Blockchain Düğümleri: Tanım ve Kullanım

Tam bir blockchain düğümü nedir?

, yalnızca blokları senkronize etmek, eş düğümleriyle bağlantıları kontrol etmek ve sürdürmek için kullanılan eksiksiz blok zinciri ve ağ yönlendirme düğümleri içerir.

Blockchain nedir

Blockchain, noktadan noktaya iletim ve şifreleme algoritmaları kullanan yeni bir teknolojidir. Zincir, her nokta bir kullanıcıyı temsil eder.

1.

2. taraf talebi.

3.

4. Bir işlem ve veriler geri ödeme gününün blokta kaydedilmesi, Xiao Bai'den 1.000 yuan ödünç almadığını söyledi.

Yukarıdaki örnekte, blockchain'in iki düğümü olan Xiaooei ve Xiaobai'ye karşılık gelir. . Xiao geliyor.

düğümüne bağlanır ve her blok yararlı olmak için zincirlenmelidir.

Temel Analiz:

1. , Nokta-Nokta İletimi, Konsensüs Mekanizması ve Şifreleme Algoritmaları. Konsensüs mekanizması, güven yaratmak ve farklı düğümler arasında hak ve çıkarları korumak için blockchain sistemindeki matematiksel bir algoritmadır.

1.

düğüm bölgesel bir sunucudur. İnternet alanında, işletme tarafından yürütülen tüm veriler tek bir sunucudadır ve bu sunucu bir düğümdür.

Tıpkı her gün kullandığımız WeChat gibi, çok sayıda sohbet bilgisi, transfer ve daha fazla günlük işleme. Bu verilerin depolanması ve işlemleri Tencent şirketinin sunucusundadır. Ardından "düğüm" verilerini işleyen bu sunucuyu çağırabiliriz.

Blockchain dünyası hakkında konuşalım, herkes blockchain'in dağıtılmış bir veritabanı olduğunu zaten biliyor. Blockchain müşterilerini indirdiğimiz sürece, binlerce "küçük sunucudan" biri olduk.

Bu şekilde, blockchain oynamak istiyorsak, düğümle aynıyız.

düğümler de ışık düğümlerine ve tam düğümlere bölünür. Tam düğüm, ağ genelinde tüm işlem verilerine sahip bir düğümdür, bu nedenle ışık düğümü sadece kendi işlem verilerine sahip bir düğümdür.

ve gittikçe daha fazla düğüm dağıtılır, daha merkezi olmayan blockchain ağları olacak ve daha güvenli ve daha kararlı ağ işlemleri olacaktır. Düğümlerin varlığı blockchain'in bir temsilidir ve aynı zamanda bir blockchain cazibesidir. Özellikle bir yandan endişeli olan, blockchain'in açıklanmamış işlemleri (işlem havuzlarındaki işlemler) yayınlaması için istikrarlı bir ağ yapısı ve ek konsensüs blokları, Ethereum mesajlaşma ağları gibi ek işlevler de eş-ağ akranlarından destek gerektirir.

P2P ağı iki kategoriye ayrılmıştır: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış ağlar. Yapılandırılmış ağlar, ağ yapısı oluşturmak için aynı DHT algoritmasını kullanır;

Noktadan noktaya ağın ana sorumluluğu iki yönüdür: bir ağ yapısının sürdürülmesi ve bilgilerin iletilmesi. Ağ yapısının, iki yönü içeren bilgileri aktarırken yeni düğümleri birleştirmenin ve ağı güncellemenin iki yönüne odaklanması gerekir: yayınlama ve tek noktaya yayınlama. Düğümler nasıl katıldı ve çıktı?

Ağ yapısının oluşturulması iki temel parametreye sahiptir, biri her düğüme dışarıya bağlı düğüm sayısı ve ikincisi maksimum geliştirme sayısıdır.

Yeni düğüm tüm ağ hakkında hiçbir şey bilmiyor.

Ağ Güncellemelerini İşleme Yeni düğümler birleştiğinde veya çıkış düğümlerine katıldığında, bazı düğümler bağlanamaz ve bir süre sonra hayatta kalırlar. Bu yönlendirme tablosundaki değişiklikler genellikle mevcut düğüm bağlantıları aracılığıyla yayınlanır. Noktadan noktadan noktaya ağın özgüllüğü nedeniyle, her düğüm yönlendirme tablosunun farklı olduğuna (PartialView olarak da adlandırılır)

Genel olarak yayın yapmanın, gelişme yöntemi olan taşkın protokollerini kullanarak yayınlamanın Ağdaki mesajları yayar, ağ geçiş yüklerini önlemek için mesajlar için maksimum gelişme sayısını ayarlamak gibi bazı kısıtlamalar gerekir.

Unicast, genellikle DHT, DNS çözünürlüğüne benzer şekilde yapılandırılmış ağ yapılarının desteğini gerektirir, atlama ile atlama, hedef düğüm adreslerini arar, sonra yerel yönlendirme tablolarını güncelleme ve güncelleme gerektirir.

Bilgi hızlı bir şekilde almak için, biri AVL ağaçları, kırmızı ve siyah ağaçlar, B ağaçları ve diğeri; .

