题记
之前一直关于web 3.0一直有个疑问，2.0时代的痛点之一是"数据为平台所有，而非用户所有"，所以用户被平台绑架，只能被迫接受平台的规则，比如微信数据不能迁移到支付宝，直到看到了IPFS,让我找到了这个问题的答案。
概念背景
IPFS又称星际文件系统，web 3.0底层存储重构解决方案组成之一，通过结合类似FileCoin区块链奖励的方式激励每个用户的计算机参与到分布式存储网络中，最终构建成世界上最大的分布式存储系统。与传统网络不同的是，不存在中心化单点存储带来的风险，能够最大化的利用全球网络的带宽，提升传输的效率。 再谈谈ipfs所在公司Protocol Labs 目前包括五个项目，项目彼此独立又联系，就目前来说，这个家族成员都在为了更安全、高效、开放的网络而努力。它们分别是： ● IPFS：星际文件系统，一个旨在创建持久且分布式存储和共享文件的网络传输协议。 ● FileCoin：IPFS 的激励项目，一个加密货币驱动的存储网络。矿工通过为分布式存储网络提供开放的硬盘空间，赚取 Filecoin；用户则花费 Filecoin，将文件加密存储于去中心化网络。 ● Libp2p： 模块化的网络堆栈项目。libp2p 汇集了各种传输和点对点协议，使开发人员可轻松构建大型，稳定的p2p网络。 ● IPLD：分布式网络数据模型. 它通过加密哈希算法连接数据，以更好实现数据交换和链接。 ● Multiformats：安全系统的协议集合，自我描述格式可以让系统互相协作和升级。
IPFS 系统架构
IPFS 采取分层模块化的设计方案，每个模块都可以有多种实现。IPFS 一共分为5层： ● naming 基于 PKI 的一个命名空间(IPNS)。 ● merkledag IPFS 数据结构格式 ● exchange 节点之间数据的交换和复制 ● routing 用于节点和对象寻址 ● network 用于节点的连接和数据的传输
1.3.1 IPFS 网络层
网络层负责在IPFS节点之间提供点对点传输（可靠或者不可靠）。 它的任务主要是： ● NAT穿透： UDP和TCP打洞、端口映射或者 TURN的方式。 ● 支持多种网络协议： TCP, SCTP, UTP, ● 支持数据加密，签名和信道释放 ● 支持多路复用：复用连接，流，协议，节点
1.3.2 IPFS 路由层
IPFS 路由层有两个重要目的： ● 节点寻址：寻找其他节点 ● 内容寻址：寻找发布在网络中的内容 路由层可以针对不同的场景采用不同的实现，例如： ● DHT：在网络中采用分布式的方式缓存路由记录 ● mdns：用于本地查找 ● snr：采用委派寻址，委托给超级节点，让它来帮助寻址 ● dns：IPFS 可以在 dns 之上进行寻址
1.3.3 IPFS 交换层
IPFS 交换层负责数据的传输，一旦节点互相连接上，交换协议就会开始对数据的传输进行控制。同样的交换层也可以有多种实现方式： ● Bitswap：IPFS 的主要交换协议 ● HTTP：基于 http 协议实现的简单数据交换方式
1.3.4 IPFS merkledag
Merkle DAG拥有如下的功能： ● 内容寻址：使用多重哈希来唯一识别一个数据块的内容 ● 防篡改：可以方便的检查哈希值来确认数据是否被篡改 ● 去重：由于内容相同的数据块哈希是相同的，可以很容去掉重复的数据，节省存储空间 在 IPFS 网络中，存储文件时，首先会将文件切片，切割成 256KB 大小的文件。之后循环调用MerkleDAG.Add方法构建文件 MerkleDAG。 文件 hash 值创建流程： ● 将切片之后的文件进行sha-256运算 ● 将运算结果选取0~31位 ● 将选取结果根据base58编码，运算结果前追加 Qm 即为最后结果，作为文件的 Hash 值
1.3.5 IPFS naming
IPFS 基于内容寻址，文件被切分成多个 block, 每个 block 通过 hash 运算得到唯一的 ID， 方便在网络中进行识别和去重。考虑到传输效率， 同一个 block 可能有多个 copy, 分别存储在不同的网络节点上。 每个 block 都有唯一的 ID，我们只需要根据节点的 ID 就可以获取到它所对应的 block。 在 IPFS 中，一个文件的 Hash 值完全取决于其内容，修改它的内容，其相应的 Hash 值也会发生改变。如果我们把修改前后的文件都添加到 IPFS 网络中，那么我们将可以通过这两个 Hash 值访问到前后两个版本的内容。这种静态特性有利于提高数据的安全，比如 张三可以将一份自己签名(私钥加密)的文件放到 IPFS 中，那么即使她后来对文件进行了修改并重新签名和发布，那么之前的文件依然存在，她不能抵赖曾经发布过老版本的文件。但对于一些需要保持动态性的文件来说，比如网页，在新版本出现后，旧版本的内容将毫无意义。并且，总不能要求网页访问者每次要在浏览器中输入不同的 IPFS 地址来访问不同时期的网页吧。 IPNS(Inter-Planetary Naming System)提供了一种为文件增加动态性的解决方案。它允许节点的 PeerID 限定的命名空间提供一个指向具体 ipfs 文件(目录) Hash 的指针，通过改变这个指针每次都指向最新的文件内容，可以使得其他人始终访问最新的内容。
数据路由检索数据结构（DHT）
传统散列表主要作用在单机的某个应用系统，分布式散列表主要是作用在分布式应用系统中，每个节点可以类比成传统散列表的bucket。在实际使用场景中，直接对所存储的每一个业务数据计算散列值，然后用散列值作为key，业务数据本身是value。针对ipfs的场景来说，散列值就是文件拆分后的block的哈希值。
想了解DHT的出现原因，需要先回顾下P2P文件检索发展史的三个阶段。 第一代： 采用中央服务器模式，每个节点都需要跟中央服务器进行连接，再进行数据检索，弊端是单点服务器压力十分庞大，风险高，单点故障会导致整个业务系统不可用。 第二代： 采用广播的模式，要找文件的时候，每个节点都向自己建连的所有节点进行询问；被询问的节点如果不知道这个文件在哪里，就再次进行广播，直至找到所需文件。这种检索模式会引发广播风暴并严重占用网络带宽，也会严重消耗节点的系统资源，同时同个节点会受到多个相同文件的检索请求。即使在协议层面通过设置 TTL，限制查询过程只递归N轮，依然无法彻底解决此弊端。
第三代：DHT DHT的诞生核心是为了解决两个问题：单点问题和检索效率。通过分布式散列表将数据拆分同步至互联网多个存储节点（同一份数据会备份到多个节点），通过距离算法来提升路由效率。
DHT的协议有很多种，如chord、kademlia等，各种协议的核心都是围绕着下面几个点展开设计： 1.哈希算法(数据 -> DHT的key) 2.路由机制（如何更高效的通过哈希key找到数据所在的存储节点） 3.距离算法（计算不同key之间的距离，路由机制中会使用）
下面以chord和kademlia为例深入讲解一下上面三个点（感兴趣可以看一下）
chord
拓扑结构采用的是一致性哈希的设计。
Chord 主要是为了解决节点动态变化的难点。为了解决这个难点，一致性哈希把哈希值空间（keyspace）构成一个环。对于m比特的散列值，其范围是 [0, 2^m-1]。把这个区间头尾相接就变成一个环，其周长是 2^m。然后对这个环规定了一个移动方向（比如顺时针）。 假设有某个节点A，距离它最近的是节点B（以顺时针方向衡量距离）。那么称 B 是 A 的继任（successor），A 是 B 的前任（predecessor）。 数据隶属于距离最小的节点。以 m = 6 的环形空间为例： 数据区间 [5,8] 隶属于节点8 数据区间 [9,15] 隶属于节点15 … 数据区间 [59,4] 隶属于节点4（注：6 比特的环形空间，63之后是0） 哈希算法： SHA-1 路由算法，简单遍历，收到请求时查看数据是否在当前节点，不在的话请求转发给后继者节点进行检索，以此类推。复杂度是O（n），相对低效，也就不涉及距离算法了。
kademlia
同chord不同的是，kad算法将散列值（SHA1）映射到一颗二叉树上，流程如下： 先把key以二进制形式表示，然后从高位到低位依次处理。 二进制的第n个 bit 就对应了二叉树的第n层 如果该位是 1，进入左子树，是 0 则进入右子树（这只是人为约定，反过来处理也可以） 全部数位都处理完后，这个key就对应了二叉树上的某个叶子
距离算法：异或 路由机制 核心流程：数据哈希 -> 转二进制 -> 提交任一节点查找 -> 节点内通过K-桶及二叉树递归遍历找到该节点 -> 转发 -> 数据返回 K-桶（K-bucket）是什么？ 每个节点在完成子树拆分后，只需要知道每个子树里面的一个节点，就足以实现全遍历。但是考虑到健壮性（分布式系统的节点随时动态变化），只知道一个显然是不够，需要知道多个才比较保险。 Kad 论文中给出了一个K-桶（K-bucket）的概念。也就是说：每个节点在完成子树拆分后，要记录每个子树里面的K个节点。这里所说的K值是一个系统级的常量。由使用 Kad 的软件系统自己设定（比如 BT 下载使用的 Kad 网络，K 设定为 8）。 K-桶其实就是路由表对于某个节点而言，如果以它自己为视角拆分了n个子树，那么它就需要维护 n个路由表，并且每个路由表的上限是K。
下面演示了节点0011如何通过连续查询来找到节点1110的。节点0011通过在逐步底层的子树间不断学习并查询最佳节点，获得了越来越接近的节点，最终收敛到目标节点上： 首先，需要知道请求发起节点 0011 和 目标节点 1110 的 距离 n ，然后从 请求节点 0011 的本地 k-bucket 的 n 桶中返回 k个 节点信息，然后 0011 再给这几个节点广播，如果 这几个节点中刚好有距离是 n 的节点，那么就会用 0011 ，否则，就从这些节点的k-bucket 中继续上述操作，直到找到 1110 节点，所以这个过程是个递归的过程。
