Question

据我所知，Kademlia路由表由160个桶组成。

根据节点的前缀长度（本地节点密钥和节点的XOR中的前导未设置位数），将节点放入0-159个桶中。

为什么会这样，是否有任何性能优势（除了迭代160 * 20节点以找到最接近的是不可行的事实）？

Answer 1

Kademlia使用2个节点ID的XOR作为它们相距距离的度量。使用路由表存储桶的想法是，节点具有网络“详细”知识，并且知道您从ID中获得的信息越多。

要查找最接近特定键的一组节点，节点首先会从其自己的路由表中查询它知道的最接近的节点。平均而言，这些查找中的一半将落入存储桶0所覆盖的地址空间中。但该存储桶仅允许包含20个节点，因此这些节点实际上最接近的几率很小。但是，该存储桶中的每个节点都将具有该部分地址空间的更详细知识，并且很可能能够从其自己的路由表中提供更好的关闭节点列表，然后也可以查询这些节点，依此类推。

通过这种方式，迭代查找可以非常快速地进入实际最接近的节点组。

当你说

时

遍历160 * 20个节点以找到最接近的是不可行的

我认为你的意思是实际查询每一个都是不可行的;因为迭代这样的列表来提取最接近的列表正是由节点处理查找请求（RPC）的方式。

请注意，在实际场景中，桶的数量不太可能达到160左右。例如，对于十亿个节点的网络，平均桶数将为27。

至于在原始Kademlia论文中选择的实际值，我不知道为什么将桶大小指定为20.但是，我认为160是从SHA1散列的位大小派生的。通常，散列函数用于生成要存储的给定值的密钥。如果使用SHA1进行哈希冲突的风险相当低，那么这很好。如果不是，则可以使用不同的散列算法，例如， SHA256最多可以产生256个桶。

Answer 2

为什么会这样，是否有任何性能上的好处

此组织与XOR度量标准相结合，可创建分层局部性，从而保证在更接近目标的情况下查询节点将知道更近的节点。这会产生指数收敛。

也许您可以将其视为分布式区间搜索。

据我所知，Kademlia路由表由160个桶组成。

（最多）160个桶的平面数组只是许多实现用于近似正确路由表布局的原始方式。

使用存储桶拆分或多宿主路由表，您需要一个实际的树形布局，其中可能包含超过160个存储桶。

实际上，这是多宿主DHT节点的基于树的路由表的一小部分，具有89个节点ID，整个表大于那个（这些基本上是89个ID中的两个的区域）：

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它的查找缓存更大，由7k桶组成。

为什么Kademlia如何构建其路由表呢？

2 个答案: