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什么是哈希?为什么IPFS会用它?

币尚添财经  2019-10-06  IPFS/Filecoin栏目  

  如果听说过 IPFS 的小伙伴,估计也曾听说过“哈希”这个词。在 IPFS 的世界里,“哈希”是一个不能忽略的词语,甚至是这套系统的“基石”。

  那么什么是“哈希”?为什么在 IPFS 中这么重要?这东西有什么用?

  

  首先,我们了解一个名词——分布式哈希表。

  分布式哈希表(DHT)广泛用于协调和维护有关点对点系统的元数据。例如,BitTorrent 、Mainline DHT记录了torrent群组中的对等节点分组。

  

  通俗一点来说,点对点就是多线程下载,比如说我们要装满一桶水,打开两个水龙头会比打开一个水龙头要快(水的流速是一直的哈^_^)这个点对点系统也是一样的道理,下载的通道越多,速度也就越快了。而且距离越近,速度也越快。不是有句话“远水救不了近火”,在网络世界里,节点与节点之间的距离也是能影响到数据传输的速度的。

  至于元数据呢,就是描述数据的数据,比如说小编有一张照片,在存储的世界里,这张照片就是数据,而元数据就是描述这张照片的一堆类似于“代码”的东西(具体是什么我们下次再聊哈,反正元数据就是用来描述文件、照片、音乐、视频等东西的)。

  点对点系统为我们传输数据提供了一种新的方式,这种方式就会有相应的存储方法,这时候,分布式哈希表就上场了。

  

  哈希表

  哈希表的核心就是哈希函数hash。

  哈希表其实是一种数据结构,把 KEY 和 VALUE 用某种方式连接起来,使之对应。使用 hash() 函数把一个 KEY 值映射到一个 index 上,即hash(KEY) = index。这样就可以把一个KEY值同某个 index 对应起来。然后把与这个 KEY 值对应的 VALUE 存储到 index 所标记的存储空间中。这样,每次想要查找KEY所对应的VALUE值时,只需要做一次hash()运算就可以找到了。

  举个例子:我们从网站上下载电影,首先我们要知道这部电影在哪个网站上有,这样“网站”和“电影”之间就形成了 KEY 与 VALUE 的对应关系,它表示某个网站有某部电影。

  现在我们把这种对应关系用哈希表存储起来:有三部电影A、B、C,它们的hash()值分别为:0、1和2号,当我们想要查找A这部电影在哪个网站上的时候,只要 hash()一下这个名字,就可以找到它所在的网站了。

  当有大量的这种对应关系的数据需要存储时,这种方法就非常有效,可以快速检索。

  也正是因为存储了大量数据,这张哈希表就变得非常重要了,我们能否快速找到所需的数据就看它了。万一这张表丢失的话,后果也许很严重。就像是把所有的东西都存储在一台机器上,当这台机器坏掉了之后,所存储的东西就全部消失了。

  幸好,我们有分布式哈希表。分布式哈希表可以把一整张哈希表分成若干个不同的部分,分别存储在不同的机器上,这样就降低了数据全部被损坏的风险。

  分布式哈希表

  我们知道当一样东西成为孤品的时候是最珍贵的,因为没有了就没有了,所以孤品是万万不能丢的。

  同样,数据也是一样的。我们有了哈希表帮我们快速找到对应的数据,但如果存放这张哈希表的机器发生了故障,就只能含泪说一句:“再见了,我的数据。”

  分布式哈希表把一整张哈希表分成若干部分,存储在不同的节点上,这样即使其中一个节点发生故障了,也有其它节点提供存储信息。

  此外,在海量数据面前,分布式哈希表分散在不同的节点上,这样我们就可以从距离我们最近的节点处查找到数据,从而获得更快的传输速度。

  哈希与 IPFS

  目前大热的 IPFS 就是采用分布式哈希表作为索引结构的,让我们在 IPFS上存储和传输数据的时候有更好的体验。

  在 IPFS 这个分布式的系统中,需要这么一个东西来帮助节点与节点之间发现彼此的内容,而分布式哈希表就是一个很不错的选择。因为这是一个分布式的、容错(和可扩展)的数据结构。节点之间不需要集中协调(每个节点实际上只知道网络的一小部分),并且通过智能冗余,即使节点发生故障导致网络中断,系统仍然可以运行。最后,因为没有一个节点必须知道所有密钥,所以系统可以很好地扩展,并且实际上可以容纳数百万个对等端。

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作者:币尚添财经
来源:币尚添财经

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