㈠ 区块链的核心技术是什么
简单来说，区块链是一个提供了拜占庭容错、并保证了最终一致性的分布式数据库；从数据结构上看，它是基于时间序列的链式数据块结构；从节点拓扑上看，它所有的节点互为冗余备份；从操作上看，它提供了基于密码学的公私钥管理体系来管理账户。
或许以上概念过于抽象，我来举个例子，你就好理解了。
你可以想象有 100 台计算机分布在世界各地，这 100 台机器之间的网络是广域网，并且，这 100 台机器的拥有者互相不信任。
那么，我们采用什么样的算法（共识机制）才能够为它提供一个可信任的环境，并且使得：
节点之间的数据交换过程不可篡改，并且已生成的历史记录不可被篡改；
每个节点的数据会同步到最新数据，并且会验证最新数据的有效性；
基于少数服从多数的原则，整体节点维护的数据可以客观反映交换历史。
区块链就是为了解决上述问题而产生的技术方案。
二、区块链的核心技术组成
无论是公链还是联盟链，至少需要四个模块组成：P2P 网络协议、分布式一致性算法（共识机制）、加密签名算法、账户与存储模型。
1、P2P 网络协议
P2P 网络协议是所有区块链的最底层模块，负责交易数据的网络传输和广播、节点发现和维护。
通常我们所用的都是比特币 P2P 网络协议模块，它遵循一定的交互原则。比如：初次连接到其他节点会被要求按照握手协议来确认状态，在握手之后开始请求 Peer 节点的地址数据以及区块数据。
这套 P2P 交互协议也具有自己的指令集合，指令体现在在消息头（Message Header) 的 命令（command）域中，这些命令为上层提供了节点发现、节点获取、区块头获取、区块获取等功能，这些功能都是非常底层、非常基础的功能。如果你想要深入了解，可以参考比特币开发者指南中的 Peer Discovery 的章节。
2、分布式一致性算法
在经典分布式计算领域，我们有 Raft 和 Paxos 算法家族代表的非拜占庭容错算法，以及具有拜占庭容错特性的 PBFT 共识算法。
如果从技术演化的角度来看，我们可以得出一个图，其中，区块链技术把原来的分布式算法进行了经济学上的拓展。
在图中我们可以看到，计算机应用在最开始多为单点应用，高可用方便采用的是冷灾备，后来发展到异地多活，这些异地多活可能采用的是负载均衡和路由技术，随着分布式系统技术的发展，我们过渡到了 Paxos 和 Raft 为主的分布式系统。
而在区块链领域，多采用 PoW 工作量证明算法、PoS 权益证明算法，以及 DPoS 代理权益证明算法，以上三种是业界主流的共识算法，这些算法与经典分布式一致性算法不同的是，它们融入了经济学博弈的概念，下面我分别简单介绍这三种共识算法。
PoW： 通常是指在给定的约束下，求解一个特定难度的数学问题，谁解的速度快，谁就能获得记账权（出块）权利。这个求解过程往往会转换成计算问题，所以在比拼速度的情况下，也就变成了谁的计算方法更优，以及谁的设备性能更好。
PoS： 这是一种股权证明机制，它的基本概念是你产生区块的难度应该与你在网络里所占的股权（所有权占比）成比例，它实现的核心思路是：使用你所锁定代币的币龄（CoinAge）以及一个小的工作量证明，去计算一个目标值，当满足目标值时，你将可能获取记账权。
DPoS： 简单来理解就是将 PoS 共识算法中的记账者转换为指定节点数组成的小圈子，而不是所有人都可以参与记账。这个圈子可能是 21 个节点，也有可能是 101 个节点，这一点取决于设计，只有这个圈子中的节点才能获得记账权。这将会极大地提高系统的吞吐量，因为更少的节点也就意味着网络和节点的可控。
3、加密签名算法
在区块链领域，应用得最多的是哈希算法。哈希算法具有抗碰撞性、原像不可逆、难题友好性等特征。
其中，难题友好性正是众多 PoW 币种赖以存在的基础，在比特币中，SHA256 算法被用作工作量证明的计算方法，也就是我们所说的挖矿算法。
