设计一个Kademlia DHT,使得每个节点中有100个Peer,每个Peer中有⼀个DHT结构体,这个DHT结构体中保存了⾄多160个 桶,桶⾥⾯是其他节点的信息(Peer对象)。 b. 为每个Peer增加两个函数: i. SetValue(key, value []byte),当⼀个Peer被调⽤这个函数时: 1. 判断Key是否是Value的hash,如果不是,返回false; 2. 判断当前Peer是否已经保存了这个键值对,如果已经保存,则返回true,否则保存这个 键值对,并执⾏第3步; 3. 判断Key距离⾃⼰的PeerID的距离,算出这个节点对应的桶,然后从对应的桶⾥⾯选择2 个距离Key最近的节点,再调⽤SetValue(Key, Value)函数,然后返回true。 ii. GetValue(Key []byte) []byte:当⼀个Peer被调⽤这个函数时: 1. 判断当前的Key⾃⼰这个Peer是否已经存储对应的value,如果⾃⼰这个Peer中有,则返 回对应的value; 2. 如果⾃⼰没有存储当前Key,则对当前的Key执⾏⼀次FindNode操作,找到距离当前 Key最近的2个Peer,然后对这两个Peer执⾏GetValue操作,⼀旦有⼀个节点返回 value,则返回校验成功之后的value,否则返回nil.
时间: 2024-02-02 10:03:42 浏览: 73
下面是一个简单的Kademlia DHT的实现,满足题目的要求:
```go
package kademlia
import (
"bytes"
"crypto/sha1"
"sort"
"sync"
)
const (
BucketSize = 20
IDSize = 20
)
type Peer struct {
ID [IDSize]byte
DHT *DHT
lock sync.Mutex
}
func NewPeer(id [IDSize]byte) *Peer {
return &Peer{
ID: id,
DHT: NewDHT(),
lock: sync.Mutex{},
}
}
func (p *Peer) SetValue(key, value []byte) bool {
hash := sha1.Sum(value)
if !bytes.Equal(hash[:], key) {
return false
}
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
if p.DHT.Contains(key) {
return true
}
p.DHT.Put(key, value)
distance := Xor(p.ID, key)
bucketIndex := GetBucketIndex(distance)
bucket := p.DHT.Buckets[bucketIndex]
if len(bucket) < BucketSize {
bucket = append(bucket, p)
p.DHT.Buckets[bucketIndex] = bucket
return true
}
closestPeers := p.DHT.FindClosestPeers(key)
for _, peer := range closestPeers {
if peer.SetValue(key, value) {
return true
}
}
return false
}
func (p *Peer) GetValue(key []byte) []byte {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
if value, ok := p.DHT.Get(key); ok {
return value
}
closestPeers := p.DHT.FindClosestPeers(key)
for _, peer := range closestPeers {
value, ok := peer.DHT.Get(key)
if ok {
hash := sha1.Sum(value)
if bytes.Equal(hash[:], key) {
return value
}
}
}
return nil
}
type DHT struct {
Buckets [IDSize * 8][]*Peer
lock sync.Mutex
}
func NewDHT() *DHT {
return &DHT{
Buckets: [IDSize * 8][]*Peer{},
lock: sync.Mutex{},
}
}
func (d *DHT) Contains(key []byte) bool {
_, ok := d.Get(key)
return ok
}
func (d *DHT) Get(key []byte) ([]byte, bool) {
d.lock.Lock()
defer d.lock.Unlock()
distance := Xor(key, hashID([]byte("DHT")))
bucketIndex := GetBucketIndex(distance)
for _, peer := range d.Buckets[bucketIndex] {
if value, ok := peer.DHT.Get(key); ok {
return value, true
}
}
return nil, false
}
func (d *DHT) Put(key, value []byte) {
d.lock.Lock()
defer d.lock.Unlock()
distance := Xor(key, hashID([]byte("DHT")))
bucketIndex := GetBucketIndex(distance)
for _, peer := range d.Buckets[bucketIndex] {
if bytes.Equal(peer.ID[:], distance[:]) {
peer.DHT.Put(key, value)
return
}
}
if len(d.Buckets[bucketIndex]) < BucketSize {
d.Buckets[bucketIndex] = append(d.Buckets[bucketIndex], &Peer{
ID: distance,
DHT: NewDHT(),
lock: sync.Mutex{},
})
d.Buckets[bucketIndex][len(d.Buckets[bucketIndex])-1].DHT.Put(key, value)
return
}
closestPeers := d.FindClosestPeers(key)
for _, peer := range closestPeers {
if peer.SetValue(key, value) {
return
}
}
}
func (d *DHT) FindClosestPeers(key []byte) []*Peer {
type PeerDistance struct {
Peer *Peer
Distance [IDSize]byte
}
d.lock.Lock()
defer d.lock.Unlock()
var peers []*PeerDistance
for _, bucket := range d.Buckets {
for _, peer := range bucket {
distance := Xor(key, peer.ID)
peers = append(peers, &PeerDistance{
Peer: peer,
Distance: distance,
})
}
}
sort.Slice(peers, func(i, j int) bool {
return bytes.Compare(peers[i].Distance[:], peers[j].Distance[:]) < 0
})
var result []*Peer
for _, peer := range peers {
if len(result) >= 2 {
break
}
result = append(result, peer.Peer)
}
return result
}
func GetBucketIndex(distance [IDSize]byte) int {
for i := 0; i < IDSize*8; i++ {
if distance[i/8]&(1<<(7-i%8)) != 0 {
return i
}
}
return IDSize*8 - 1
}
func Xor(a, b []byte) [IDSize]byte {
var result [IDSize]byte
for i := 0; i < IDSize; i++ {
result[i] = a[i] ^ b[i]
}
return result
}
func hashID(data []byte) [IDSize]byte {
return sha1.Sum(data)
}
```
上述实现中,Peer代表一个节点,每个节点都有一个DHT结构体,保存了至多160个桶,每个桶里面是其他节点的信息(Peer对象)。每个Peer实现了SetValue和GetValue两个函数,分别用于设置和获取键值对。在SetValue函数中,节点会计算出该键值对距离自己的距离,并找到对应的桶中存储该键值对,如果该桶已满,则需要找到距离该键值对最近的两个节点,并调用它们的SetValue函数,直到找到可以存储该键值对的节点为止。在GetValue函数中,节点会首先在自己的DHT中查找该键值对,如果找到则直接返回,否则需要找到距离该键值对最近的两个节点,并调用它们的GetValue函数,直到找到该键值对为止。
在DHT结构体中,我们实现了Get、Put和FindClosestPeers三个函数,分别用于获取、设置和查找最近的节点。其中Get函数用于获取某个键对应的值,Put函数用于设置某个键值对,FindClosestPeers函数用于查找距离某个键最近的两个节点。
以上实现是一个简单的Kademlia DHT,可以满足题目的要求,但仍有很多可以优化的地方。例如,我们可以使用更高效的哈希函数,加入更多的容错机制,等等。
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