“Swarm(BZZ)到底挖了个啥”

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swarm是以前位于以太网上的点对点全球化文件系统，是迄今为止唯一一个以ipfs为目标的p2p全球化文件系统。

什么是风暴

技术总是很麻烦，所以尽量简单。

散列运算

散列运算是一系列算法的总称，无论如何都解决一系列数据，得到一定大小(通常为32字节)的结果被称为散列值。 另外，根据原始数据得到相同哈希值的概率非常低，这样的过程被称为散列运算。 散列运算实际上使用固定长度、相对较短的数据来表示任意长度的数据。

复制目的地

对任意数据、数据副本进行散列运算的结果(散列值)可以称为该数据的副本地址。 这个称呼的由来是因为地址是由复印件决定的。

分布式散列表

每个节点设备都有类似的地址。 这个地址的源可以是随机数的散列值，生成后节点的地址不会改变。 在此，可以看到节点地址和复制地址是同一类型。 这称为节点和数据的同构。

由于都是32字节的数据，因此无论逻辑距离和实际物理位置如何，都可以计算两个地址之间的距离。 计算距离有各种算法，但最常用的是异或。 在这里，为了容易理解，可以理解为减去两个地址值，减法的结果越小地址越近。

如果有拷贝地址和逻辑距离的概念，就可以这样实现分布式散列表。

任何数据都可以推送到网络中距离目标逻辑距离最近的节点。

这个推送的实现过程可以简化为一句话。

节点收到数据后，在所连接的相邻节点中查找与该数据的拷贝地址接近的节点，并将其推送到这些节点。

数据的读取过程也可以简化为一句话。

节点接收到数据读取请求时，首先查看自身是否缓存了与复制地址对应的数据，如果有，则直接取出并返回给请求者； 在所连接的相邻节点中寻找地址更接近的节点，没有向这些节点传送数据读取请求时。

通过上述简单的方案可以进行数据的推送和读取。 在实际实现中，需要考虑很多异常原因，但在此不表示。

“swarm和ipfs对“”表示

swarm实际上不是存储系统，而是一个一个发送通信量的系统。 为什么会这样呢？ 我们先来看看ipfs系统。

ipfs是一个存储系统，如果文件存储在ipfs节点a上，ipfs会将文件新闻传播到整个网络的某个位置，如果后续节点b需要数据，则会从该节点获取该文件的文件新闻。

该文件新闻包含有文件的节点，该b知道文件在a处，因此该b打算与a连接，从而从a读取文件数据。 节点b读取文件数据时，同样将自己拥有的这个文件(或文件中的某个片段)的新闻推送到整个网络的某个地方。

如果后续节点c需要读取文件，则从整个网络中发现a和b拥有该文件数据，并尝试连接这两个节点( a和b )读取文件数据。 显然随着文件被读取的次数增加，文件越向互联网扩散，读取速度也越快，但初始速度非常慢，也有可能无法读取。 (因为这个ipfs系统有互联网渗透的概念。

在swarm中，文件沿4kb大小的碎片剪切，形成金字塔结构。 然后，根据算法，不断将各个片段推送到某个地方。 在推送过程中，所有中间节点都缓存数据。

如果需要读取该文件，首先从某个位置读取该文件的根，然后从根读取不同文件片段的新闻，然后基于不同的片段从互联网的不同位置读取相应的副本。

由上可知，数据发送到swarm internet后，会自动分离并分散到整个网络的不同节点进行推送，但在ipfs internet中，该数据如果没有人读取，则不会扩散。

swarm方法可能会提高数据的读取性能，但会自动将数据压在不需要存储数据的节点上，从而浪费宝贵的存储和带宽。 这个被确定为不在ipfs中使用。

无论如何，得到的一定会失去，得到的一定会失去。 通过自动扩展，数据拷贝自动传递到互联网内的不同节点以备读取，因此被称为拷贝一个一个的系统。

ipfs和swarm各有缺点和优点，可以将两者合并吗？ 这是我们正在做的事件。 还有机会写复印件。

通过swarm开采进行解体

从以上原理可以看出，swarm非常重视通信量，但通信量传输存在问题。

的传输副本和大小只有传输双方知道，而链上的其他节点不知道。

其实数据的保存也是一样的，数据的保存是否正确，大小也多少只有保存的诉求者和提供者知道。 要让别人知道该怎么办？ 有必要采用零知识的说明。 filecoin实现了这个零知识的解释。 在此按不在表中的事。

流量传输问题会引起另一个问题。

其他节点不知道通信传输的副本和大小。 因为在这个链条中，不能采用这个通信量的大小作为计算力。 众所周知，区块链中的计算力是出区块的依据。 也就是说，节点计算力在网络整体计算力中所占的比例是节点出现阻塞的概率，这才是出现公平阻塞的机制。 流量不成计算力意味着无法根据流量进行区块报酬。

由于这个swarm不能实现基于流量的区块链系统，所以流量必须依赖于另一个主链。

swarm官方表示，主链依赖以太网，目前采用的以太网测试链将来基于以太网，但在此我确信99.99999999%是不可能的 坐在这里等着打脸)

