5.7 以太坊原始碼詳解7
Kademila演算法
1 概念：一種分散式儲存以及路由的演算法
1 分散式儲存：不設中心化伺服器，所有的檔案分散儲存到各個節點上面
2 問題
1 儲存內容如何分配到各個節點，如何處理新增/刪除內容
2 如果一個節點要獲取特定的檔案，應該如何找到指定的節點/地址
3 節點要素
1 NodeID 二進位制 160位
2 IP地址和埠號
維護內容
1 被分配到的內容
2 內容是以“(key,value)”的形式儲存的，“<檔名，檔案內容>”
3 k-bucket路由表：通過NodeID分層，記錄有限其他節點的ID，IP地址，埠號
4 檔案儲存及查詢
1 假如要查詢的書名(hash)是0x100000
2 那麼我們希望它能被儲存在學號(nodeId)位0x100000中
3 為了防止節點罷工，就儲存到0x100000,0x100001,0x100002,…
5 節點的異或距離
1 距離：
2 樹：把整個網路節點梳理為按nodeid排列的二叉樹，樹最末端的葉子就是他的每一個節點。
3 由於nodeId有160位，那它的分層應該有160層，整個網路中能夠容納2^160個節點，每個節點最多可以維護160*k行其他節點。
6 節點定位(查詢原理)
1 同學A(00000110)要查詢《分散式演算法》
2 計算出《分散式演算法的雜湊》= 00010000
3 同學Z的雜湊就是00010000
4 計算異或距離00010110，結果為從倒數第五位開始不同，k-bucket 5
5 在自己的k-bucket 5中查詢Z同學
6 查詢到之後，直接要
7 如果沒找到，就在自己的k-bucket 5中查詢任意一個同學B，請求B同學查詢Z
8 重複6、7步驟
9 通過這種方式查詢，最多查log2n次
7 演算法引數
1 keyspace
1 keyspace決定ID有多少位
2 每個節點的通訊錄有幾層
2 k
1 每一層的k-bucket裡面裝了k個node的資訊
2 每次查詢node，返回k個Node的資訊
3 對於某個特定的data，離key最近的幾個k會被要求儲存這個data
3 a
1 每次向其他節點發起請求查詢某個node，會向a個節點發出請求
8 節點指令
1 PING:測試一個節點是否線上
2 STORE:要求一份節點儲存資料
3 FIND_NODE:根據NODE_ID查詢一個節點
4 FIND_VALUE:根據Key值查詢一個樹據
9 k-bucket的維護和更新機制
1 每個節點都會按照最後一次接觸時間倒序排列
2 沒次執行4個指令之一就會觸發更新
3 當一個節點與自己接觸的時候要檢查其是否在自己的k-bucket中
1 如果在，將其挪到自己k-bucket列表的最底
2 如果不在
1 PING一下列表中最上面(最舊)的節點，如果該節點能ping通，將其挪到最底部，拋棄新節點
2 如果ping不同，扔掉該節點，將新節點加入列表中，從而保證節點介入或者刪除不會影響整個網路。
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