对整个文件进行分片（按照256KB大小），分片后对每片数据进行哈希，哈希后将数据通过 路由寻址，类似redis，通过libp2p不止两次，通过距离算法不断在一致性哈希环递归找到下一个最近的node查找文件 http之前基于文件位置路由寻址，ipfs基于文件哈希寻址，相当于通过内容找内容
bitswap文件交换
解决什么问题？ 由于ipfs对文件分成多个block处理，block可能是存在一个节点，也可能是散布在多个节点，bitswap主要是解决如何从多个节点高效获取全部数据的问题。是对DHT的功能进行接口封装，
FileCoin
filecoin是ipfs的补充协议，ipfs缺乏对用户的激励，IPFS 作为一个开源项目已经被很多系统在使用， 它允许节点之间相互请求，传输，和存储可验证的数据，但是节点之间并没有形成一个统一的网络，各个节点都是各自存储自己认为重要的数据， 没有简单的方法可以激励他人加入网络或存储特定数据。 一个很重要的问题：ipfs如何保证数据不丢？ 与filecoin激励机制相结合，用的是Erasure coding的模式，即M+N的模式，M是原文件的份数，N是备份的份数。IPFS会将文件切割发到不同的矿工手里，防止局部网络的瘫痪，对全局文件安全性的影响。
使用过程(ipfs上传和下载的demo) 1.下载解压安装 2.ipfs init PS D:\software\kubo> ./ipfs init generating ED25519 keypair…done peer identity: 12D3KooWL9Lm16KXgEKNSSzsHpMnsMKTDBreaowjYZTjJ88vtH5a initializing IPFS node at C:\Users\Administrator.ipfs to get started, enter: ipfs cat /ipfs/QmQPeNsJPyVWPFDVHb77w8G42Fvo15z4bG2X8D2GhfbSXc/readme
ipfs deamon 启动ipfs客户端
启动之后可本地通过客户端进行数据上传，节点查看等 http://127.0.0.1:5001/ipfs/bafybeibozpulxtpv5nhfa2ue3dcjx23ndh3gwr5vwllk7ptoyfwnfjjr4q/#/
ipfs add 文件路径 文件上传 ipfs get cid 文件下载
文件hash:QmU6QpUqfsoFmLDdnkDSMs7VZGyCFYAUUqieTLWXmNRxMq CID:QmU6QpUqfsoFmLDdnkDSMs7VZGyCFYAUUqieTLWXmNRxMq
总结
其实整个分布式存储网络的核心流程很简单： 存储：文件拆分 -> 哈希 -> bitswap分发到p2p网络中 -> 服务器节点本地数据库存储索引和文件 只不过ipfs在各个环节上尽力做到了极致，比如通过二叉树取代原有的遍历检索，和将node id 和 data key同构，提升检索效率。 类似ipfs的p2p文件传输系统其实早在多年前就已经存在了，比如BitTorrent协议，个人认为让整个p2p传输爆火的原因是2020年诞生的FileCoin，它是ipfs的激励层，用户因为有了激励而主动参与到生态建设中，让整个类似P2P的分布式存储网络更加完善。 另一点体会是Protocol Labs 旗下包括ipfs在内的五个项目，五个项目将整个系统进行模块划分，系统的低耦合性质让子模块可以很好的自我进化，最终五个项目组合在一起形成庞大的分布式存储网络。 未来整个系统优化的方向还有很多，比如如何选择更合理的切割范围以便节省存储以及提升传输效率，filecoin通过什么方式可以更好的平衡惩罚和激励等等。
个人猜想 ifps是对标http的文件传输系统，个人有个大胆猜想，未来可能不会再有（或弱化）集中化的阿里云、腾讯云、华为云这些集中的云服务器厂商，每个用户的计算机都是云的一部分，通过激励机制让每个用户都参与到云的共建中来。
参考文档 https://www.hyperchain.cn/news/262.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/132514928 https://zhuanlan.zhihu.com/p/149738588 https://www.zhihu.com/people/yin-qing-kuang-ji/posts?page=43
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