Kademlia k-bucket split 的理解答案

【问题标题】：Understnading of Kadelmia k-bucket splitKademlia k-bucket split 的理解
【发布时间】：2019-07-21 15:48:42
【问题描述】：

我重新设计了使用 k-buckets 的“平面模型”构建的系统（P2P 应用程序）——每个距离都有自己的 k-backet。距离是标识符的长度减去共享前缀的长度（XOR）。这里一切都清楚了。

现在我们想使用二叉树来保存桶（如上一个 Kadelmia 文档）。当我们“寻找桶”以放入新联系人时，树方法不会“直接”处理距离。这让我感到困惑，因为论文说如果新节点更接近本地然后 K-closest，则应该拆分 k-bucket节点。

我的问题：在这种情况下如何计算距离？它不能是桶的前缀（路径），因为桶可能包含不同前缀的节点。

找到K-最近节点的便捷方法是什么？

提前致谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

它不能是桶的前缀（路径），因为桶可能包含具有不同前缀的节点。

在树形布局中，每个桶都有一个前缀，但它并不隐含在路由表数据结构中的位置，而是必须在拆分和合并操作期间显式跟踪，例如作为基地址加前缀长度，类似于 CIDR 表示法。

一个空路由表以覆盖整个键空间的前缀（即 0x00/0）开始，经过一些拆分后，其中一个存储桶可能覆盖范围 0x0CFA0 - 0x0CFBF，即存储桶前缀 0x0CFA/15。

如何找到给定 ID 的匹配存储桶取决于使用的数据结构。排序列表需要二分查找，具有最近查找的 Patricia-Trie 是另一种选择。只要您不必每秒处理太多操作，即使是蛮力方法也足够了。

【讨论】：

首先感谢您的链接。我使用第二个链接描述的算法。我使用简单的二叉树，发现“找到第 k 个最接近”并不像平面布局那样简单。
您可以简单地对路由表进行线性扫描，并检查存储桶前缀是否覆盖了键。或者使用特里。如果您需要为 k-closest 集找到多个存储桶，您可以使用this algorithm 或者只是对整个路由表进行贪婪累积。这取决于您的性能要求。现实世界的表最多有几百个条目，每秒需要处理几个数据包，因此在许多情况下，即使是次优算法也足够了。编辑：更新了我的答案