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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