Karma tablosu ağaçtan daha verimlidir, ancak daha fazla bellek gerektirir.

Bu bilgi ana değer çifti ile temsil edilir, yani anahtar değerle eşleşir ve aradığımız şey anahtardır ve değer eklenir.

Karma tablo tarafından çözülen sorun, nasıl aynı olacağıdırDüz, depolama yerini her tuşa ayarlar.

Burada iki anahtar var: 1.

Hashtable, harita ve genel dildeki diğer yapılar bu teknoloji kullanılarak uygulanır. Orada var ve anahtar tamsayı. Bu yöntem yukarıdaki iki gereksinimi çözebilir, ancak n yeterince büyük olmadığında (depolanacak verilerden daha az) çatışmalar ortaya çıkar. Bu yere yerleştirildi. Konuma çok fazla anahtar yerleştirildiğinde, listenin arama hızı çok yavaştır ve bir ağaç tipi yapısına (kırmızı ve siyah veya AVL ağaçları) dönüştürülmesi gerekir.

Yukarıda belirtildiği gibi, karma tablosu çok etkilidir, ancak içeriği işgal ederler ve bu sınırlamaları çözmek için çeşitli makineler kullanırlar. Dağıtılmış bir ortamda, yukarıdaki konum bir bilgisayar (daha sonra bir düğüm) olarak anlaşılabilir, yani kilidi düğüme nasıl eşleştirir, her düğümün ana nodeid eşlemesi olan bir düğüm kimliği vardır ve bu eşleme algoritması Ayrıca reçete edilecektir.

Bu algoritmanın ayrıca çok önemli bir gereksinimi vardır, bu da bir ölçektir.

Bu eşleme algoritmasının biri bir halka, diğeri bir ağaçtır;

Nokta seçimi algoritması, anahtarları çözen bir eşleme algoritmasıdır.

Diyelim ki 32 karma kullanıyoruz, bu nedenle kapsanabilecek anahtar veri miktarı 2 ** 32'dir. Ayrıca tamsayılara eşlenir. Ana karma ve karma düğümün değeri arasındaki fark mesafe olarak adlandırılır (sayı negatifse, modülü almanız gerekir, mutlak değer yoktur). Ve karma düğümü 105'tir, bu nedenle ikisi arasındaki mesafe 105-100 = 5'dir. Tabii ki, diğer araçları reddetmek gibi uzun mesafeli gösterim kullanabilir, ancak algoritmalar geliştirilmelidir. Anahtarını en yakın düğüme eşleştirdik. Bir mesafe alırsanız, düğümler ve kilitler halkaya yerleştirilmiş gibi görünüyor ve kilit saat yönünden en yakın düğüme ait.

Kademlia algoritmasının mesafesi, ana karma ve hash düğümünden sonra (tamsayı) değeri kullanır. , soldaki farklı konumlar, mesafe o kadar uzun.

Ağaç yapısı, bir ağaç düğümü olarak düğümün ve kilidi görünümüne yansıtılır. 160 ve her avantaj biraz temsil eder.

Algoritma ve nokta seçiminden tutarlı karma aynıdır.

Dağıtılmış bir ortamda olduğu için, yüksek kullanılabilirlik sağlamak için, merkezi bir yönlendirme tablosu olmadığını varsayıyoruz ve hiçbir rota programı, nasıl bulunacağı gibi bazı zorluklar getiren tüm resmi göremez. Başını salladın, düğümleri bul?

P2P ağında, en yaygın kullanılan yöntem, her düğüm için kısmi bir yönlendirme tablosunu korumaktır, yani yalnızca kısmi düğüm yönlendirme bilgileri içerir. Taşkın algoritmasında bu düğüm rastgele; Peki yönlendirme bilgilerini korumak için makul bir düğüm nasıl seçilir?

Basit yaklaşım, her düğümün düğüm hakkında bilgi depolamasıdır, böylece bir halka oluşturabilir, ancak bunu yaparak büyük sorunlar ve küçük sorunlar vardır. Büyük sorun, her düğümün çok az bilgi bilmesidir (sadece karma ve bir sonraki düğüm adresi). . ). Optimizasyon yöntemi, düğümlerimin her biri tarafından tutulan diğer düğümlerin şunları içermesidir: i+21, i+22, i+2 ** 31. Bu, LGN'nin karmaşıklığını azaltır

Her bir düğüm tarafından depolanan diğer düğümler, soldan sağa, her bitte bu düğümden farklı düğümler en çok k'yi (hiperparametre algoritması) seçin. Örneğin, 00110 düğümünde (gösteri amacıyla 5 bit seçin), kaydedilecek düğümlerdeki yönlendirme bilgileri:

1 ****: xxx, ., xxx(K parçaları)

000: xxx, ., xxx (k parçaları)

0010: xxx, ., xxx (k)

00111: xxx, , xxx (k)

Yukarıdaki satır K-Bucket olarak adlandırılır. Görüntünün perspektifinden bakıldığında, ne kadar yakın olursanız, daha yoğun düğümler, ne kadar uzağa, düğümler nadirdir. Yönlendirme ve arama düğümleri için bu algoritma da LGN'nin karmaşıklığıdır.