Blockchain: Khái niệm và vai trò của các nút trong mạng

Nút là một máy chủ khu vực. Trong khu vực Internet, tất cả dữ liệu chạy một công ty đều ở trên máy chủ và máy chủ này là một nút.

Nó giống như WeChat chúng ta sử dụng mỗi ngày, xử lý rất nhiều thông tin trò chuyện, chuyển tiền, v.v. mỗi ngày. Việc lưu trữ và hoạt động của dữ liệu này là tất cả trong các máy chủ của Công ty Tencent. Sau đó, chúng ta có thể gọi máy chủ này xử lý dữ liệu là "nút".

Hãy nói về thế giới blockchain, mọi người đã biết rằng blockchain là một cơ sở dữ liệu phân tán phi tập trung. Nó không phụ thuộc vào bất kỳ máy chủ tập trung nào, nhưng bao gồm hàng ngàn "máy chủ nhỏ". Miễn là chúng tôi tải xuống một máy khách blockchain, chúng tôi trở thành một trong hàng ngàn "máy chủ nhỏ".

Theo cách này, nếu chúng ta muốn chơi blockchain, chúng ta thậm chí còn tương ứng với một nút.

Các nút cũng được chia thành các nút nhẹ và các nút đầy đủ. Một nút đầy đủ là một nút có tất cả dữ liệu giao dịch trên toàn mạng, vì vậy một nút ánh sáng chỉ là một nút có dữ liệu giao dịch riêng.

Và các nút ngày càng rộng được phân phối, mạng blockchain sẽ càng phân cấp và hoạt động mạng hơn và ổn định hơn. Sự tồn tại của các nút là đại diện phân tán của blockchain, cũng là sự quyến rũ của blockchain. Công nghệ cốt lõi của mạng Blockchain-P2P

Mạng ngang hàng là một trong những công nghệ cốt lõi trong blockchain. Trọng tâm chính là cung cấp cấu trúc mạng blockchain ổn định để phát các giao dịch chưa đóng gói (giao dịch trong nhóm giao dịch) và các khối đồng thuận. Một số thuật toán đồng thuận cũng yêu cầu hỗ trợ mạng PEK-to-peer (như PBFT). Một chức năng phụ trợ khác, chẳng hạn như mạng tin nhắn của Ethereum, cũng yêu cầu hỗ trợ mạng điểm để xếp hạng.

Mạng P2P được chia thành hai loại: mạng có cấu trúc và không cấu trúc. Các mạng có cấu trúc sử dụng các thuật toán DHT tương tự để xây dựng các cấu trúc mạng; Các mạng phi cấu trúc là mạng phẳng và mỗi nút có địa chỉ của một số nút lân cận.

Trách nhiệm chính đối với các mạng điểm-điểm là hai khía cạnh: duy trì cấu trúc mạng và gửi thông tin. Cấu trúc mạng phải tập trung vào hai khía cạnh của việc tham gia các nút mới và cập nhật mạng, trong khi gửi thông tin bao gồm hai khía cạnh: phát sóng và Unicasting. Làm thế nào để thiết lập và duy trì toàn bộ mạng điểm-điểm? Làm thế nào để các nút có được và đi ra ngoài?

Thiết lập cấu trúc mạng có hai tham số lõi, một là số lượng nút được kết nối với mỗi nút ngoài và một là số lượng chuyển tiếp hàng hóa tối đa.

Nút mới không biết gì về toàn bộ mạng. Nó hoặc đạt được một số nút trong mạng thông qua một dịch vụ trung tâm để kết nối hoặc kết nối với các nút "hạt" trong mạng.

Xử lý cập nhật mạng Khi các nút mới nối hoặc các nút kết thúc, không có nút nào có thể kết nối và chúng vẫn tồn tại sau một thời gian, v.v. Những thay đổi trong các thời gian biểu này thường được gửi qua các kết nối hiện có đến nút. Cần lưu ý rằng do tính đặc thù của các mạng điểm-điểm, thời gian biểu cho mỗi nút là khác nhau (còn được gọi là chế độ xem một phần)

Phát sóng thường áp dụng giao thức lũ lụt, đó là nhận các phương thức chuyển tiếp, để các thông báo lan truyền trong mạng. Một số hạn chế thường được yêu cầu, chẳng hạn như chỉ định số tiền Mẹo tối đa cho một thông báo để tránh tải chuyển sang mạng.

Unicast yêu cầu hỗ trợ cấu trúc mạng có cấu trúc, thường là DHT, bằng độ phân giải DNS, nhảy từ Hop, tìm kiếm địa chỉ nút đích, sau đó truyền và cập nhật thời gian biểu cục bộ.

Để nhanh chóng truy xuất thông tin, có hai cấu trúc dữ liệu có thể được sử dụng, một là loại gỗ, như gỗ chăn nuôi, gỗ đỏ và đen, b -tre, v.v .; Cái khác làBảng băm.

Các bảng băm có hiệu quả hơn cây, nhưng đòi hỏi nhiều bộ nhớ hơn.

Thông tin được biểu thị bằng cặp giá trị khóa, nghĩa là khóa tương ứng với một giá trị và những gì chúng tôi đang tìm kiếm là khóa và giá trị là thông tin đính kèm.

Vấn đề có băm các bảng để giải quyết là cách bạn có thể gán đồng đều một vị trí lưu trữ cho mỗi khóa.

Có hai khóa ở đây: 1. Lấy trang web lưu trữ cho khóa. Thuật toán phân bổ này được cố định để đảm bảo rằng cùng một thuật toán được sử dụng khi lưu trữ và tìm kiếm, nếu không nó không được tìm thấy sau khi lưu trữ nó; 2. Nó được phân phối đều và không có nơi nào để lưu trữ nhiều dữ liệu. Ít dữ liệu được lưu trữ trên điểm.

Hashtable, MAP và các cấu trúc khác trong các ngôn ngữ chung được triển khai bằng công nghệ này. Tính năng băm có thể trực tiếp sử dụng chức năng mô -đun, khóa%n. Bằng cách này, n đại diện cho nó có bao nhiêu nơi. Chìa khóa là một số nguyên. Nếu phím là loại khác, cần phải có băm trước và chuyển đổi phím thành số nguyên. Phương pháp này có thể giải quyết hai nhu cầu trên, nhưng khi N không đủ lớn (nhỏ hơn dữ liệu được lưu trữ), xung đột sẽ phát sinh. Chắc chắn sẽ có hai chìa khóa được lưu trữ ở một nơi. Tại thời điểm này, một danh sách được liên kết phải được đặt ở vị trí này, sẽ được gán cùng một vị trí và các khóa khác nhau, và được đặt theo thứ tự. Khi có quá nhiều phím được đặt ở một nơi, tốc độ tìm kiếm của danh sách chuyển đổi là chậm và nó phải được chuyển đổi thành cấu trúc ba loại (gỗ màu đỏ và đen hoặc cây giống).

Như đã đề cập ở trên, các bảng băm rất hiệu quả, nhưng chúng chiếm nội dung và sử dụng nhiều máy để giải quyết giới hạn này. Trong một môi trường phân tán, vị trí trên có thể được hiểu là một máy tính (sau này trở thành một nút), nghĩa là, làm thế nào để ánh xạ một phím đến một nút, mỗi nút có một ID nút, nghĩa là ánh xạ KeyNodeID và thuật toán ánh xạ này cũng phải được sửa chữa.

Thuật toán này cũng có một yêu cầu rất quan trọng, cụ thể là khả năng mở rộng. Khi một nút mới tham gia và đi ra ngoài, họ sẽ nhận được các phím cần được di chuyển càng ít càng tốt.

Thuật toán ánh xạ này có hai cấu trúc điển hình, một là một vòng và cái còn lại là một cây; Chiếc nhẫn được gọi là một hasshalorithm nhất quán, và cây điển hình được gọi là thuật toán cademlia.

Lựa chọn điểm là thuật toán ánh xạ giải quyết trang nút chính. Khi nói đến hình ảnh, chọn khóa (nút) trong cuộc sống cho một khóa.

