ブロックチェーンノードの検出方法とは？

ノードは地域サーバーです。 Web領域では、1つのエンタープライズから動作するすべてのデータがサーバー上にあり、このサーバーはノードです。

は、毎日使用しているWeChatと同じであり、会話、転送などに関する多くの情報を処理します。 日常。 このデータのストレージと操作はすべて、Tencent Companyのサーバーにあります。 次に、「ノット」データを処理するこのサーバーを呼び出すことができます。

ブロックチェーンの世界について話しましょう。 誰もがブロックチェーンが分散型分散データベースであることを知っています。 ブロックチェーンクライアントをダウンロードする限り、数千の「小さなサーバー」の1つになります。

このように、ブロックチェーンを再生したい場合、私たち自身はノードと同等です。 ノード

は、光関節と完全なジョイントにも分割されます。 フルノードは、ネットワーク全体にすべてのトランザクションデータを備えたノードであるため、ライトノードは独自のトランザクションデータを持つノードにすぎません。

およびより広いノードが分散されているため、ブロックチェーンネットワークがより分散化され、最も安全で安定したネットワーク操作になります。 ジョイントの存在は、ブロックチェーンの分散表現であり、ブロックチェーンの魅力でもあります。 一方ではほとんど邪魔されているため、ブロックチェーンの安定したネットワーク構造が提供され、パッケージ化されたトランザクション（トランザクショントランザクション）と合意ブロックを送信します。 さらに、Etereumメッセージングネットワークなどの補助機能には、同僚からのネットワークからのサポートも必要です。 ネットワーク

P2Pは、構造化されたネットワークと非構造ネットワークの2つのカテゴリに分かれています。 構造化されたネットワークは、同様のDHTアルゴリズムを使用してネットワーク構造を構築します。 未説明のネットワークはフラットネットワークであり、各ノードにはいくつかの隣接するノードのアドレスがあります。

ポイントからポイントへのネットワークの主な責任は、ネットワーク構造のメンテナンスと情報の送信という2つの側面です。 ネットワーク構造は、新しいノードの参加とネットワークの更新の2つの側面に焦点を当てる必要がありますが、情報を送信するには、伝送とユニキャストの2つの側面が含まれます。 ノードはどのように一緒になって出てきますか？

ネットワーク構造の確立には2つの基本的なパラメーターがあります。 1つは、各ノードに外部から接続されたノードの数、2つ目は転送の最大数です。

新しいノードは、ネットワーク全体について何も知りません。

ネットワーク更新処理新しいノードが結合したり、ノードが出現したりすると、一部のノードは接続さえできず、一定期間後に生き残ります。 これらのコーステーブルの変更は、通常、既存のノード接続を介して送信されます。 Point-in-Pikaネットワークの特異性により、各ノードのコーステーブルは異なります（Partalviewとも呼ばれます）

伝送は一般に洪水プロトコルを使用します。 トラッキングが取得されます。 これにより、ネットワークの伝播にメッセージが表示されますが、一般に、メッセージの最大転送数を決定するなど、いくつかの制限が必要です。 ネットワークの移行負荷は避けてください。

ユニキャストには、ホップからホップからホップが必要とするDNS解像度と同様に、ネットワーク構造の構造化されたサポートが必要であり、ターゲットノードのアドレスを必要とし、ローカルコーステーブルを送信して更新します。

to情報をすばやく描画すると、使用できる2つのデータ構造があります。 1つは、AVLツリー、赤と黒の木、Bツリーなどのツリーのタイプです。 。

ハッシュテーブルは木よりも効率的ですが、より多くのメモリが必要です。

情報の表現は、いくつかの重要な値を承認します。 つまり、キーは値に対応し、私たちが探しているものが鍵であり、値は添付の情報です。

ハッシュテーブルを解決する問題は、各キーにストレージの場所を均等に割り当てる方法です。

ここには2つのキーがあります。 1。 キーにストレージの場所を割り当てます。 いいえ、ポイントに保存されているデータはほとんどありません。

ハッシュテーブル、マップ、および一般的な言語のその他の構造は、このテクノロジーを使用して実装されています。 場所があり、キーは完全な数字です。 この方法では、上記の2つのニーズを解決できますが、nが十分に大きくない場合（保存するデータよりも少ない）、競合が発生します。 この場所に配置されます。 リンクリストは同じ場所と異なるキーに設定され、シーケンスに配置されます。 1つの場所に多くのキーがある場合、リンクリストの検索速度は非常に遅く、ツリータイプ構造（赤と黒の木またはAVLツリー）に変換する必要があります。

