以太坊
对应代码位置
github.com\ethereum\go-ethereum\p2p\discover
概述
以太坊实现了udpv4和udpv6两种节点发现。
他们都包含一个table结构体来存储node信息。
会从table 、discovery两个方面叙述。
table
以太坊的定义是 a Kademlia-like index of neighbor nodes
是一个table但不是哈希table
同样有n个buckets
将网络部分抽象成一个名为transport
的接口。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-d2TmC6LV-1667273896916)(/tfl/pictures/202210/tapd_47654106_1666333931_51.png)]
每个节点存到哪个bucket:
距离=len-cpl,距离决定了bucket的index,距离小的在0个桶,距离越远,index越大
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OjcEAr4S-1667273896918)(/tfl/pictures/202210/tapd_47654106_1666942953_37.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xHvP1u25-1667273896918)(/tfl/pictures/202210/tapd_47654106_1666942970_74.png)]
本地节点查询
查询节点函数findnodeByID
会返回所有buckets
中所有entries
节点。
(没有libp2p那种计算距离每次找最近的)
bucket
type bucket struct {
entries []*node // live entries, sorted by time of last contact
replacements []*node // recently seen nodes to be used if revalidation fails
ips netutil.DistinctNetSet
}
entries存储节点,每次顺序添加,并记录节点的添加时间。
add节点时,如果entries的长度超过bucketSize
,则写入replacements,(不记录写入时间)
节点验证
默认10秒验证一次,每次随机选择一个bucket验证entries中的最后一个节点。只验证entries不验证replacements。
验证方式就是ping/pong
验证成功则移动到队首,且livenessChecks++
。验证失败则从replacements中选一个代替这个验证失败的节点。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-py8DqvyZ-1667273896918)(/tfl/pictures/202210/tapd_47654106_1666593649_3.png)]
lookup(即discovery)
doRefresh
函数包含了向其他节点查询的功能lookupRandom
每次随机选择3个节点,3是写死的,默认30分钟执行一次。刚启动时会执行一次。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wmIWdbgU-1667273896919)(/tfl/pictures/202210/tapd_47654106_1666593515_78.png)]
每次执行时new一个lookup
,并调用run()方法,lookup方法优先从table里找到邻居,这个找邻居的函数就是findnodeByID
,然后再向这些邻居发发送find请求,邻居们再调用自己的findnodeByID
把结果返回。
入口(如何启动这一切的)
udpv4合udpv5有个new函数,new一个udpv4实例的时候再new一个tab并启动这个tab不断更新。
提供一个函数Resolve
来返回查询到的节点。
libp2p的k桶
本文内容源自下面源码版本
go-libp2p-kbucket@v0.4.7
#高频名词解释
cpl:common prefix length
两个ID的公共前缀长度。
功能简介
go-libp2p-kbucket实际是实现了一个路由表,他的结构体命名也是RoutingTable
。
除了正常增删节点之外,主要功能是查找距离一个节点最近的n个节点的peerIDNearestPeers(id ID, count int) []peer.ID
简单来讲是靠计算他们的前缀来实现的。
bucket
bucket
是k桶的基础组成,一个k桶包含n个bucket
,每个bucket
通过一个链表*list.List
来维护节点。
bucket提供最基本从增删改查之外,还有一个计算最大公共前缀的函数,
该函数会遍历list中的每个节点,然后找到公共前缀最大的结果并返回。
RoutRoutingTable 路由表(哈希表)
函数NewRoutingTable
会初始化一个路由表,强制需要一个localID
,并生成一个bucket放入buckets
。
add节点
add一个节点时,会计算该节点和localID
的公共长度,该长度和len(buckets)
取最小值,该最小值就是bucket的index(bucketID
)。
用index从buckets
拿出对应的bucket,先判断节点是否已经存在,存在则返回false。
如果这个bucket的长度< rt.bucketsize,则正常插入该bucket,并返回true。
如果这是最后一个bucket(也就是最后一个bucket也满了),则扩展bucket个数,然后重新执行获得index,如果bucket的长度< rt.bucketsize则正常插入该bucket,并返回true。
如果这不是最后一个bucket,会从当前bucket踢出一个replaceable==true的节点然后查询这个新节点。
如果没有能replace的,则返回false,插入失败。
获得最近的节点NearestPeers
先计算target和local的cpl,这个cpl作为index,将对应的bucket的全部节点写入结果数组。
如果数量不够,从cpl后面的bucket开始写入结果集。
如果数量还不够,从cpl前面的bucket依次写入结果集。
然后结果集排序并返回。
go-libp2p-kad-dht
IpfsDHT
这个结构体实现了很多interface
文本只关心PeerRouting
// PeerRouting is a way to find address information about certain peers.
// This can be implemented by a simple lookup table, a tracking server,
// or even a DHT.
type PeerRouting interface {
// FindPeer searches for a peer with given ID, returns a peer.AddrInfo
// with relevant addresses.
FindPeer(context.Context, peer.ID) (peer.AddrInfo, error)
}
FindPeer
函数会调用dht的runLookupWithFollowup
去执行一个lookup操作,runLookupWithFollowup
的参数里有一个回调函数queryFn
。
具体流程是:
从dht.host.Network().Connectedness(id)
里找是否已经包含,有就直接返回,没有会启动一个runLookupWithFollowup
runLookupWithFollowup
先从自己的routingTable
里找到最近的节点(dht.routingTable.NearestPeers
)
如果结果为空则返回失败。
不为空则run一个query
,这个query的结果就是最终结果。这个query包含了哈希表全部的最近节点,对每个节点依次遍历。
遍历的过程是先q.dht.dialPeer
,失败则返回,成功则调用回调函数queryFn
,通过queryFn
拿到新的节点就写入自己的哈希表。无论失败返回还是成功拿到新节点,都会把结果写入一个chan,run出来的query
函数里创建的这个chan并一直等待读这个chan,读到则这个节点状态为PeerQueried
且将这个节点加入结果集:q.queryPeers.TryAdd(p, up.cause)
。最后返回就是读这个结果集q.queryPeers.GetState(p)
。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-785788.html
queryFn里面的逻辑是
发送一个类型为Message_FIND_NODE
的消息
对方收到消息会调用函数 handleFindPeer
,该函数会执行dht.routingTable.NearestPeers
拿到最近的节点,通过pstore.PeerInfos
拿到这些节点的地址并封装成返回值。返回值最终写入一个addrsCh
,从addrsCh
中收到的地址写入数组 newAddrs
。FullRT
会dht.h.Connect
这些地址IpfsDHT
结构体会返回这些节点的信息文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-785788.html
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