而在莱特币身上，我们也会看到 Scrypt 算法，该算法与 SHA256 不同的是，需要大内存支持。而在其他一些币种身上，我们也能看到基于 SHA3 算法的挖矿算法。以太坊使用了 Dagger-Hashimoto 算法的改良版本，并命名为 Ethash，这是一个 IO 难解性的算法。
当然，除了挖矿算法，我们还会使用到 RIPEMD160 算法，主要用于生成地址，众多的比特币衍生代码中，绝大部分都采用了比特币的地址设计。
除了地址，我们还会使用到最核心的，也是区块链 Token 系统的基石：公私钥密码算法。
在比特币大类的代码中，基本上使用的都是 ECDSA。ECDSA 是 ECC 与 DSA 的结合，整个签名过程与 DSA 类似，所不一样的是签名中采取的算法为 ECC（椭圆曲线函数）。
从技术上看，我们先从生成私钥开始，其次从私钥生成公钥，最后从公钥生成地址，以上每一步都是不可逆过程，也就是说无法从地址推导出公钥，从公钥推导到私钥。
4、账户与交易模型
从一开始的定义我们知道，仅从技术角度可以认为区块链是一种分布式数据库，那么，多数区块链到底使用了什么类型的数据库呢？
我在设计元界区块链时，参考了多种数据库，有 NoSQL 的 BerkelyDB、LevelDB，也有一些币种采用基于 SQL 的 SQLite。这些作为底层的存储设施，多以轻量级嵌入式数据库为主，由于并不涉及区块链的账本特性，这些存储技术与其他场合下的使用并没有什么不同。
区块链的账本特性，通常分为 UTXO 结构以及基于 Accout-Balance 结构的账本结构，我们也称为账本模型。UTXO 是“unspent transaction input/output”的缩写，翻译过来就是指“未花费的交易输入输出”。
这个区块链中 Token 转移的一种记账模式，每次转移均以输入输出的形式出现；而在 Balance 结构中，是没有这个模式的。
㈡ 区块链核心技术是什么
首先，我们可以看一下区块链技术的官网解释。狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一 种链式 数据结构， 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数 据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。
可能大家都知道的是，区块链技术是从比特币系统当中独立出来的底层构架，从架构模型上来说，它就是一套分布式的账本，所谓账本，自然就是用来记账的。
在区块链技术当中，要想生成记账记录，就要有资金的交易和流动，所以最开始的区块链技术上，都有其主网所对应的加密货币作为流通物品，加密货币在区块链主网的各个账户之间的流通交易记录都会被记录在主网上。
与其他的交易记录数据库不同的是，区块链技术主网上的交易记录会被记录在主网中所有的区块区块节点（即所有的数据区块）上，这也就是所谓的去中心化原理，也就是说在区块链技术上，是没有一个中心数据库来保存所有记录的，链上每一个区块都拥有全链的交易数据，也就是说，每一个数据块，都是中心。
而区块链技术的另一个特性，就是不可篡改，因为在区块链上的每一笔交易都会被记录在链上所有的区块中，所以任何一个单独数据块都无法更改记录，即便你更改了，其他所有的数据块中也会记录真实数据，并且每一组数据都可以追溯到最先出现的时候。
正因为区块链技术的这些特性，比特币问世后，区块链也受到了很多关注的目光，很多人也开始想要利用区块链的技术来做一个无中心、可溯源、不更改的数据，以此保证数据的可信度。
但是区块链技术也面临很多问题，比如应用场景单一、原生错误数据不可修改，黑客盗走货币不可追回等。
㈢ 区块链技术有哪些区块链核心技术介绍
