[algorithm] 최종 일관성을 위해 Merkle Tree를 설명하십시오.



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Question

머클 나무 (Merkle Trees) 는 여러 개의 분산 된 복제 된 키 / 값 저장소에서 안티 엔트로피 메커니즘으로 사용됩니다.

의심의 여지가 안티 엔트로피 메커니즘은 좋은 일입니다 - 일시적인 오류는 생산에서 바로 발생합니다. Merkle Trees 가 인기있는 접근 방식 인 이유를 잘 모르겠다.

  • 피어에 완전한 Merkle 트리를 전송하는 것은 트리의 최하위 레벨에 저장된 각 키 값의 해시와 함께 해당 피어에 로컬 키 공간을 보내는 것을 포함합니다.

  • 또래 동료가 보낸 Merkle 나무를 뒤섞기 위해서는 자신의 Merkle 나무가 있어야합니다.

두 피어 모두 이미 정렬 된 키 / 값 해시 공간이 있어야하므로 불일치를 감지하기 위해 선형 병합을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

나는 나무 구조가 유지 보수 비용을 고려할 때 어떤 종류의 절약도 제공한다는 것을 확신하지 못했습니다 . 트리 나뭇잎 위에 선형이 지나가고 있다는 사실 은 이미 와이어를 통해 표현을 직렬화하기 위해 이미 수행되고 있다는 사실입니다.

이를 해결하기 위해 스트로 맨 대체 방법은 노드가 해시 다이제스트 배열을 교환하도록하는 것일 수 있습니다. 해시 다이제스트 배열은 모듈 식 링 포지션으로 점진적으로 업데이트되고 버킷 화됩니다.

내가 뭘 놓치고 있니?




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