上記のように、ハッシュテーブルは非常に効果的ですが、コンテンツを占有し、この制限を解決するために多数のマシンを使用します。 散在する環境では、上記の場所はコンピューターとして理解できます（後でノードになります）、つまりノードのキーを設計する方法、各ノードにはノードID、つまりキージョイントマッピングなどがあります。 マップアルゴリズムも修正されます。

このアルゴリズムには、非常に重要な、つまりスケーリング要件もあります。 >

ポイント選択アルゴリズムは、メインノードを解く地図作成アルゴリズムです。

32ハッシュを使用していると仮定し、収容できる重要なデータの合計量は2 ** 32で、これはハッシュスペースと呼ばれます。 また、完全な番号で設計されています。 メインハッシュとノードハッシュの値の違いは距離と呼ばれます（負の数の場合、絶対値なしでモジュールを取得する必要があります）。 そして、ノードのハッシュは105で、これら2つの間の距離は105-100 = 5です。 もちろん、その逆の控除など、距離の他の表現を使用することもできますが、アルゴリズムは必要でなければなりません。 修正されます。 最寄りのノードのキーを設計します。 距離をとると、結び目とキーがリングに配置され、キーは角度からクロックまで最も近いノードに属しているように見えます。

アルゴリズムの距離Kademliaは、キーのハッシュとノードのハッシュの後に値を使用して表現します（完全な数）。 、左側の異なる位置、さらに距離。

木の構造は、樹木ジョイントとしての関節とキーの外観に反映されます。 160、そしてそれぞれの端は少しを表します。

ポイントの選択のアルゴリズムとハッシュの一貫性は同じです。

それは散在する環境にあり、高可用性を確保するために、中央のコースチャートがないと仮定し、完全な写真を見ることができるストリートチャートがないため、それはいくつかの課題をもたらします。 ジョイントを発見するには、ノードを見つけますか？

P2Pネットワークでは、使用される方法は通常、各ノードの部分コーステーブルを維持することです。 つまり、部分ノードコース情報のみを含むことです。 洪水アルゴリズムでは、これらのジョイントはランダムです。 DHTアルゴリズムでは、このコーステーブルが構造化されており、メンテナンスノードも選択的です。 では、コース情報を保存するノードを合理的に選択するにはどうすればよいですか？

単純なアプローチは、各ノードがノードよりも大きいノードに関する情報を保存して、リングを形成できることですが、そうすることで、大きな問題と小さな問題があります。 大きな問題は、各ノードが情報をほとんど知らないことです（ハッシュと他のノードのアドレス）。 。 ）。 楽観主義の1つの方法は、各ノードで維持される他のノードには、I+21、I+22、I+2 **31。 ますますまれです。 これにより、各ノードによって保存されている他のノードのLGN

の複雑さが減少します。 これには、各ビットのこのノード以外のノードを含む、ほとんどのK（アルゴリズムのハイパーパラメーター）を選択します。 たとえば、ノード00110（デモンストレーションの目的で、5ビットを選択）では、保存するノードのコース情報は

1 ****：xxx、 .、xxx（k断片）です。 ）

01：xxx、 、xxx; 断片）

000：xxx、 .、xxx（断片k）

0010：xxx、 .、xxx（k）

00111：xxx、 、xxx（k）

上記の線はk-bucketと呼ばれます。 画像の観点から見ると、接合部が密度が高くなるほど、遠く離れているほど、いくつかのノードがあります。 コースとノードを検索するためのこのアルゴリズムもLGNの複雑さです。