Весьма интересный пост, опубликованный недавно на Хабре, и особенно комментарии к нему подтолкнули меня к описанию, пожалуй, единственной симметричной схемы, действительно обеспечивающей страховку от кражи базы паролей с сервера – схемы Лэмпорта («Lamport hash chain»). Алгоритм на самом деле чрезвычайно прост и предложен автором (L.Lamport) еще в 1981 году. Более того, схема в большинстве учебников уже упоминается как «устаревшая», т.к. целью ее разработки была в первую очередь защита от перехвата пароля на этапе передачи, а появившиеся позднее схемы семейства «challenge-handshake» (CHAP, CRAM) решают эту задачу гораздо более эффективно. А вот о втором интересном свойстве схемы Лэмпорта уже потихоньку забыли – она не требует конфиденциальности аутентификационных данных пользователей, хранимых на серверной стороне (свойство, обычно присущее только асимметричным схемам с сертификатам клиентов). Посмотрим, как можно достичь этого свойства с помощью одной только криптостойкой хеш-функции.

Девять лет назад я начал «в свободное от основной работы время» преподавать компьютерные дисциплины в одном из университетов Санкт-Петербурга. И только сравнительно недавно к своему удивлению обнаружил, что в наших вузах практически отсутствуют курсы с фокусом на проблематику распределённых вычислений. И даже на Хабре эта тема не раскрыта в достаточной мере! Надо прямо сейчас исправлять ситуацию.

Этой теме я и хотел посвятить статью или даже серию статей. Но потом решил выложить своё учебное пособие по основам распределённых вычислений, вышедшее в свет в этом году (читай, небольшую книгу объемом 155 страниц). В итоге получился гибрид – статья со ссылкой на книгу. Книга распространяется бесплатно и доступна в электронном виде.

Вместо пролога. Приступив к тексту статьи, я в очередной раз задумался, а зачем программисту нужно знать теоретические основы распределённых вычислений. Этот вопрос я неоднократно слышал (и продолжаю слышать) от студентов и специалистов, уже работающих в области ИТ. Действительно, зачем, например, знать, что «множество событий распределённого вычисления упорядочено частично, а не линейно»? В чем, так сказать, каждодневная практическая польза этого фундаментального знания?

Должен признать, что у меня нет готового заученного ответа, который я могу выдать не задумываясь. Поэтому каждый раз приходится напрягаться извилинами, и каждый раз ответы и аргументы получаются разными. Вот и сейчас всё как впервые…

На ваш суд скорее статья-вопрос, статья-рассуждение и местами — недоумение. С одной стороны нам презентовали авторитетное мнение Лесли Лэмпорта "Programming Should Be More Than Coding", расставляющее программирование и кодирование в импровизированном табеле о рангах. С оппонирующей стороны — я, не обладающий статусом достаточным для споров с мэтром и легендарным ВУЗом, который он представляет… но отказать себе в таком удовольствии и риске я не могу. Надеюсь, более опытные товарищи поправят мои огрехи в рассуждениях.

Умом я понимаю, что кодирование в современном мире принято воспринимать как низшую ступень инженерной деятельности, которая на эволюционном графике скорее ближе к шимпанзе, чем к программисту. И, возможно, в этом кроется наша большая ошибка, поскольку код — он как ДНК. Всего четыре нуклеотида, а какая пёстрая биомасса в продуктовой линейке.

Как опытные инженеры, мы — мастера абстракций. Поэтому для нас не составит труда представить условного программиста по имени Лесли Лэмпорт (все имена и совпадения не случайны) и его основной инструмент — машину Тьюринга. Он — мастер своего дела, во многом благодаря железному дао: