节点云公开课｜什么是哈希？为什么IPFS会用它？

如果听说过 IPFS 的小伙伴，估计也曾听说过“哈希”这个词。在 IPFS 的世界里，“哈希”是一个不能忽略的词语，甚至是这套系统的“基石”。

那么什么是“哈希”？为什么在 IPFS 中这么重要？这东西有什么用？

首先，我们了解一个名词——分布式哈希表。

分布式哈希表（DHT）广泛用于协调和维护有关点对点系统的元数据。 例如，BitTorrent 、Mainline DHT 记录了 torrent 群组中的对等节点分组。

通俗一点来说，点对点就是多线程下载，比如说我们要装满一桶水，打开两个水龙头会比打开一个水龙头要快（水的流速是一致的哈^_^）这个点对点系统也是一样的道理，下载的通道越多，速度也就越快了。而且距离越近，速度也越快。不是有句话“远水救不了近火”，在网络世界里，节点与节点之间的距离也是能影响到数据传输的速度的。

至于元数据呢，就是描述数据的数据，比如说小编有一张照片，在存储的世界里，这张照片就是数据，而元数据就是描述这张照片的一堆类似于“代码”的东西（具体是什么我们下次再聊哈，反正元数据就是用来描述文件、照片、音乐、视频等东西的）。

点对点系统为我们传输数据提供了一种新的方式，这种方式就会有相应的存储方法，这时候，分布式哈希表就上场了。

哈希表

哈希表的核心就是哈希函数 hash

哈希表其实是一种数据结构，把 KEY 和 VALUE 用某种方式链接起来，使之对应。使用 hash() 函数把一个 KEY 值映射到一个 index 上，即hash(KEY) = index。这样就可以把一个KEY值同某个 index 对应起来。然后把与这个 KEY 值对应的 VALUE 存储到 index 所标记的存储空间中。这样，每次想要查找KEY所对应的VALUE值时，只需要做一次hash()运算就可以找到了。

举个例子：我们从网站上下载电影，首先我们要知道这部电影在哪个网站上有，这样“网站”和“电影”之间就形成了 KEY 与 VALUE 的对应关系，它表示某个网站有某部电影。

现在我们把这种对应关系用哈希表存储起来：有三部电影 A、B、C，它们的 hash() 值分别为：0、1 和 2 号，当我们想要查找 A 这部电影在哪个网站上的时候，只要 hash() 一下这个名字，就可以找到它所在的网站了。

当有大量的这种对应关系的数据需要存储时，这种方法就非常有效，可以快速检索。

也正是因为存储了大量数据，这张哈希表就变得非常重要了，我们能否快速找到所需的数据就看它了。万一这张表丢失的话，后果也许很严重。就像是把所有的东西都存储在一台机器上，当这台机器坏掉了之后，所存储的东西就全部消失了。

幸好，我们有分布式哈希表。分布式哈希表可以把一整张哈希表分成若干个不同的部分，分别存储在不同的机器上，这样就降低了数据全部被损坏的风险。

分布式哈希表

我们知道当一样东西成为孤品的时候是最珍贵的，因为没有了就没有了，所以孤品是万万不能丢的。

同样，数据也是一样的。我们有了哈希表帮我们快速找到对应的数据，但如果存放这张哈希表的机器发生了故障，就只能含泪说一句：“再见了，我的数据。”

分布式哈希表把一整张哈希表分成若干部分，存储在不同的节点上，这样即使其中一个节点发生故障了，也有其它节点提供存储信息。

此外，在海量数据面前，分布式哈希表分散在不同的节点上，这样我们就可以从距离我们最近的节点处查找到数据，从而获得更快的传输速度。

哈希与 IPFS

目前大热的 IPFS 就是采用分布式哈希表作为索引结构的，让我们在 IPFS上存储和传输数据的时候有更好的体验。

在 IPFS 这个分布式的系统中，需要这么一个东西来帮助节点与节点之间发现彼此的内容，而分布式哈希表就是一个很不错的选择。因为这是一个分布式的、容错（和可扩展）的数据结构。节点之间不需要集中协调（每个节点实际上只知道网络的一小部分），并且通过智能冗余，即使节点发生故障导致网络中断，系统仍然可以运行。最后，因为没有一个节点必须知道所有密钥，所以系统可以很好地扩展，并且实际上可以容纳数百万个对等端。

IPFS 是一套由一群技术极客创造出来的系统，里面含有大量技术，今天所讲的分布式哈希表只是其中一种，有兴趣了解 IPFS 的小伙伴们可以继续关注我们的公众号：文储网络

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编译者/作者：文储网络

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