当下最火热的互联网话题是什么，不用小编说也知道，那就是区块链技术，不过不少朋友只是听说过这个技术，对其并没有过多的深入理解，那么区块链技术有哪些？下面我们将为大家带来区块链核心技术介绍，以作大家参考之用。
区块链技术核心有哪些？
区块链技术可以是一个公开的分类账（任何人都可以看到），也可以是一个受许可的网络（只有那些被授权的人可以看到），它解决了供应链的挑战，因为它是一个不可改变的记录，在网络参与者之间共享并实时更新。
区块链技术----数据层：设计账本的数据结构
核心技术1、区块+链：
从技术上来讲，区块是一种记录交易的数据结构，反映了一笔交易的资金流向。系统中已经达成的交易的区块连接在一起形成了一条主链，所有参与计算的节点都记录了主链或主链的一部分。
每个区块由区块头和区块体组成，区块体只负责记录前一段时间内的所有交易信息，主要包括交易数量和交易详情；区块头则封装了当前的版本号、前一区块地址、时间戳（记录该区块产生的时间，精确到秒）、随机数（记录解密该区块相关数学题的答案的值）、当前区块的目标哈希值、Merkle数的根值等信息。从结构来看，区块链的大部分功能都由区块头实现。
核心技术2、哈希函数：
哈希函数可将任意长度的资料经由Hash算法转换为一组固定长度的代码，原理是基于一种密码学上的单向哈希函数，这种函数很容易被验证，但是却很难破解。通常业界使用y=hash(x)的方式进行表示，该哈希函数实现对x进行运算计算出一个哈希值y。
常使用的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-384及SHA-512等。以SHA256算法为例，将任何一串数据输入到SHA256将得到一个256位的Hash值（散列值）。其特点：相同的数据输入将得到相同的结果。输入数据只要稍有变化（比如一个1变成了0）则将得到一个完全不同的结果，且结果无法事先预知。正向计算（由数据计算其对应的Hash值）十分容易。逆向计算（破解）极其困难，在当前科技条件下被视作不可能。
核心技术3、Merkle树：
Merkle树是一种哈希二叉树，使用它可以快速校验大规模数据的完整性。在区块链网络中，Merkle树被用来归纳一个区块中的所有交易信息，最终生成这个区块所有交易信息的一个统一的哈希值，区块中任何一笔交易信息的改变都会使得Merkle树改变。
核心技术4、非对称加密算法：
非对称加密算法是一种密钥的保密方法，需要两个密钥：公钥和私钥。公钥与私钥是一对，如果用公钥对数据进行加密，只有用对应的私钥才能解密，从而获取对应的数据价值；如果用私钥对数据进行签名，那么只有用对应的公钥才能验证签名，验证信息的发出者是私钥持有者。
因为加密和解密使用败裂仿的是两个不同的密钥，所以这种算法叫做非对称加密算法，而对称加密在加密与解密的过程中使用的是同一把密钥。
区块链技术----网络层：实现记账节点的去中心化
核心技术5、P2P网络：
P2P网络（对等网络），又称点对点技术，是没有中心服务器、依靠用户群交换信息的互联网体系。与有中心服务器的中央网络系统不同，对等网络的每个用户端既是一个节点，也有服务器的功能。国内的迅雷软件采用的就是P2P技术。P2P网络其具有去中心化与健壮性等特点。
区块链技术----共识层：调配记账节点的任务负载
核心技术6、共识机制：
共识机制，就是所有记账节点之间如何达成共识，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。目前主要有四大类共识机制：PoW、PoS、DPoS和分布式一致性算法。
PoW（ProofofWork，工作量证明）：PoW机制，也就是像比特币的挖矿机制，矿工通过把网络尚未记录的现有交易打包到一个区块，然后不断遍历尝试来寻找一个随机数，使得新区块加上随机数的哈希值满足一定的难度条件。找到满足条件的随机数，就相当于确定了区块链最新的一个区块，也相当于获得了区块链的本轮记账权。矿工把满足挖矿难度条件的区块在源伏网络中广播出去，全网其他节点在验证该区块满足挖矿难度条件，同时区块里的交易数据符合协议规范后，将各自把该区块链接到自己版本的区块链上，从而在全网形成对当前网络状态的共识。
