以太坊源码(01):P2P网络及节点发现机制
来源:互联网 发布:licecap for mac 下载 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 12:23
以太坊源码(01):P2P网络及节点发现机制
1 分布式网络介绍
1.1 Kad网介绍
1.2 Kad网络节点距离
1.3 K桶
1.4 Kad通信协议
2 邻居节点
2.1 NodeTable类主要成员
2.2 邻居节点发现方法
2.3 邻居节点网络拓扑及刷新机制。
1 分布式网络介绍
以太坊底层分布式网络即P2P网络,使用了经典的Kademlia网络,简称kad。
1.1 Kad网介绍
Kademlia在2002年由美国纽约大学的PetarP.Manmounkov和DavidMazieres提出,是一种分布式散列表(DHT)技术,以异或运算为距离度量基础,已经在BitTorrent BitComet、Emule等软件中得到应用。
1.2 Kad网络节点距离
以太坊网络节点距离计算方法:
Node1:节点1 NodeId
Node2:节点2 NodeId
1.3 K桶
Kad的路由表是通过称为K桶的数据构造而成,K桶记录了节点NodeId,distance,endpoint,ip等信息。以太坊K桶按照与target节点距离进行排序,共256个K桶,每个K桶包含16个节点。
图1.1
1.4 Kad通信协议
以太坊Kad网络中节点间通信基于UDP,主要由以下几个命令构成,若两个节点间PING-PONG握手通过,则认为相应节点在线。
2 邻居节点
2.1 NodeTable类主要成员
C++版本以太坊源码中,NodeTable是以太坊 P2P网络的关键类,所有与邻居节点相关的数据和方法均由NodeTable类实现。
2.2 邻居节点发现方法
邻居节点是指加入到K桶,并通过PING-PONG握手的节点。
图2.1
邻居节点发现流程说明:
系统第一次启动随机生成本机节点NodeId,记为LocalId,生成后将固定不变,本地节点记为local-eth。
系统读取公共节点信息,ping-pong握手完成后,将其写入K桶。
系统每隔7200ms刷新一次K桶。
刷新K桶流程如下:
a. 随机生成目标节点Id,记为TargetId,从1开始记录发现次数和刷新时间。
b. 计算TargetId与LocalId的距离,记为Dlt
c. K桶中节点的NodeId记为KadId,计算KadId与TargetId的距离,记为Dkt
d. 找出K桶中Dlt大于Dkt的节点,记为k桶节点,向k桶节点发送FindNODE命令,FindNODE命令包含TargetId
e. K桶节点收到FindNODE命令后,同样执行b-d的过程,将从K桶中找到的节点使用Neighbours命令发回给本机节点。
f. 本机节点收到Neighbours后,将收到的节点写入到K桶中。
g. 若搜索次数不超过8次,刷新时间不超过600ms,则返回到b步骤循环执行。
2.3 邻居节点网络拓扑及刷新机制
图2.2
1 TargetId为随机生成的虚拟节点ID。
2 以太坊Kad网络与传统Kad网络的区别:
a 以太坊节点在发现邻居节点的8次循环中,所查找的节点均在距离上向随机生成的TargetId收敛。
传统Kad网络发现节点时,在距离上向节点本身收敛。
- 以太坊源码(01):P2P网络及节点发现机制
- 以太坊P2P模块节点发现算法剖析
- 以太坊源码(02):交易收发机制
- 以太坊源码(03):POA委员会选举机制
- 以太坊构建节点集群流程,多节点智能合约,常见错误及处理手段
- 在以太坊私有网络中建立节点集群,并发生交易
- 在以太坊私有网络中建立节点集群,并发生交易
- 区块链入门(3):在以太坊私有网络中建立节点集群,并发生交易
- 源码安装以太坊/wtc
- 【区块链】以太坊源码学习 -- EVM
- 【以太坊】本地搭建Ethereum私有网络
- 【以太坊】什么是雷电网络 Raiden network
- master节点的故障发现及处理
- P2P网络中什么的机器可以成为超级节点?
- 以太坊生产网络/测试网络/私有网络
- 以太坊代币开发生产网络/测试网络/私有网络
- 链路发现及拓扑管理(全局网络视图拓扑的学习机制)
- 搭建以太坊私有链多节点环境
- rem灵活移动端适配
- 内部静态类和内部类
- 梦境
- 基于Arduino Due的FreeRTOS程序设计(AtmelSAM3X8E)之二
- Robotframework使用DatabaseLibrary连接mysql数据库
- 以太坊源码(01):P2P网络及节点发现机制
- Fibonacci Again(多次取模控制范围)
- 1018. 锤子剪刀布 (20)
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
- 15 内核里leds-gpio设备驱动的设备树方法
- 局部加权回归(Locally weighted linear regression)
- 在程序开始运行时,系统自动打开3个标准文件:标准输入、标准输出、标准出错输出
- java大量变量的非空校验
- org.springframework.http.ResponseEntity