简单回顾以下上一篇文章介绍了内容：分布式下载方式（一）原理分析
分布式下载方式也有两种：依赖tracker的“元数据集中，文件数据分散”的方式；另一种是基于分布式的哈希算法，保证元数据和文件数据完全分开。
在 DHT 网络里面，每一个 DHT node 都有一个 ID。这个 ID 是一个很长的串。每个 DHT node 都有责任掌握一些知识，也就是文件索引，或者叫做文件Hash值。每一个DHT node都有一个ID，这个ID是一个160bits（20字节）的数据，它存储的文件标识也是一个160bits的Hash值。
上面文章我们也介绍了在DHT网络中我们知道需要联系的节点，但是有时候不一定能找到这个节点，但是也可以退而求其次，找到与其相似的节点，那么这个“相似”怎么定义？相似不是地理位置的接近，位置近不算近，ID相近或者相似才是近。这个相似的比较通过异或XOR来处理。举个例子，两个节点01010 与 01000 的距离，就是两个 ID 之间的异或值，为 00010，也即为 2。01010 与 00010 的距离为 01000，也即为 8,。01010 与 00011 的距离为 01001，也即 8+1=9 。以此类推，高位不同的，表示距离更远一些；低位不同的，表示距离更近一些，总的距离为所有的不同位的距离之和。
如何维护DHT网络节点
DHT网络中有很多节点，就像人的朋友圈网络一样。朋友圈中的朋友关系有远近之分，当然DHT中节点之间的关系也有远近之分，上面也讲了如何判断两个节点是否相近（或者叫相似）。
DHT网络的节点是按照层次来划分的，举个例子就清楚了。
假设某个节点的 ID 为 01010，如果一个节点的 ID，前面所有位数都与它相同，只有最后 1 位不同。这样的节点只有 1 个，为 01011。与基础节点的异或值为 00001，即距离为 1；对于 01010 而言，这样的节点归为“k-bucket 1”。
如果一个节点的 ID，前面所有位数都相同，从倒数第 2 位开始不同，这样的节点只有 2 个，即 01000 和 01001，与基础节点的异或值为 00010 和 00011，即距离范围为 2 和 3；对于 01010 而言，这样的节点归为“k-bucket 2”。我们上面也说了，高位不同的，表示距离更远一些；低位不同的，表示距离更近一些。
如果一个节点的 ID，前面所有位数相同，从倒数第 i 位开始不同，这样的节点只有 2^(i-1) 个，与基础节点的距离范围为[2^(i-1), 2^i)；对于 01010 而言，这样的节点归为“k-bucket i”。
最终到从倒数 160 位就开始都不同。
你会发现，差距越大，陌生人越多，但是朋友圈不能都放下，所以每一层你可以放N个节点，N要在一定的范围之内即可。这就是DHT网络分层的由来。
通过这样的分层，我们可以将DHT中各个节点之间的远近关系建立起来，这样在查找的时候很清晰。那么问题来了，DHT网络如何查找节点？
DHT网络如何查找节点
在DHT网络分层的基础上，我们来查找节点，还是举例子清晰表达一下。
假设，node A 的 ID 为 00110，要找 node B ID 为 10000，异或距离为 10110，距离范围在[2^4, 2^5)，所以这个目标节点可能在“k-bucket 5”中，这就说明 B 的 ID 与 A 的 ID 从第 5 位开始不同，所以 B 可能在“k-bucket 5”中。
然后，A 看看自己的 k-bucket 5 有没有 B。如果有，太好了，找到你了；如果没有，在 k-bucket 5 里随便找一个 C。因为是二进制，C、B 都和 A 的第 5 位不同，那么 C 的 ID 第 5 位肯定与 B 相同，即它与 B 的距离会小于 2^4，相当于比 A、B 之间的距离缩短了一半以上。
再请求 C，在它自己的通讯录里，按同样的查找方式找一下 B。如果 C 知道 B，就告诉 A；如果 C 也不知道 B，那 C 按同样的搜索方法，可以在自己的通讯录里找到一个离 B 更近的 D 朋友（D、B 之间距离小于 2^3），把 D 推荐给 A，A 请求 D 进行下一步查找。
Kademlia 的这种查询机制，是通过折半查找的方式来收缩范围，对于总的节点数目为 N，最多只需要查询 log2(N) 次，就能够找到。
上面的图示就是最坏的一种情况，即使这样，也还是很快。
A 和 B 每一位都不一样，所以相差 31，A 找到的朋友 C，不巧正好在中间。和 A 的距离是 16，和 B 距离为 15，于是 C 去自己朋友圈找的时候，不巧找到 D，正好又在中间，距离 C 为 8，距离 B 为 7。于是 D 去自己朋友圈找的时候，不巧找到 E，正好又在中间，距离 D 为 4，距离 B 为 3，E 在朋友圈找到 F，距离 E 为 2，距离 B 为 1，最终在 F 的朋友圈距离 1 的地方找到 B。当然这是最最不巧的情况，每次找到的朋友都不远不近，正好在中间。
如果碰巧了，在 A 的朋友圈里面有 G，距离 B 只有 3，然后在 G 的朋友圈里面一下子就找到了 B，两次就找到了。
查找到了节点，那么如何沟通？
DHT网络中节点如何沟通？
Kademlia 算法中，每个节点只有 4 个指令：
- PING：测试一个节点是否在线，还活着没，相当于打个电话，看还能打通不。
- STORE：要求一个节点存储一份数据，既然加入了组织，有义务保存一份数据。
- FIND_NODE：根据节点 ID 查找一个节点，就是给一个 160 位的 ID，通过上面朋友圈的方式找到那个节点。
- FIND_VALUE：根据 KEY 查找一个数据，实则上跟 FIND_NODE 非常类似。KEY 就是文件对应的 160 位的 ID，就是要找到保存了文件的节点。
DHT之所以是一个高效的分布式网络，说明它是一个动态更新的网络，网络节点之间的远近是动态更新的，如何更新节点信息？
- 每个 bucket 里的节点，都按最后一次接触的时间倒序排列，这就相当于，朋友圈里面最近联系过的人往往是最熟的。
- 每次执行四个指令中的任意一个都会触发更新。
- 当一个节点与自己接触时，检查它是否已经在 k-bucket 中，也就是说是否已经在朋友圈。如果在，那么将它挪到 k-bucket 列表的最底，也就是最新的位置，刚联系过，就置顶一下，方便以后多联系；如果不在，新的联系人要不要加到通讯录里面呢？假设通讯录已满的情况，PING 一下列表最上面，也即最旧的一个节点。如果 PING 通了，将旧节点挪到列表最底，并丢弃新节点，老朋友还是留一下；如果 PING 不通，删除旧节点，并将新节点加入列表，这人联系不上了，删了吧。
一个优秀的分布式网络，任何节点的加入和离开都不会随便影响整体网络的稳定性，这样才是一个健壮的分布式网络。
小结
- DHT采用异或来区分远近，高位不同的，表示距离更远一些；低位不同的，表示距离更近一些。
- DHT采用分层的方式将远近关系层次化。
- DHT层次的划分依据，是方便查找节点。最快的利用层次关系来查找节点，查询的效率是log2(N)
- DHT更新节点的原则基本上遵照着LRU的方式。
知道了分布式下载方式的基本原理，接下来了需要一些实践，如何搭建一个分布式下载的架构来承载分布式下载的业务。请继续关注，稍后会分享。