PoS（ProofofStake，权益证明）：PoS机制，要求节点提供拥有一定数量的代币证明来获取竞争区块链记账权的一种分布式共识机制。如果单纯依靠代币余额来决定记账者必然察纤使得富有者胜出，导致记账权的中心化，降低共识的公正性，因此不同的PoS机制在权益证明的基础上，采用不同方式来增加记账权的随机性来避免中心化。例如点点币（PeerCoin）PoS机制中，拥有最多链龄长的比特币获得记账权的几率就越大。NXT和Blackcoin则采用一个公式来预测下一记账的节点。拥有多的代币被选为记账节点的概率就会大。未来以太坊也会从目前的PoW机制转换到PoS机制，从目前看到的资料看，以太坊的PoS机制将采用节点下赌注来赌下一个区块，赌中者有额外以太币奖，赌不中者会被扣以太币的方式来达成下一区块的共识。
DPoS（DelegatedProof-Of-Stake，股份授权证明）：DPoS很容易理解，类似于现代企业董事会制度。比特股采用的DPoS机制是由持股者投票选出一定数量的见证人，每个见证人按序有两秒的权限时间生成区块，若见证人在给定的时间片不能生成区块，区块生成权限交给下一个时间片对应的见证人。持股人可以随时通过投票更换这些见证人。DPoS的这种设计使得区块的生成更为快速，也更加节能。
分布式一致性算法：分布式一致性算法是基于传统的分布式一致性技术。其中有分为解决拜占庭将军问题的拜占庭容错算法，如PBFT（拜占庭容错算法）。另外解决非拜占庭问题的分布式一致性算法（Pasox、Raft），详细算法本文不做说明。该类算法目前是联盟链和私有链场景中常用的共识机制。
综合来看，POW适合应用于公链，如果搭建私链，因为不存在验证节点的信任问题，可以采用POS比较合适；而联盟链由于存在不可信局部节点，采用DPOS比较合适。
区块链技术----激励层：制定记账节点的"薪酬体系"
核心技术7、发行机制和激励机制：
以比特币为例。比特币最开始由系统奖励给那些创建新区块的矿工，该奖励大约每四年减半。刚开始每记录一个新区块，奖励矿工50个比特币，该奖励大约每四年减半。依次类推，到公元2140年左右，新创建区块就没有系统所给予的奖励了。届时比特币全量约为2100万个，这就是比特币的总量，所以不会无限增加下去。
另外一个激励的来源则是交易费。新创建区块没有系统的奖励时，矿工的收益会由系统奖励变为收取交易手续费。例如，你在转账时可以指定其中1%作为手续费支付给记录区块的矿工。如果某笔交易的输出值小于输入值，那么差额就是交易费，该交易费将被增加到该区块的激励中。只要既定数量的电子货币已经进入流通，那么激励机制就可以逐渐转换为完全依靠交易费，那么就不必再发行新的货币。
区块链技术----合约层：赋予账本可编程的特性
核心技术8、智能合约：
智能合约是一组情景应对型的程序化规则和逻辑，是通过部署在区块链上的去中心化、可信共享的脚本代码实现的。通常情况下，智能合约经各方签署后，以程序代码的形式附着在区块链数据上，经P2P网络传播和节点验证后记入区块链的特定区块中。智能合约封装了预定义的若干状态及转换规则、触发合约执行的情景、特定情景下的应对行动等。区块链可实时监控智能合约的状态，并通过核查外部数据源、确认满足特定触发条件后激活并执行合约。
以上就是小编为您带来的区块链技术有哪些？区块链核心技术介绍的全部内容。
㈣ 区块链技术的核心是
区块链技术
的核心是共识算法，共识算法的本质是在
分布式网络
中，各节点互不信任的条件下，通过举证
稀缺资源
的方式，形成了
纳什均衡
的博弈场，赢得各方的信任，快速在各个节点之间达成一致，并同步的完成任务。
㈤ 你应该知道的区块链运作7个核心技术吗
区块链运作的7个核心技术，你知道几个?
1.区块链的链接
顾名思义，区块链即由一个个区块组成的链。每个区块分为区块头和区块体(含交易数据)两个部分。区块头包括用来实现区块链接的前一区块的哈希(PrevHash)值(又称散列值)和用于计算挖矿难度的随机数(nonce)。前一区块的哈希值实际是上一个区块头部的哈希值，而计算随机数规则决定了哪个矿工可以获得记录区块的权力。
2.共识机制
区块链是伴随比特币诞生的，是比特币的基础技术架构。可以将区块链理解为一个基于互联网的去中心化记账系统。类似比特币这样的去中心化数字货币系统，要求在没有中心节点的情况下保证各个诚实节点记账的一致性，就需要区块链来完成。所以区块链技术的核心是在没有中心控制的情况下，在互相没有信任基础的个体之间就交易的合法性等达成共识的共识机制。
区块链的共识机制目前主要有4类：PoW、PoS、DPoS、分布式一致性算法。
3.解锁脚本
脚本是区块链上实现自动验证、自动执行合约的重要技术。每一笔交易的每一项输出严格意义上并不是指向一个地址，而是指向一个脚本。脚本类似一套规则，它约束着接收方怎样才能花掉这个输出上锁定的资产。
交易的合法性验证也依赖于脚本。目前它依赖于两类脚本：锁定脚本与解锁脚本。锁定脚本是在输出交易上加上的条件，通过一段脚本语言来实现，位于交易的输出。解锁脚本与锁定脚本相对应，只有满足锁定脚本要求的条件，才能花掉这个脚本上对应的资产，位于交易的输入。通过脚本语言可以表达很多灵活的条早誉袜件。解释脚本是通过类似我们编程领域里的“虚拟机”，它分布式运行在区块链网络里的每一个节点。
4.交易规则
区块链的交易就是构成区块的基本单位，也是区块链负责记录的实际有效内容。一个区块链交易可以是一次转账，也可以是智能合约的部署等其他事务。
就比特币而言，交易即指一次支付转账。其交易规则如下：
1)交易的输入和输出不能为空。
2)对交易的每个输入，如果其对应的UTXO输出能在当前交易池中找到，则拒绝该交易。因为当前交
易池是未被记录在区块链中的交易，而交易的每个输入，应该来自确认的UTXO。如果在当前交易池中找到，那就是双花交易。
3)交易中的每个输入，其对应的输出必须是UTXO。
4)每个输入的解锁脚本(unlocking script)必须和相应输出的锁定脚本(locking script)共同验证交易的合规性。
5.交易优先级
区块链交易的优先级由区块链协议规则决定。对于比特币而言，交易被区块包含的优先次序由交易广播到网络上的时间和交易额的大小决定。随着交易广播到网络上的时间的增长，交易的链龄增加，交易的优先级就被提高，最终会被区块包含。对于以太坊而言，交易的优先级还与交易的发布者愿意支付的交易费用有关，发布者愿意支付的交易费用越高，交易被包含进区块的优先级就越高。
6.Merkle证明
Merkle证明的原始应用是比特币系统(Bitcoin)，它是由中本聪(Satoshi Nakamoto)在2009年描述并且创造的。比特币区块链使用了Merkle证明，为的是将交易存储在每一个区块中。使得交易不能被篡改，同时也容易验证交易是否包含在一个特定区块中。
7.RLP
RLP(Recursive Length Prefix，递归长度前缀编码)是Ethereum中对象序列化的一个主要编码方式，其目的是对任意嵌套的二进制虚消数据的序列进行编码。陆激
㈥ 区块链核心技术-P2P网络
点对点网络是区块链中核心的技术之一，主要关注的方面是为区块链提供一个稳定的网络结构，用于广播未被打包的交易（交易池中的交易）以及共识过的区块，部分共识算法也需要点对点的网络支撑（如PBFT），另外一个辅助功能，如以太坊的消息网络，也需要点对点网络的支持。
P2P网络分为结构化和非结构化网络两类。结构化网络采用类似DHT算法来构建网络结构；非结构化网络是一种扁平的网络，每个节点都有一些邻居节点的地址。
点对点网络的主要职责有维护网络结构和发送信息这两个方面。网络结构要关注的是新节点的加入和网络更新这两个方面，而发送信息包括广播和单播两个方面
如何建立并维护点对点的整个网络？节点如何加入、退出？
网络结构的建立有两个核心的参数，一个是每个节点向外连接的节点数，第二个是最大转发数。
新节点对于整个网络一无所知，要么通过一个中心的服务获取网络中的一些节点去连接，要么去连接网络中的“种子”节点。
网络更新处理当有新节点加入或者节点退出，甚至原来一些节点网络不好，无法连接，过一段时间又活了，等等这些情况。一般通过节点已有的连接来广播这些路由表的变化。需要注意的是，因为点对点网络的特殊性，每个节点的路由表是不一样的（也叫partial view）
