区块链KEY 区块链可以看作是一个分布式账本的主要原因是

今天给各位分享区块链KEY的知识，其中也会对区块链可以看作是一个分布式账本的主要原因是进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

区块链中的私钥和公钥

公开密钥（public key，简称公钥）、私有密钥（private key，简称私钥）是密码学里非对称加密算法的内容。顾名思义，公钥是可以公开的，而私钥则要进行安全保管。

私钥是由随机种子生成的，公钥是将私钥通过算法推导出来。 由于公钥太长，为了简便实用，就出现了“地址”，地址是公钥推导出来的。这些推导过程是单向不可逆的。也就是地址不能推出公钥，公钥不能推出私钥。

从中我们可以看出，公钥与私钥是成对存在的。它们的用处用16个字来概括： 公钥加密，私钥解密；私钥签名，公钥验签。

公钥加密，私钥解密。也就是用公钥加密原数据，只有对应的私钥才能解开原数据。这样能使得原数据在网络中传播不被窃取，保护隐私。

私钥签名，公钥验签。用私钥对原数据进行签名，只有对应的公钥才能验证签名串与原数据是匹配的。

可以用锁头，钥匙来比喻公钥，私钥。锁头用来锁定某物品，钥匙来解锁该物品。钥匙所有者是物品的所有者。事实上就是这样，公私钥对奠定了区块链的账户体系及资产（Token等）的所有权，区块链的资产是锁定在公钥上的，私钥是用来解锁该资产然后使用。比如说我要转让资产给你，就是我用我的私钥签名了一笔我转让资产给你的交易（含资产，数量等等）提交到区块链网络里，节点会验证该签名，正确则从我的公钥上解锁资产锁定到你的公钥上。

我们看到了私钥的作用了吧，跟中心化记账系统（支付宝、微信支付等）的密码一样重要，拥有私钥就拥有了资产所有权，所以我们千万要保管好私钥，不能泄露。

区块链中的私钥公钥指什么？

私钥公钥这个名词可谓是所有考题中最简单的了。

公开的密钥叫公钥，只有自己知道的叫私钥。

公钥（Public Key）与私钥（Private Key）是通过一种算法得到的一个密钥对（即一个公钥和一个私钥），公钥是密钥对中公开的部分，私钥则是非公开的部分。

一句话明了~

区块链核心技术-P2P网络

点对点网络是区块链中核心的技术之一，主要关注的方面是为区块链提供一个稳定的网络结构，用于广播未被打包的交易（交易池中的交易）以及共识过的区块，部分共识算法也需要点对点的网络支撑（如PBFT），另外一个辅助功能，如以太坊的消息网络，也需要点对点网络的支持。

P2P网络分为结构化和非结构化网络两类。结构化网络采用类似DHT算法来构建网络结构；非结构化网络是一种扁平的网络，每个节点都有一些邻居节点的地址。

点对点网络的主要职责有维护网络结构和发送信息这两个方面。网络结构要关注的是新节点的加入和网络更新这两个方面，而发送信息包括广播和单播两个方面

如何建立并维护点对点的整个网络？节点如何加入、退出？

网络结构的建立有两个核心的参数，一个是每个节点向外连接的节点数，第二个是最大转发数。

新节点对于整个网络一无所知，要么通过一个中心的服务获取网络中的一些节点去连接，要么去连接网络中的“种子”节点。

网络更新处理当有新节点加入或者节点退出，甚至原来一些节点网络不好，无法连接，过一段时间又活了，等等这些情况。一般通过节点已有的连接来广播这些路由表的变化。需要注意的是，因为点对点网络的特殊性，每个节点的路由表是不一样的（也叫partial view）

广播一般采用泛洪协议，即收到转发方式，使的消息在网络中扩散，一般要采用一些限制条件，比如一条消息要设置最大的转发数，避免网络的过渡负载。

单播需要结构化网络结构支持，一般是DHT，类似于DNS解析的方式，逐跳寻找目标节点地址，之后进行传输，并且更新本地路由表。

要想快速检索信息，有两种数据结构可以使用，一种是树类型，如AVL树、红黑树、B树等；另外一类是hash表。

哈希表的效率比树更高，但是需要占用更多的内存。

信息的表示采用键值对的方式，即一个键对应一个值，我们要查找的是key，值是附着的信息。

哈希表要解决的问题是如何均匀地为每一个key分配一个存储位置。

这里面有两个重点：1.是为key分配一个存储地点，这个分配算法是固定的，保证存储的时候和查找的时候使用同一个算法，不然存进去之后会找不到；2.是均匀地分配，不能有点地方存放数据多，有点放存放数据少。