Giả sử chúng ta sử dụng 32 Hashish, sau đó tổng số lượng dữ liệu cho khóa có thể được đáp ứng 2 ** 32, được gọi là phòng băm. Nó ánh xạ ID của nút thành một số nguyên và khóa cũng được ánh xạ trong một số nguyên. Sự khác biệt giữa băm khóa và giá trị băm nút được gọi là khoảng cách (nếu một số âm, bạn phải lấy mô -đun, không có giá trị tuyệt đối). Ví dụ, băm cho phím 100 (được biểu thị bằng một số nguyên) và băm của một nút là 105, vì khoảng cách giữa hai 105-100 = 5. Tất nhiên, cũng có thể sử dụng các biểu diễn khoảng cách khác, chẳng hạn như đảo ngược điều ngược lại, nhưng thuật toán phải được sửa chữa. Chúng tôi ánh xạ phím đến nút gần nó nhất. Nếu bạn có một khoảng cách, nó trông giống như nút và phím được đặt trên một vòng và chìa khóa thuộc về nút gần nhất với nó từ đồng hồ.

Khoảng cách đến thuật toán Cademlia sử dụng giá trị sau khi khóa có và nút băm để diễn đạt (số nguyên). Từ trái sang phải, nó càng "cùng một tiền tố", khoảng cách càng gần, vị trí khác nhau ở bên trái và khoảng cách càng dài.

Cấu trúc gỗ được phản ánh trong quan điểm của các nút và phím mà các nút trên cây. Số lượng các mảnh được hỗ trợ bởi thuật toán này là 160 mảnh, nghĩa là, 20 8 byte, chiều cao của cây là 160 và mỗi cạnh đại diện cho một.

Thuật toán và tính nhất quán củaLựa chọn điểm là như nhau. Chọn một nút có khoảng cách nhỏ nhất từ ​​khóa từ tất cả các nút làm đích của khóa này.

Vì nó ở trong môi trường phân tán, để đảm bảo tính sẵn sàng cao, chúng tôi cho rằng không có thời gian biểu trung tâm và không có thời gian biểu nào có thể nhìn thấy toàn bộ hình ảnh, đưa ra bất kỳ thách thức nào, chẳng hạn như cách phát hiện các nút và tìm các nút?

Trong các mạng P2P, phương pháp được sử dụng thường xuyên là duy trì thời gian biểu một phần cho mỗi nút, nghĩa là chỉ chứa thông tin định tuyến của một số nút. Trong thuật toán lũ, các nút này là ngẫu nhiên; Trong thuật toán DHT, thời gian biểu này được cấu trúc và các nút bảo trì cũng được chọn lọc. Vậy làm thế nào bạn có thể chọn một cách hợp lý nút phải duy trì thông tin định tuyến?

Một cách tiếp cận đơn giản là mỗi nút lưu trữ thông tin về các nút lớn hơn nó, vì vậy nó có thể tạo thành một vòng, nhưng bằng cách thực hiện nó là một vấn đề lớn và một vấn đề nhỏ. Vấn đề lớn là mỗi nút biết quá ít thông tin (chỉ băm và địa chỉ đến nút tiếp theo). Khi một khóa được đưa ra, nó không biết liệu có bất kỳ nút nào trong mạng ngắn hơn so với khóa này hay không, vì vậy trước tiên nó xác định liệu khóa thuộc về chính nó và nút tiếp theo. Trong trường hợp đó, khóa này thuộc về nút tiếp theo. Nếu không, phương thức tương tự sẽ được gọi là nút tiếp theo. Độ phức tạp này là N (số nút). Một phương pháp tối ưu hóa là các nút khác được duy trì bởi mỗi nút tôi bao gồm: i+21, i+22, i+2 ** 31. Bằng cách quan sát dữ liệu này, người ta thấy rằng từ gần đến cha trở thành nút ngày càng tăng. Điều này làm giảm độ phức tạp của LGN

Thông tin của các nút khác được lưu trữ bởi mỗi nút, bao gồm, từ trái sang phải, tối đa K (các siêu âm thuật toán) được chọn cho mỗi nút khác với nút. Ví dụ: trên nút 00110 (cho mục đích trình diễn, chọn 5 mảnh), thông tin định tuyến sẽ được lưu trữ:

1 ****: xxx, ., xxx (k)

01: xxx, . xxx, , xxx (k)

Các dòng trên được gọi là K-Bucket. Từ góc độ hình ảnh, bạn càng gần, các nút càng gần, càng xa, là các nút thưa thớt. Thuật toán này cho định tuyến và các nút cũng là độ phức tạp của LGN.