那么，在不按流量奖励区块报酬的情况下，挖矿挖东西，是挖到了寂寞吗？ 而是，流量费，即数据的请求节点正在挖掘为服务节点支付流量费，因此节点的收益来自其他节点的流量费。

那个也有问题。 流量费是后付还是先付？

后付款的情况下，请求节点在获取数据后，会不支付流量费用吗？

如果先付款的话，服务节点会收取流量费用而不给数据吗？

为了处理这个问题，可以使用分期付款的机制。 也就是说，服务节点每次传输1m等数据时，都要等待请求节点返回收据(或支票)。 如果你不把支票还给我，我以后不会给你数据，同时会拉入黑名单。 这将导致服务节点在丢失时丢失一小部分流量。

而且，因为一旦委托节点开始做坏事，整个网络回答他的节点就没有了，小错误就变大了。 可以用这种方法实现流量计费。

但是，上述方案之一总是将一个数据设定为多少比较合适？ 对于相对较小的设置(如1mb )，100mbps的互联网节点每秒需要生成一个收据。 如果整个互联网有几十万个节点，这张收据(支票)的数据量巨大，无法解决。 如果设置很大，请求节点可能会逃避收费。

这个问题需要可合并的收据(支票)。 在swarm上没有做这件事。 没有问题吗？ 目前，测试网的12万个节点已经堵车。 (请不要忘记，测试网的流量应该很小哦。 )将来，在主网上，问题应该会变得更重。

这些收据(支票)提交给链，基于链上收据的签名和目标，将相应的令牌从数据的请求者节点转移到服务者节点，这是通过智能合约实现的。

因此，可以得出以下结论。

swarm开采没有区块奖励，是节点间流量费用的相互传递；

1 )由于节点能够接收的流量费用上限与带宽有关，因此带宽越高，流量费用上限越高；

此外，节点可以传输的通信量也受限于节点的系统瓶颈，但在swarm方案中，系统瓶颈是磁盘I/o。

根据上述2和3，可以推测矿机的硬件诉求和配置

swarm矿山机械

由于fil前车之鉴，很多人认为swarm也像fil一样矿山机械的要求在不断变化，所以不敢推荐矿山机械方案，实现swarm和fil是不一样的。 我们可以拆除swarm的瓶颈和配置方案。

每个swarm片段的大小为4kb，数据存储在磁盘上。 由于对该数据的访问仅限于磁盘I/o，因此每个磁盘的swarm读写性能可以根据磁盘的iops每秒读写I/o次数来计算。

硬盘硬盘:硬盘的iops最大为约76圈( 7200圈(至166圈) 15000圈)。 因为这个读写性能是) 76~166 ) x4kb=300kb-664kb秒！ ！ 换算成带宽的话，是3-6mbps。 也就是说，如果使用机械硬盘，即使在一台机器上运行更多的节点，使用更多的带宽，也只有3-6mbps带宽的收入上限。 你不惊讶吗？ 不意外吗？

ssd:ssd的iops最高约为4万。 因为这个读写性能的极限是40000x4kb = 160000kb = 160mb。 换算成带宽的话，约为1.6gbps。 如果在同一台机器上运行更多的节点，采用更多的带宽，则收入上限为1.6gbps！

由于swarm采用4k片段，该磁盘I/o的读写性能为标准的4k随机读写性能，因此可以在互联网上调查磁盘的4k随机读写性能

因此，可以得出以下结论。

将机械硬盘用作存储器，在其上运行多个节点是无稽之谈，是一种没有知识、没有文化、没有大脑的方案

每个固态硬盘都支持约1gbps的带宽。 (磁盘I/o的一部分也必须用于管理碎片新闻。

如上所述，文件碎片会自动推送到不同的节点，并且在读取时会自动从不同的节点读取数据。 由于这个自然推理，多个节点可以接收越来越多的文件碎片数据，被读取的概率变高，不是会得到越来越多的利益吗？

答案是肯定的。 因为一台物理节点可以跑尽可能多的节点，从而获得越来越多的利益。 当然不要采用硬盘。 采用硬盘再怎么跑也没用。 此时，必须考虑另一个系统( cpu )的瓶颈。 节点跑多了，cpu的诉求就会变高，不同cpu的性能也不一样，所以这里就不能给出定量的数据了。

因此，我们可以得出另一个结论:

在采用ssd且互联网带宽充足的情况下，运行越来越多的节点将带来越来越多的利益。

实际上，如果运行多个节点，例如5个以上的节点，则带宽不会满，磁盘io也会满。 这是因为代码本身没有优化。 后续文案中将详细讨论应该如何优化。

关于swarm的未来

在我看来，swarm是一个非常伟大的项目，在很多地方都做了有益的尝试，但目前的实现还没有达到实用的诉求。 在可见的将来，几乎不可能落地获得大规模的商用化，但作为区块链项目非常值得参与。

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