IPFS 就其本身，没有用到多少新技术，大多数都是已有技术和思路，但并不能说就没有创新，类似比特币。
分布式哈希表
思路：KadDHT 的节点寻址与内容寻址同构，在 KAD 基于异或来计算逻辑距离的基础上，节点倾向于连接与自己距离更近的节点，存储与自己距离更近的内容 Key 值，并在此之上加入了延时等具体物理距离的考量 (Coral DHT)。引入 S -KadDHT 加入了一定的抗女巫攻击能力，因为生成一个公私钥需要计算难度值。
Git
IPFS 的基础数据结构与组织方式受 Git 影响很深，首先 Git 是一套基于内容寻址的文件系统，git 有 blob，tree，commit，tag 四种对象。blob 对象存储各种类型的文件，当你添加一个 blob 时，会通过 sha1 算法计算它的 hash，以前两位为文件夹，后面的为文件名。
Tree 则可以指向其他 tree 或者 blob 等，关系的链接是用 DAG 来做的，按理说也不可能有环，不可能修改 git 后发现改到原来的一个版本去了。
// 检验加入 blob
$echo "hello,world" > 1.txt
$git hash-object -w 1.txt 2d832d9044c698081e59c322d5a2a459da546469
$echo "hello,world." > 1.txt
$git hash-object -w 1.txt ec03970d236871dd491c61683f3074d3038b4f6e
$find .git/objects -type f // 查看存储的文件，可以看到 hash 直接当成了路径
.git/objects/2d/832d9044c698081e59c322d5a2a459da546469
.git/objects/ec/03970d236871dd491c61683f3074d3038b4f6e
#检验加入 tree
$git update-index --add --cacheinfo 100644 ec03970d236871dd491c61683f3074d3038b4f6e test
$git write-tree
b0de348e9cb3a01b47154a4331678787e29afdff
#加入一个新文件
$echo "new file">new.txt
$git hash-object -w new.txt
fa49b077972391ad58037050f2a75f74e3671e92
$git update-index --add --cacheinfo 100644 fa49b077972391ad58037050f2a75f74e3671e92 test1
$git write-tree
7b452990f69f7751ba805a291549c32dbfeb8716
#对比两棵树的内容
$git cat-file -p b0de348e9cb3a01b47154a4331678787e29afdff
100644 blob ec03970d236871dd491c61683f3074d3038b4f6e test
#可以看到，两棵树，一个指向一个 hash，一个指向两个 hash，且有一个被两棵树指向，故而是图
#但因为无环，所以为 DAG 有向无环图。$git cat-file -p 7b452990f69f7751ba805a291549c32dbfeb8716
100644 blob ec03970d236871dd491c61683f3074d3038b4f6e test
100644 blob fa49b077972391ad58037050f2a75f74e3671e92 test1而 IPFS 也设计了相应的对象，blob、list、tree、commit，同时也用 DAG 来组织。
SFS 自验证文件系统
为了发布动态内容，需要一种映射机制，将某个 name 动态映射到一个 IPFS 哈希。在 HTTP 的世界里，PKI 需要一个可信机构颁发证书来维持，但因为 IPFS 的志向是去中心化，所以不设计可信机构，而采用 SFS 的方案，具体思路为，将公钥以及私钥签名等信息，放到这个动态映射中，即文件名本身包含公钥信息，既可以实现密钥分发。
IPFS 根据此想法设计了 IPNS。
Block
Block 是 IPFS 里一个非常基本的抽象，大部分结构都实现了接口，用于表示 IPFS 中，不可分的最小单位。
// ipfs/go-block-format/blocks.go
// Block provides abstraction for blocks implementations.
type Block interface {RawData() []byte
Cid() cid.Cid
String() string
Loggable() map[string]interface{}}
// A BasicBlock is a singular block of data in ipfs. It implements the Block interface.
type BasicBlock struct {
cid cid.Cid
data []byte}
// ipfs/go-ipfs/core/coreapi/block.go
// 基本的 put 块方法，简单的取一个 hash 当做块的寻址 ID（CID），然后就存起来了。func (api *BlockAPI) Put(ctx context.Context, src io.Reader, opts ...caopts.BlockPutOption) (coreiface.BlockStat, error) {settings, pref, err := caopts.BlockPutOptions(opts...)
if err != nil {return nil, err}
// 读取所有数据
data, err := ioutil.ReadAll(src)
if err != nil {return nil, err}
// 求出数据 hash 当成块的 ID
bcid, err := pref.Sum(data)
if err != nil {return nil, err}
// 包装成一个块
b, err := blocks.NewBlockWithCid(data, bcid)
if err != nil {return nil, err}
if settings.Pin {defer api.blockstore.PinLock().Unlock()}
// 存到磁盘上去
err = api.blocks.AddBlock(b)
if err != nil {return nil, err}
if settings.Pin {api.pinning.PinWithMode(b.Cid(), pin.Recursive)
if err := api.pinning.Flush(); err != nil {return nil, err}
}
return &BlockStat{path: path.IpldPath(b.Cid()), size: len(data)}, nil
}Object
对象与 DAG 是紧密联合的，可以理解为是 DAG 中元素的另一种抽象
type Link struct {
Name, Hash string
Size uint64
}
type Node struct {Links []Link
Data string
}# 测试，data 为一个有两个子文件夹的文件夹
$ipfs add data -r
added QmXkiQUQ5xkC471K29MsL3tKHb9dsFgXernV9hbr4vDP3C data/1/testobject
added QmREfzcCsuHpzUvWUEzgiqHSNpiKnc18s4RfQXqvW669E8 data/2/1.txt
added QmZFYyMVQMXbis5spJkifRtoPoPz9pNo5NyiVSo9UhWTLa data/2/11.pdf
added QmcN88vyVJwfLRreojfT7qdVezShxF1JMCLQBxd3TwL3uz data/1
added QmV14YGVhYS1WyCvmmTnnFzJF4zC587LMCnufjox5r7zHd data/2
added QmdMwuSVU3NKQUy4YgxKWcAm9z6fWXYb6ampbWC442nBgE data
8.99 MiB / 9.00 MiB [====================================================] 99.96%
// 查看 links，可以看到指向两个子文件夹
$ipfs object links QmdMwuSVU3NKQUy4YgxKWcAm9z6fWXYb6ampbWC442nBgE
QmcN88vyVJwfLRreojfT7qdVezShxF1JMCLQBxd3TwL3uz 82 1
QmV14YGVhYS1WyCvmmTnnFzJF4zC587LMCnufjox5r7zHd 9432929 2DAG
上面说过，ipfs 有 blob、list、tree、commit 等数据类型，通过 DAG 有向无环图链接。还是以上面 add 的文件夹为例。
$ipfs dag get QmdMwuSVU3NKQUy4YgxKWcAm9z6fWXYb6ampbWC442nBgE
{"data":"CAE=",
"links":
[{"Cid":{"/":"QmcN88vyVJwfLRreojfT7qdVezShxF1JMCLQBxd3TwL3uz"},"Name":"1","Size":82},
#链接的 hash
{"Cid":{"/":"QmV14YGVhYS1WyCvmmTnnFzJF4zC587LMCnufjox5r7zHd"},"Name":"2","Size":9432929}
#链接的另一个 hash
]
}
# 再查看其中一个 hash，可以看到指向一个文件 testobject
$ipfs dag get QmcN88vyVJwfLRreojfT7qdVezShxF1JMCLQBxd3TwL3uz
{"data":"CAE=",
"links":
[{"Cid":{"/":"QmXkiQUQ5xkC471K29MsL3tKHb9dsFgXernV9hbr4vDP3C"},"Name":"testobject","Size":26}]}
代码
// Link represents an IPFS Merkle DAG Link between Nodes.
type Link struct {
// utf string name. should be unique per object
Name string // utf8
// cumulative size of target object
Size uint64
// multihash of the target object
Cid cid.Cid
}DAG 会递归进行，生成一个 node 后，会成为上一层节点的一个 link，直到结束。
ipfs 支持两种 dag，一种是 balanced dag，适合随机访问；另一个种是 trickledag，适合顺序访问
var nd ipld.Node
if adder.Trickle {nd, err = trickle.Layout(db)
} else {nd, err = balanced.Layout(db)
}以 balanced 为例，内部会递归将数据分割，成为 DAG 上的节点, 下面的 fillNodeRec 函数是递归进行的，并且为了避免块太大，作为中间节点一次存的 hash 也是有限的。
// Each time a DAG of a certain `depth` is filled (because it
// has reached its maximum capacity of `db.Maxlinks()` per node)
// extend it by making it a sub-DAG of a bigger DAG with `depth+1`.
for depth := 1; !db.Done(); depth++ {
// Add the old `root` as a child of the `newRoot`.
newRoot := db.NewFSNodeOverDag(ft.TFile)
newRoot.AddChild(root, fileSize, db)
// Fill the `newRoot` (that has the old `root` already as child)
// and make it the current `root` for the next iteration (when
// it will become "old").
root, fileSize, err = fillNodeRec(db, newRoot, depth)
if err != nil {return nil, err}
}IPNS
$ipfs add helloworld
added QmVtZPoeiqpREqkpTTNMzXkUt74SgQA4JYMG8zPjMVULby helloworld
12 B / ? [-----------------------------------------------------]
$ipfs name publish QmVtZPoeiqpREqkpTTNMzXkUt74SgQA4JYMG8zPjMVULby
Published to QmdcFVhY4m3NyYfiMbosr3ZbW9EHCkcBk4xySt4uQozXb6: /ipfs/QmVtZPoeiqpREqkpTTNMzXkUt74SgQA4JYMG8zPjMVULby
#解析 IPNS
$ipfs name resolve QmdcFVhY4m3NyYfiMbosr3ZbW9EHCkcBk4xySt4uQozXb6
/ipfs/QmVtZPoeiqpREqkpTTNMzXkUt74SgQA4JYMG8zPjMVULby
#查看 IPNS 的内容
$ipfs cat /ipns/QmdcFVhY4m3NyYfiMbosr3ZbW9EHCkcBk4xySt4uQozXb6
hello,world
#修改文件内容重新发布
$echo "ipfs" >> helloworld
$ipfs add helloworld
added Qmb8sAnXHQYpuAwCTFmHvgz2P5AGJH4y5uVosSdKzcHSbN helloworld
17 B / 17 B [=====================================================] 100.00%
$ipfs name publish Qmb8sAnXHQYpuAwCTFmHvgz2P5AGJH4y5uVosSdKzcHSbN
Published to QmdcFVhY4m3NyYfiMbosr3ZbW9EHCkcBk4xySt4uQozXb6:
/ipfs/Qmb8sAnXHQYpuAwCTFmHvgz2P5AGJH4y5uVosSdKzcHSbN
#查看 IPNS 的内容
$ipfs cat /ipns/QmdcFVhY4m3NyYfiMbosr3ZbW9EHCkcBk4xySt4uQozXb6
hello,world
ipfs
// 其实就是节点 ID
$ipfs id -f="<id>\n"
QmdcFVhY4m3NyYfiMbosr3ZbW9EHCkcBk4xySt4uQozXb6看一看代码实现，其实还是比较好理解的
// 基本用处就是签一个名
// Create creates a new IPNS entry and signs it with the given private key.
