DHT可以译作分布式哈希表，是P2P网络进化中最为重要的环节，它解决了以往需要中心化服务器才能实现的资源发现问题，通过DHT网络模型P2P可以自行组网实现去中心化网络。以前有人问区块链节点是怎么互联的，这篇文章可以解答了
DHT全称叫分布式哈希表(Distributed Hash Table)，是一种分布式网络模型。在不需要服务器的情况下，每个客户端负责一个小范围的路由，并负责存储一小部分数据，从而实现整个DHT网络的寻址和存储。在区块链世界中，利用DHT可以实现众多节点的网络发现，实现各个节点在去中心化场景中的互联，DHT是非常重要的P2P网络技术之一。
DHT定义
DHT是分布式计算系统中的一类，用来将一个关键值(key)的集合分散到所有在分散式系统中的节点，并且可以有效地将消息转送到唯一一个拥有查询者提供的关键值的节点(Peers)。
这里的节点类似散列表中的存储位置。分布式散列表通常是为了拥有极大节点数量的系统，而且在系统的节点常常会加入或离开(例如网络断线)而设计的。在一个结构性的延展网络(overlay network)中，参加的节点需要与系统中一小部分的节点沟通，这也需要使用分布式散列表。分布式散列表可以用以创建更复杂的服务，例如分布式文件系统、点对点技术文件分享系统、合作的网页缓存、多播、任播、域名系统以及实时通信等。
分布式散列表本质上强调以下特性：
离散性：构成系统的节点并没有任何中央式的协调机制。
伸缩性：即使有成千上万个节点，系统仍然应该十分有效率。
容错性：即使节点不断地加入、离开或是停止工作，系统仍然必须达到一定的可靠度。
DHT原理
DHT是P2P网络(结构化P2P)核心路由算法，主要是利用一致性hash，把节点和资源都表示成一个hash值，放入到这个大的hash环中，每个节点负责路由靠近它的资源。
重要概念
node：负责P2P路由信息，P2P网络的组网就是它来负责
peer：负责管理资源，生成种子文件，发布资源信息
nodeid：节点的唯一标识，是一个160bit的hash值
infohash：资源的唯一标识，也是一个160bit的hash值，其和nodeid使用同一个算法
距离：距离是两个hash值进行异或(XOR)操作后的值，值越小，距离越近
节点和资源的距离： nodeid XOR infohash
两个节点之间的距离：nodeid1 xor nodeid2
种子文件：对某个资源的描述文件，种子文件包括了资源的infohash(160bit)、资源所在机器(nodeId IP PORT)、离资源所在机器最近的N个机器(nodeid IP PORT)列表
典型场景
1.新节点加入网络
新安装的P2P客户端是一个孤立的节点，和其他节点都无联系，怎么加入P2P网络呢?需要有一个种子文件，种子文件中有多个该P2P网络中的node信息，根据种子文件中的节点列表，连接到P2P网络，并获取路由信息,获取最靠近本新节点的节点列表
2.发布资源
生成资源的Infohash，查找和infohash距离最近的N个Node，向这N个node广播新资源信息，告诉这些节点，我有某某资源，节点生成了资源，不过其路由信息不在这个节点上(也不在离这个节点的最近的M节点上)，而是在和资源infohash最近的N个node上
3.查找某个资源
找到最靠近资源的N个node(使用nodeid xor infohash来计算距离远近)，向这些node发送资源查询信息，如果有这个资源的详细信息，就返回给客户端，否则返回离资源更近的node列表给客户端，直到查询到资源提供者信息，如果没查到信息，且没有更近的node了，那就说明这个资源没有提供者，如果找到node信息(nodeid,ip,port)后,向这个node请求资源
典型DHT实现介绍
实现DHT的技术有很多种，常见的有：Chord, Pastry, Kademlia等。我们熟知的BT及BT的衍生派(Mainline, Btspilits, Btcomet, uTorrent…)，eMule及eMule各类Mods(verycd, easy emules, xtreme…)等P2P文件分享软件都是基于该算法来实现DHT网络的，BT采用Python的Kademlia实现叫作khashmir，eMule采用C++的Kademlia实现干脆就叫作Kad，当然它们之间有些差别，但基础都是Kademlia。
Chord算法：
chord算是最为经典的实现。cassandra中的DHT，基本是chord的简化版。网络中每个节点分配一个唯一id，可以通过机器的mac地址做sha1，是网络发现的基础。
假设整个网络有N 个节点，并且网络是呈环状。两个节点间的距离定义为每个节点会存储一张路由表(finger表)，表内顺时针按照离本节点2、4、8、16、32.……2i的距离选定log2N个其他节点的ip信息来记录。
存储方面：数据被按一定规则切割，每一份数据也有一个独立id(查询key)，并且和节点id的值域是一样的。然后查找节点，如果存在和数据id一样的节点id，则将这份数据存在该节点上;如果不存在，则存储到离该数据id距离最近的节点上。同时，为了保证数 据的可靠性，会顺时针往下找K个冗余节点，存储这份数据。一般认为K=3是必须的。
查询方面：先从自己的路由表中，找一个和数据id距离最近、并且存活在网络中的节点next。如果该节点的 id巧合和数据id相等，那么恭喜你。如果不相等，则到next进行递归查找。一般或需要经过多次查询才能找到数据所在的节点，而这个次数是可以被证明小 于等于log2N的。
在这个查询的过程中就体现了路由表的选取优势了，其实是实现了一个二分查找，从每个节点来观察网络，都是将网络分成了log2N块，最大一块里面有N/2个节点。路由表里面其实是记录了每一块的第一个节点。这样每一次查询，最少排除了一半的节点。保证在 log2N次内找到目标节点。
新增一个节点i，需要预先知道网络中已经存活的一个节点j，然后通过和节点j交互，更新自己和其他节点的路由表。并且，需要将离自己距离最近的节点中的数据copy过来，以提供数据服务。
损失一个节点，路由算法会自动跳过这个节点，并且依靠数据的冗余来持续提供服务。
KAD算法(Kademlia)
kad算法其实是在chord上做的优化。主要是两个点：
1、用二进制(32/64/128)表示一个节点的id，两节点的id异或运算得到节点间的距离。
2、 每个节点保持的路由信息更丰富，同样是将整个网络按照划分成log2N份，在chord中，是保持log2N个路由节点，但在kad里面，是保存了 log2N个队列。每个队列长度为配置值K，记录网络中对应节点区域的多个节点，并且根据活跃时间对这些节点进行换入换出。
第一点是方便进行网络划分，节点按照二进制中每一bit的0或1建成一棵二叉树。
第二点是使得节点查询更迅速。从分割情况我们就可以得知，最坏情况不会差于chord，但保存更多的节点使得命中概率更高。另外队列中根据活跃时间进行换入换出，更有利于在p2p这种节点变更频繁的网络中快速找到有效的节点。
