1000，得到每个请求只需要1毫秒来处理。这个运算法则只在没有任何并发可能性的情况下才有效。这也在此证明了，合理使用异步调用，对服务器性能会有多大的提高。

接下来反过来想，对于一个不涉及数据库，不涉及文件，不涉及复杂运算的请求，合理的处理时间应该是多少呢。这个处理时间其实等同于同等复杂程度的函数调用时间。换句话说，如果只是计算出一个几十k的页面，花费的时间肯定在1ms的数量级。你肯能觉得这里没有考虑web服务器的“仪式性”开销，比如说处理TCP报文，分析HTTP头等等。其实，主流的web服务器在这方面已经足够优化，比如从IIS6开始，对于HTTP协议的处理都直接在内核里面做了，所以就算把这些开销都算上，也能做到1ms的数量级。对于计算机来说，1ms其实很长的，1ms表示一秒内调用函数1000次而已。不信你可以估算一下下面的代码，循环了10000次，大概需要多少时间：

另外，上诉的讨论还没有考虑一个非常重要的武器:Cache。如果使用cache, 整个页面可能根本不需要任何运算，都不需要跑一行处理代码，web服务器就把结果给返回了。如果大量使用cache，别说一千次，一秒钟处理上十万次都可以。大多数的网站已经广泛使用cache了，图片是cache的，blog文章的内容是cache的，甚至评论都是cache的。正因为如此，把包含复杂运算，数据库和文件处理的慢操作跟带cache的块操作一平均，结果落到前面估算的50ms-10ms是很自然的事情。

有了上面的分析后，再来看文章前面的两个问题。第一个问题是，BCrypt的300ms开销，和数据库，磁盘文件兜一圈下来的开销也差不多阿，为什么说BCrypt就更严重呢。原因是BCrypt的300ms都压在了CPU上面，而人家的是可以并发的。当然，动不动就要去兜数据库和磁盘文件的web应用，设计上也有问题的。第二个问题是，我的服务器可以一秒钟处理1000个请求，按照原来的计算方法，就是1ms处理1个了，这个不可能吧。这个问题就要区分情况来回答了。首先，1ms处理1个请求是可能的，比如使用了cache，绝对能。其次，如果考虑并发的话，的确不能简单做除法。但问题关键是，BCrypt是不支持并发的阿。

所以，BCrypt最大的隐患的确就是在性能上。我所做的下列判断是正确的：“如果使用传统hash+salt需要N台认证服务器的话，那用BCrypt就需要添加10000*N台服务器才能达到同样的性能”。

接下来的问题是，BCrypt性能问题有解决办法么。在前面的逻辑推理中，我想到了一个最常见的办法：用空间换时间。我可以在内存中建立cache，把密码原文和用BCrypt计算后的hash缓存起来。这样每次处理认证请求的时候，就不需要计算了。当然，这里其实带来了新的安全隐患。如果有人盗窃了服务器的内存转储(memory dump), 那么就能看到cache里面的东西，那可就是密码的原文明文阿。这有何去何从呢？