一般语言里面的hashtable、map等结构使用这个技术来实现，哈希函数可以直接使用取模函数，key%n，这种方式，n代表有多少个地方，key是整数，如果key是其他类型，需要先进行一次哈希，将key转为整数。这种方式可以解决上面的两个需求，但是当n不够大的时候（小于要存储的数据），会产生冲突，一个地方一定会有两个key要存储，这时候，需要在这个地方放一个链表，将分配到同一地点、不同key，顺序摆放。当一个地点放的key太多后，链表的查找速度太慢，要转化为树类型结构（红黑树或者AVL树）。

上面说过，哈希表效率很高，但是占用内容，使用多台机器就可以解决这个限制。在分布式环境中，可以将上述的地点理解为计算机（后面成为节点），即如何将一个key映射到一个节点上，每个节点有一个节点ID，即key-node id的映射，这个映射算法也要固定。

这个算法还有一个非常重要的要求，即scalebility,当新节点加入和退出时候，需要迁移的key要尽量少。

这个映射算法有两种典型结构，一个是环形，一个是树形；环形的叫一致性哈希算法，树形的典型叫kademlia算法。

选点算法就是解决key-node id的映射算法，形象的来说就是为一个key选择它生命中的她（节点）。

假设我们使用32哈希，那么总共能容纳的key的数据量是2**32，称之为hash空间，把节点的ID映射成整数，key也映射成整数。把key哈希和节点哈希值接的差值的叫做距离（负数的话要取模，不用绝对值），比如一个key的哈希是100（整数表示），一个节点的哈希是105，则这两个的距离是105-100=5。当然使用其他距离表示也可以，比如反过来减，但是算法要固定。我们把key映射（放到）距离他最近的节点上。距离取模的话，看起来就是把节点和key放到一个环上，key归属到从顺时针角度离它最近的节点上。

kademlia算法的距离采用的是key哈希与节点哈希异或计算之后的数值来表示（整数），从左往右，拥有越多的“相同前缀”，则距离越近，越在左边位置不一样，距离越远。

树结构的体现是，将节点和key看成树的节点，这个算法支持的位数是160bit，即20个8字节，树的高度为160，每个边表示一位。

选点的算法和一致性哈希相同，从所有节点中，选择一个距离key距离最小的节点作为这个key的归宿。

由于是在分布式环境中，为了保证高可用，我们假设没有一个中心的路由表，没有这个可以看到全貌的路由表，带来了一些挑战，比如如何发现节点、查找节点？

在P2P网络中，常用的方法是每个节点维护一个部分路由表，即只包含部分节点的路由信息。在泛洪算法中，这些节点上随机的；在DHT算法中，这个路由表是有结构的，维护的节点也是有选择性的。那么如何合理的选择需要维护路由信息的节点呢？

一个朴素的做法是，每一个节点保存比他大的节点的信息，这样可以组成一个环，但是这样做的话，有一个大问题和一个小问题。大问题是，每个节点知道的信息太少(只有下一个节点的哈希和地址)，当给出一个key时，它不知道网络中还有没有比它距离这个key距离还短的节点，所以它首先判断key是否属于自己和下一个节点,如果是，那么这个key就属于下一个节点，如果不是就调用下一个节点同样的方法，这个复杂度是N(节点数)。一个优化的方法是，每个节点i维护的其他节点有：i+2 1, i+2 2,....i+2**31,通过观察这个数据，发现由近到远，节点越来越稀疏。这样可以把复杂度降低到lgN

每个节点保存的其他节点的信息，包括，从左到右，每一位上与本节点不同的节点，最多选择k个（算法的超参数）。比如在节点00110上（为演示起见，选择5位），在要保存的节点路由信息是：

1****: xxx,....,xxx(k个)

01 : xxx,....,xxx(k个)

000 : xxx,....,xxx(k个)

0010 : xxx,....,xxx(k个)

00111: xxx,....,xxx(k个)

以上为一行称为k-bucket。形象的来看，也是距离自己越近，节点越密集，越远，节点越稀疏。这个路由查找、节点查找的算法也是lgN复杂度。

写到这里，本文关于区块链KEY和区块链可以看作是一个分布式账本的主要原因是的介绍到此为止了，如果能碰巧解决你现在面临的问题，如果你还想更加了解这方面的信息，记得收藏关注本站。