hi guys, my name is Derick and I'm a back-end programmer who loves technology. I'm looking forward to learning about the Ethereum Protocol by attending https://epf.wiki/
- P2P网络，又叫点对点网络，是一种去中心化的网络结构，其中每个网络节点既是客户端又是服务器，能够直接与其他节点进行通信和数据交换。这种网络结构允许节点共享资源，如文件、存储空间或带宽，无需依赖中央服务器
- P2P网络的工作原理是基于对等的节点之间直接进行通信和数据交换，而不依赖于中央服务器。在P2P网络中，每个节点既是客户端也是服务器，可以提供和请求服务。这种网络模型允许节点共享文件、处理器运算能力、存储空间等资源。
- 在P2P网络中，节点需要解决如何加入和离开网络、如何在网络中查找和连接到其他节点、以及如何处理节点故障和恢复等问题。为了实现这些功能，P2P网络通常采用特定的通信协议，如Gossip协议，该协议通过节点之间的相互传递信息来实现数据的分发和更新
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IPFS（InterPlanetary File System）是一个点对点的分布式文件存储系统，旨在连接所有计算设备具有相同的文件系统。在区块链领域，IPFS常被用来存储不适合直接存储在区块链上的大型数据，例如图片、视频等媒体文件。
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IPFS的工作原理是将文件分割成小块，每一块都通过加密哈希函数生成一个唯一的哈希值。这些哈希值作为文件内容的唯一标识符，可以用来检索文件。当用户需要获取某个文件时，IPFS网络可以利用这些哈希值找到存储相应文件块的节点，并从多个节点处并行下载，提高了数据的检索效率和系统的健壮性。
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IPFS使用分布式哈希表（DHT）来跟踪数据块的位置。DHT是一种用于去中心化网络的键值存储系统，它允许网络中的节点高效地找到存储特定数据的其他节点。IPFS中的DHT基于Kademlia算法，这是一种专为P2P网络设计的DHT。
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在区块链中，IPFS可以与智能合约结合使用，以实现去中心化的数据存储解决方案。例如，可以将数据存储在IPFS中，而将数据的哈希值和其他相关信息（如交易地址和签名）存储在区块链上。这样，区块链就可以提供一个不可篡改的数据历史记录，而IPFS则负责存储实际的数据内容。
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IPFS的优势在于它能够解决区块链在数据存储方面的限制，如存储空间和响应时间。通过将数据存储在IPFS上，区块链可以保持轻量级，同时确保数据的不可篡改性和持久性。此外，IPFS的去中心化特性也有助于提高数据存储的安全性和隐私保护。
今天了解了p2p网络的工作原理和IPFS的优势，以及它们在区块链领域的应用。
[1] https://icommunity.io/en/what-is-ifps-the-hard-drive-for-blockchain/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=vTIfRgoaCIM
本视频是以太坊联合创始人Vitalik Buterin在2022年波哥大Devcon会议上的演讲。在演讲中，Vitalik讨论了以太坊的现状及其未来的发展。
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以太坊是一个去中心化的开源区块链平台，可以创建智能合约和去中心化应用程序(dApps)。智能合约是自动执行的合约，其协议条款直接写入代码，允许数字交易自动化和消除中介。
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Vitalik讨论了以太坊面临的可扩展性挑战以及为解决这些挑战而开发的解决方案，例如分片和第二层扩展解决方案。分片是一种将以太坊网络分割成更小，更易于管理的碎片的方法，称为分片，这允许更大的可扩展性和更快的交易处理。第2层扩展解决方案，如乐观rollup和zk - rollup，建立在以太坊区块链之上，通过链下处理，然后提交给以太坊网络进行最终结算，从而实现更快、更便宜的交易。
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Vitalik还讨论了以太坊从工作量证明(PoW)共识机制向权益证明(PoS)共识机制的过渡，称为以太坊2.0或Serenity。PoS是一种更节能、更环保的共识机制，它用验证者取代了对矿工的需求，验证者将他们的以太币(ETH)用于验证交易并保护网络。
- 散列 (Hashing)详解 散列函数像是信息摘要工具，可以将任意长度的输入数据转换成固定长度的输出结果，称为散列值 (Hash 值)。这个过程就像把一堆文件的内容浓缩成一个简短的指纹一样。散列函数有以下关键特性：
- 易于计算 (Easy to Compute)： 任何人都能快速计算出给定数据的散列值。
- 抗碰撞 (Collision Resistant)： 对于不同的输入数据，产生相同散列值的可能性极低。就好比不同的人几乎不可能有相同的指纹一样。
- 单向性 (One-Way)： 仅凭散列值本身，几乎无法推导出原始的输入数据。就如同指纹只能用来验证身份，却无法还原成完整的个人信息。
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散列函数在密码学领域有着广泛的应用：
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数字签名 (Digital Signature)： 利用散列函数对数据进行签名，可以确保数据的完整性 and 可靠性 (可靠性 - refers to authenticity in this context)。就好比给重要文件盖上印章，可以验证发送者身份并且确保内容没有被篡改。
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数据校验 (Data Integrity Check)： 通过比较原始数据的散列值和传输过程中的散列值，可以判断数据是否在传输过程中被修改。就如同核对货物出库时的封条一样，可以确保货物在运输途中没有被掉包。
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密码存储 (Password Storage)： 网站不会存储用户的原始密码，而是存储密码的散列值。这样即使黑客窃取了数据库，也无法获得用户的明文密码。就好比指纹识别系统只存储指纹的特徵，而不是整只手的外貌。 常用的散列函数包括 MD5、SHA-1 和 SHA-2 家族。
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公钥密码学 (Public Key Cryptography)详解 公钥密码学采用密钥对 (Key Pair) 的方式进行加密和解密。密钥对包含公钥 (Public Key) 和私钥 (Private Key)。形象地比喻，公钥就像是邮箱的地址，所有人都可以知道；而私钥就像邮箱的钥匙，只有持有者才能打开邮箱。
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公钥密码学的工作流程如下：
加密 (Encryption)： 信息发送者使用接收方的公钥对信息进行加密。 任何人都可以用公钥加密信息，但是只有持有私钥的人才能解密。 解密 (Decryption)： 信息接收者使用自己的私钥解密密文，还原成原始信息。 因为只有持有私钥的人才能解密，所以可以确保信息的保密性。
常用的公钥密码算法包括 RSA 算法
- Merkle 树是一种树形数据结构，常用于高效验证大型数据的完整性。它利用密码学中的散列函数来构建，具有以下特点：
- 数据完整性校验 (Data Integrity Verification)： 可以方便地校验数据块 (Data Block) 的完整性，而无需检查整个数据。
- 去重存储 (Deduplication)： 可以识别并消除数据中的重复部分，节省存储空间。
Merkle 树由节点 (Node) 组成，每个节点包含以下信息：
- 数据块哈希 (Hash of Data Block)： 对数据块计算所得的散列值。
- 子节点哈希 (Hashes of Children Nodes)（可选）： 对于非叶子节点，包含其子节点的哈希值。 Merkle 树的层级结构清晰，叶子节点代表原始数据块的哈希值，非叶子节点的哈希值由其子节点的哈希值计算得到。计算方法通常采用一种称为 "Merkle-Damgård Hash Function" 的技术，例如 SHA-256。
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在Merkle树中,每个叶子节点都标记了一个数据块的加密哈希值,而每个非叶子节点则标记了其子节点标签的加密哈希值。
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叶子节点的数据先被哈希,然后成对分组。每对节点的哈希值再被哈希,生成它们的父节点。重复这个过程,直到只剩下一个根节点,称为Merkle根。
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Merkle树通常使用二叉树结构,即每个节点最多有2个子节点。但也可以使用多叉树,每个节点有多个子节点。
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为了验证某个叶子节点是否属于Merkle树,只需计算沿着该叶子到根的路径上的哈希值,数量与树的深度成正比。这比在哈希列表中逐个检查每个节点要高效得多。
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如果Merkle树的任何部分发生变化,都会传播到根节点。通过比较根哈希,可以快速检测出数据是否被篡改。
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Merkle树的搜索、插入、删除操作复杂度为O(logn),空间复杂度为O(n),其中n是叶子节点数。
Merkle树利用哈希指针构建一个树形结构,可以高效地验证大型数据结构的完整性,广泛用于区块链、分布式系统、版本控制等领域中。它通过递归哈希的方式,在保证安全性的同时提供了更好的性能。
[1] https://www.youtube.com/watch?v=3AcQyTs_Es4&t=0
[2] https://brilliant.org/wiki/merkle-tree/