一、FTP
1. 概述
FTP：文件传输协议，使用两个TCP连接来传输文件
- 控制连接：客户端主动发起连接，服务端被动打开21端口。改连接将客户端命令传送给服务器，并回传服务器应答(list-获取文件目录；reter-取一个文件；store-存一个文件)
- 数据连接：当有文件进行传输时，创建数据连接用以传输数据
2. FTP两种工作模式
FTP工作模式：主动模式（PORT）和被动模式（PASV）
主动模式：
- 客户端随机打开大于1024的端口N，向服务器21端口发起连接，同时客户端监听N+1端口，并通过21端口向服务器发送"port N+1"命令
- 服务器将自己的数据端口20连接到客户端指定端口N+1
被动模式：
- 客户端打开任意端口N（大于 1024）和 N+1
- N端口连接服务器21端口，并发送PASV 命令。服务端开启端口P，服务端21端口返回“227 entering passive mode”消息，消息包含服务器开放用来传输数据的端口P
- 客户端收到消息取得端口号之后，会通过 N+1 号端口连接服务器的端口 P，然后在两个端口之间进行数据传输。
二、P2P
1. 概述
FTP问题：难以解决一服务器的带宽压力
P2P(peer-to-peer)特点：
- 资源分散存储在多个设备中
- 下载文件时，需要获得已经存储了文件的peer，和这些peer建立点对点连接。一旦下载了文件，当前机器也成了peer的一员。旁边的机器也会从当前机器中下载文件。因此p2p软件一般有下载流量，也有上传流量
2. 种子（.torrent）文件
.torrent 文件：下载文件时，获取有哪些peer有该文件数据
.torrent 文件组成：announce（tracker URL）和文件信息
文件信息：
- info区：该种子有几个文件、文件有多长、目录结构，以及目录和文件的名字
- Name字段：顶层目录名字
- 每个段大小：BitTorrent（简称 BT）协议把一个文件分成很多个小段，然后分段下载。
- 段哈希值：将整个种子中，每个段的 SHA-1 哈希值拼在一起。
P2P下载流程：
- BT客户端解析.torrent文件，得到tracker地址，连接tracker服务器
- tracker服务器响应下载者，将其他下载者的IP地址提供给下载者
- 下载者连接其他下载者，两者告知对方自己已经有的数据块，交换对方没有的数据块
- 下载者每得到一个块，需要计算出下载快的HASH验证码，与.torrent 文件中的对比。若哈希值一致，则说明数据正确，否则需要重新下载该数据块
上述P2P下载流程的特点：
- 下载过程非中心化
- 加入P2P网络时，需要依赖tracker(tracker服务器是用来登记有哪些用户在请求哪些资源)
3. 去中心化网络
DHT去中心化网络：
- 目的：使得tracker去中心化
- 特点：每个加入这个 DHT 网络的人，都要负责存储这个网络里的资源信息和其他成员的联系信息
Kademlia协议：
- 每个BitTorrent启动，会承担两个角色，分别是peer(监听TCP 端口以上传和下载文件)、DHT node(监听一个UDP 的端口，加入DHT 的网络)
- DHT 网络里面，每一个 DHT node 都有一个 ID，DHT node 都有责任掌握一些知识，也就是文件索引，也即它应该知道某些文件是保存在哪些节点上。每个DHT node不会知道全局信息
Kademlia协议指令：
- PING：测试结点是否在线
- STORE：要求一个节点存储一份数据
- FIND_NODE：给定节点 ID 查找一个节点
- FIND_VALUE：根据文件哈希值(160bitID)查找保存了文件的结点
4. 哈希值
作用：通过哈希算法计算出每个DHT node保存的文件索引
DTH哈希算法特点：
- 每个文件可以计算出一个哈希值，而 DHT node 的 ID 是和哈希值相同长度的串
- 如果一个文件计算出一个哈希值，则和这个哈希值一样的那个 DHT node，就有责任知道从哪里下载这个文件，即便它自己没保存这个文件。
- 除了一模一样的DHT node 应该知道文件存储位置，ID 和这个哈希值非常接近的 N 个 DHT node 也应该知道
DTH哈希算法计算流程：
- 种子.torrent 文件里面存储的 node 的地址，这些 node 在 DHT 网络里
- 新加入的节点node new通过种子文件获取上述node，找到一个可用的node，加入DHT网络
- node new计算文件1的哈希值，通过hash值获取与该哈希值相近的node id，获取下载方式
- node new通过DHT 网络获取文件下载索引，通过索引获取存有真实数据的结点node b
- node new与node b建立peer连接，下载文件。
- node new下载文件后，本地也有该文件，因此需要告知node c以及和node c的ID相近的结点(索引节点)，将node new加入node c索引(索引表征含有真实数据的结点)
哈希算法node ID相似度计算方法：通过异或计算
3. DHT网络组织方式与查找方法
DHT网络组织方式：按距离分层。假设基础结点为node1，则与node1异或值为 00001的结点归为“k-bucket 1”；异或值为00010 和 00011的结点为“k-bucket 2”；倒数第 i 位开始不同，与基础节点的距离范围为[2^(i-1), 2^i)，归为“k-bucket i”
DHT网络查找其他节点方法：
- 假设在node A（00110）查找目标结点10000，计算异或值，得到结果10110。由异或结果可知，目标结点所在的类别为k-bucket 5
- node A查找k-bucket 5中是否存在目标结点，存在则返回；不存在则在k-bucket 5随机找一个节点(假设为node c)，node c与目标结点距离在2^4内。按同样的方法查找，请求C，在C找计算异或值，定位bucket，找相似结点，直到找到目标结点
- 该查找机制通过折半来缩小范围，最坏情况下，时间复杂度为log2(N)（总结点数量为N）
各结点DHT网络结构更新方法：
- 每个bucket中，结点ID按最后一次接触的时间倒序排列
- 每次执行Kademlia协议指令时更新结构
- 当一个节点node new与本节点接触时，检查它是否已经在 k-bucket 中。若结点不在bucket中，且该结点DHT网络信息存储空间已经满了，则ping一下bucket中最旧的结点，若ping通了，则更新最旧的结点的接触时间，将其挪到队列最底端，抛弃node new；否则抛弃最旧的结点，将node new加入bucket
