了解Kademlia find_node并将节点添加到路由表

Question

我正在阅读Kademlia white paper，并尝试实现路由表。

我正在使用160位地址空间，并具有160 k个存储桶的数组。据我了解，此实现会将节点ID存储在存储区中，即节点ID具有多少个前导零位。即bucket[0]的节点ID带有160个前导零（只有1个节点），而bucket[159]的节点ID没有前导零（占整个地址空间的50％）。

问题 使用此实现，当找到最接近目标nodeId的k个节点时，我只计算目标的前导零并返回该k桶中的所有内容？

使用此实现，我认为没有必要/不需要使用Kademlia构建的XOR，因此我认为我的实现不正确。

Answer 1

首先请注意：您链接到的论文是the pre-proceedings version only containing the basic sketch without later refinements。 160桶阵列路由表布局是本文的一种简化方法，后来的修订引入了更复杂的基于树的表。

  

即bucket [0]的节点ID带有160个前导零（只有1个节点），bucket [159]的节点ID没有前导零（占整个地址空间的50％）。

好吧，您可以用这种方法来做，但是只简单地计算异或距离中的前导零并将其用作索引会更简单。即0个共享前缀位=否（0）前导零= buckets[0] =距离您自己的ID最远的存储桶。

  

问题使用此实现，当找到与目标nodeId最接近的k节点时，我只计算目标的前导零并返回该k桶中的所有内容？

以下假设您在问如何回答远程节点的查询。

平面路由表布局中的存储区是根据您自己的节点ID进行组织的。当回答对某个任意目标ID的查询时，这不一定与针对该目标的接近度一致。因此，最简单的方法是只扫描路由表中所有填充的存储桶，并计算相对于查询目标地址的N个最近的节点，然后将其作为响应返回。避免进行全面扫描会涉及到arithmetic on the xor metric to find the correct local buckets，但是我只针对基于树的布局而不是平面布局进行了此操作。