//
// This function does not embed the public key. If you want to do that, use
// `EmbedPublicKey`.
func Create(sk ic.PrivKey, val []byte, seq uint64, eol time.Time) (*pb.IpnsEntry, error) {entry := new(pb.IpnsEntry)
entry.Value = val
typ := pb.IpnsEntry_EOL
entry.ValidityType = &typ
entry.Sequence = &seq
entry.Validity = []byte(u.FormatRFC3339(eol))
// 签名
sig, err := sk.Sign(ipnsEntryDataForSig(entry))
if err != nil {return nil, err}
entry.Signature = sig
return entry, nil
}
// 验证 IPNS 项，验证签名
// Validates validates the given IPNS entry against the given public key.
func Validate(pk ic.PubKey, entry *pb.IpnsEntry) error {
// Check the ipns record signature with the public key
if ok, err := pk.Verify(ipnsEntryDataForSig(entry), entry.GetSignature()); err != nil || !ok {return ErrSignature}
eol, err := GetEOL(entry)
if err != nil {return err}
if time.Now().After(eol) {return ErrExpiredRecord}
return nil
}
// 嵌入公钥信息，形成自验证
// EmbedPublicKey embeds the given public key in the given ipns entry. While not
// strictly required, some nodes (e.g., DHT servers) may reject IPNS entries
// that don't embed their public keys as they may not be able to validate them
// efficiently.
func EmbedPublicKey(pk ic.PubKey, entry *pb.IpnsEntry) error {
// Try extracting the public key from the ID. If we can, *don't* embed
// it.
id, err := peer.IDFromPublicKey(pk)
if err != nil {return err}
if _, err := id.ExtractPublicKey(); err != peer.ErrNoPublicKey {
// Either a *real* error or nil.
return err
}
// We failed to extract the public key from the peer ID, embed it in the
// record.
pkBytes, err := pk.Bytes()
if err != nil {return err}
entry.PubKey = pkBytes
return nil
}Kad 寻址
kad 的思路前面讲过了，下面看看核心代码。
// 计算距离的函数
func CommonPrefixLen(a, b ID) int {return ks.ZeroPrefixLen(u.XOR(a, b))
}
// 在 bucket 里寻找距离最近的节点信息
// NearestPeers returns a list of the 'count' closest peers to the given ID
func (rt *RoutingTable) NearestPeers(id ID, count int) []peer.ID {
// 计算异或距离
cpl := CommonPrefixLen(id, rt.local)
// It's assumed that this also protects the buckets.
rt.tabLock.RLock()
// Get bucket at cpl index or last bucket
var bucket *Bucket
// 确保距离不超过当前桶大小
if cpl >= len(rt.Buckets) {cpl = len(rt.Buckets) - 1
}
// 取出桶
bucket = rt.Buckets[cpl]
pds := peerDistanceSorter{peers: make([]peerDistance, 0, 3*rt.bucketsize),
target: id,
}
// 将节点追加进去
pds.appendPeersFromList(bucket.list)
// 如果数量不够，从前后两个桶补充
if pds.Len() < count {
// In the case of an unusual split, one bucket may be short or empty.
// if this happens, search both surrounding buckets for nearby peers
if cpl > 0 {pds.appendPeersFromList(rt.Buckets[cpl-1].list)
}
if cpl < len(rt.Buckets)-1 {pds.appendPeersFromList(rt.Buckets[cpl+1].list)
}
}
rt.tabLock.RUnlock()
// 进行一次排序
// Sort by distance to local peer
pds.sort()
if count < pds.Len() {pds.peers = pds.peers[:count]
}
out := make([]peer.ID, 0, pds.Len())
for _, p := range pds.peers {out = append(out, p.p)
}
return out
}
// 更新节点信息
// Update adds or moves the given peer to the front of its respective bucket
func (rt *RoutingTable) Update(p peer.ID) (evicted peer.ID, err error) {peerID := ConvertPeerID(p)
// 首先和本地 ID 异或计算距离
cpl := CommonPrefixLen(peerID, rt.local)
rt.tabLock.Lock()
defer rt.tabLock.Unlock()
bucketID := cpl
if bucketID >= len(rt.Buckets) {bucketID = len(rt.Buckets) - 1
}
bucket := rt.Buckets[bucketID]
if bucket.Has(p) {
// If the peer is already in the table, move it to the front.
// This signifies that it it "more active" and the less active nodes
// Will as a result tend towards the back of the list
bucket.MoveToFront(p)
return "", nil
}
// 保证时延要求
if rt.metrics.LatencyEWMA(p) > rt.maxLatency {
// Connection doesnt meet requirements, skip!
return "", ErrPeerRejectedHighLatency
}
// We have enough space in the bucket (whether spawned or grouped).
if bucket.Len() < rt.bucketsize {bucket.PushFront(p)
rt.PeerAdded(p)
return "", nil
}
if bucketID == len(rt.Buckets)-1 {// if the bucket is too large and this is the last bucket (i.e. wildcard), unfold it.
rt.nextBucket()
// the structure of the table has changed, so let's recheck if the peer now has a dedicated bucket.
bucketID = cpl
if bucketID >= len(rt.Buckets) {bucketID = len(rt.Buckets) - 1
}
bucket = rt.Buckets[bucketID]
if bucket.Len() >= rt.bucketsize {
// if after all the unfolding, we're unable to find room for this peer, scrap it.
return "", ErrPeerRejectedNoCapacity
}
bucket.PushFront(p)
rt.PeerAdded(p)
return "", nil
}
return "", ErrPeerRejectedNoCapacity
}Bitswap
由于 IPFS 相当于一个全局的种子，自然会有一些策略，防止有人搭便车过于严重，于是就有了 bitswap，bitswap 会维护 ledger，记录临近节点的收发情况 (wantlist 与 havelist)，来进行决策（bitswap 下的 engine）。
代码比较复杂，异步逻辑过多，粗略的讲，不贴代码了，到时候可以对着代码讲讲。
逻辑如下，当节点想获取一堆块的时候，首先在本地看看有没有，没有进入 bitswap 建立一个 session（会话），然后在 bitswap 的 pub/sub 机制中订阅块（会写进一个块的 channel）。然后将这些块的 cid 加入 wantlist，让 bitswap 的 worker 开始工作，期间会异步进行很多事，首先会定时用 p2p 层的 contentRouting 的 FindProviderAsync 寻找拥有块的节点，然后 bitswap 这里会不断去取 provider 的 ID，并向其发送请求，如果块返回了，检查一下 hash 值检验完整性，然后通过 pub/sub 的 channel 将块 publish，通过 channel 发布过去，然后上层的逻辑，即 channel 的另一端就可以返回结果了。
超越 IPFS- 区块链存储
IPFS 不能解决的问题，少部分节点用爱发电，大部分节点搭便车，没有经济激励，单凭 bitswap 机制，是不可能真正完整的。
P2P 存储在没有区块链的年代，只能用于文件分享，以及被某些视频公司内置用来 CDN（注意，视频网站占了你的上传带宽，但并没有向你支付费用，而你观看视频反而是需要费用的）。
于是，协议实验室提出了 Filecoin 项目，旨在让所有的参与方都有利可图，无论是存储空间还是带宽都可以盈利，用户也能以更低廉的价格获得更安全的服务。
区块链存储相对于其他项目，是最好落地的，因为存储内容和分发内容，在某种意义上是数字的，可以通过数学与密码学验证，而其他的区块链项目，只要和实体经济挂钩，链上链下如何交互是个很难的问题。
| IPFS | Filecoin | |
|---|---|---|
| 类别 | 去中心化文件系统（无激励） | 去中心化存储网络 |
| 功能 | 基于内容寻址的分布式存储基础设施 | IPFS 网络之上的激励层，提供一个云存储领域的自由交易市场 |
| 存储权限 | 对有所有权的 IPFS 节点具备存储权限 | 1. 除对有所有权的 IPFS 节点具备存储权限外 2. 还可以通过支付的方式，在其供应商的节点之上具备存储权限 |
| 读取权限 | ALL（只要知道内容 cid） | ALL（只要知道内容 cid） |
两个市场
存储市场
本质上是一个去中心化的云存储，用户通过 Filecoin 的 Token，去租用存储矿工的存储空间，矿工持续提交存储证明，这里销售购买的是存储空间。
检索市场
可以理解为一个去中心化的 CDN 服务，用户通过 Token，让检索矿工检索数据返回，这里销售购买的是带宽、流量。
存储证明
如何证明矿工存储数据？
如何证明矿工存储了冗余数据？
如何持续地证明矿工存储了数据？
区块链采用何种共识？
基础存储证明（见 PPT）
1，本地存分片哈希
2，本地存 Merkle 树根，将文件分片及 merkle 树发给存储方。
3，利用同态 Hash 函数生成数据片的同态哈希发给存储方。
上面三个为什么不适用 Filecoin？
考虑维度：通信复杂度？计算复杂度？能否抗三种攻击（女巫攻击，生成攻击，外源攻击）？用户和存储方能否合谋，比如利用同态 hash，那存储方可以任意刷数据生成证明抢出块权了。
Filecoin 采用的，一存储方在存储空间有一个 sector（扇区）大小时，对其进行编码，zigzag 深度鲁棒图，一个 sector 内一个文件块的编码可能同时和好几个其他文件块相关，然后做一次 VDE，如此从左到右，从右到左编码多次，每次为一层，z 字形，故成为 zigzag，如果删除了其中一块，由于同时还需要很多其他块，导致生成攻击成本很高，其中用到了 VDE（可验证的延迟编码），最后证明用到了 zksnark 零知识证明。
连续的复制证明即可实现时空证明，所以时空证明与复制证明其实是一起实现的。
但到此，时空证明只有对存储空间的证明，没有设计出块规则，filecoin 采用了类似 VRF 的共识算法（最初白皮书为 POW）。
共识采用类 VRF 的秘密领导人选举，计算一个 input 的 hash，计算其小于某一个 target，但是不同的存储矿工需要的 target 不同，与其占全网占的存储算力成正比，及生成的存储证明占比越高，越可能爆块。所以前期，filecoin 需求不足时，矿工可以自己付费刷数据提高爆块率。
$$
H(<t||rand(t)>_{M_i})/2^L \leq p_i^t/ \sum_j p_j^t
$$
H- 哈希函数
rand(t)：时间 t 时的随机数，可用 VDF 生成连续随机数序列。
$M_i$: 对其签名
$2^L$: 让最后的值在 0~100% 之间
另一边是存储算力与全网算力的比值，即占比值越大者机会越大，某种 POS。
代码抽象后，如下，
func Mine(minerKey PrivateKey) {
for r := range rounds { // for each round
bestTipset, tickets := ChainTipsMgr.GetBestTipsetAtRound(r - 1)
ticket := GenerateTicket(minerKey, bestTipset)
tickets.Append(ticket)
// Generate an ElectionProof and check if we win
// Note: even if we don't win, we want to make a ticket
// in case we need to mine a null round
win, proof := CheckIfWinnerAtRound(minerKey, r, bestTipset)
if win {GenerateAndBroadcastBlock(bestTipset, tickets, proof)
} else {
// Even if we don't win, add our ticket to the tracker in
// case we need to mine on it later.
ChainTipsMgr.AddFailedTicket(bestTipset, tickets)
}
}
}检查自己是不是被选中的。
const RandomnessLookback = 1 // Also referred to as "K" in many places
func CheckIfWinnerAtRound(key PrivateKey, n Integer, parentTipset Tipset) (bool, ElectionProof) {lbt := ChainTipsMgr.TicketFromRound(parentTipset, n-RandomnessLookback)
eproof := ComputeElectionProof(lbt, key)
minerPower := GetPower(miner)
totalPower := state.GetTotalPower()
if IsProofAWinner(eproof, minerPower, totalPower)
return True, eproof
else
return False, None
}问题：因为是秘密领导人选举，此共识为预期共识，有可能某一轮无人选中，有可能选中多人（会打包多个区块生成 tipset），目前并不很完美。