广播一般采用泛洪协议，即收到转发方式，使的消息在网络中扩散，一般要采用一些限制条件，比如一条消息要设置最大的转发数，避免网络的过渡负载。
单播需要结构化网络结构支持，一般是DHT，类似于DNS解析的方式，逐跳寻找目标节点地址，之后进行传输，并且更新本地路由表。
要想快速检索信息，有两种数据结构可以使用，一种是树类型，如AVL树、红黑树、B树等；另外一类是hash表。
哈希表的效率比树更高，但是需要占用更多的内存。
信息的表示采用键值对的方式，即一个键对应一个值，我们要查找的是key，值是附着的信息。
哈希表要解决的问题是如何均匀地为每一个key分配一个存储位置。
这里面有两个重点：1.是为key分配一个存储地点，这个分配算法是固定的，保证存储的时候和查找的时候使用同一个算法，不然存进去之后会找不到；2.是均匀地分配，不能有点地方存放数据多，有点放存放数据少。
一般语言里面的hashtable、map等结构使用这个技术来实现，哈希函数可以直接使用取模函数，key%n，这种方式，n代表有多少个地方，key是整数，如果key是其他类型，需要先进行一次哈希，将key转为整数。这种方式可以解决上面的两个需求，但是当n不够大的时候（小于要存储的数据），会产生冲突，一个地方一定会有两个key要存储，这时候，需要在这个地方放一个链表，将分配到同一地点、不同key，顺序摆放。当一个地点放的key太多后，链表的查找速度太慢，要转化为树类型结构（红黑树或者AVL树）。
上面说过，哈希表效率很高，但是占用内容，使用多台机器就可以解决这个限制。在分布式环境中，可以将上述的地点理解为计算机（后面成为节点），即如何将一个key映射到一个节点上，每个节点有一个节点ID，即key->node id的映射，这个映射算法也要固定。
这个算法还有一个非常重要的要求，即scalebility,当新节点加入和退出时候，需要迁移的key要尽量少。
这个映射算法有两种典型结构，一个是环形，一个是树形；环形的叫一致性哈希算法，树形的典型叫kademlia算法。
选点算法就是解决key->node id的映射算法，形象的来说就是为一个key选择它生命中的她（节点）。
假设我们使用32哈希，那么总共能容纳的key的数据量是2**32，称之为hash空间，把节点的ID映射成整数，key也映射成整数。把key哈希和节点哈希值接的差值的叫做距离（负数的话要取模，不用绝对值），比如一个key的哈希是100（整数表示），一个节点的哈希是105，则这两个的距离是105-100=5。当然使用其他距离表示也可以，比如反过来减，但是算法要固定。我们把key映射（放到）距离他最近的节点上。距离取模的话，看起来就是把节点和key放到一个环上，key归属到从顺时针角度离它最近的节点上。
kademlia算法的距离采用的是key哈希与节点哈希异或计算之后的数值来表示（整数），从左往右，拥有越多的“相同前缀”，则距离越近，越在左边位置不一样，距离越远。
树结构的体现是，将节点和key看成树的节点，这个算法支持的位数是160bit，即20个8字节，树的高度为160，每个边表示一位。
选点的算法和一致性哈希相同，从所有节点中，选择一个距离key距离最小的节点作为这个key的归宿。
由于是在分布式环境中，为了保证高可用，我们假设没有一个中心的路由表，没有这个可以看到全貌的路由表，带来了一些挑战，比如如何发现节点、查找节点？
在P2P网络中，常用的方法是每个节点维护一个部分路由表，即只包含部分节点的路由信息。在泛洪算法中，这些节点上随机的；在DHT算法中，这个路由表是有结构的，维护的节点也是有选择性的。那么如何合理的选择需要维护路由信息的节点呢？
一个朴素的做法是，每一个节点保存比他大的节点的信息，这样可以组成一个环，但是这样做的话，有一个大问题和一个小问题。大问题是，每个节点知道的信息太少(只有下一个节点的哈希和地址)，当给出一个key时，它不知道网络中还有没有比它距离这个key距离还短的节点，所以它首先判断key是否属于自己和下一个节点,如果是，那么这个key就属于下一个节点，如果不是就调用下一个节点同样的方法，这个复杂度是N(节点数)。一个优化的方法是，每个节点i维护的其他节点有：i+2 1, i+2 2,....i+2**31,通过观察这个数据，发现由近到远，节点越来越稀疏。这样可以把复杂度降低到lgN
每个节点保存的其他节点的信息，包括，从左到右，每一位上与本节点不同的节点，最多选择k个（算法的超参数）。比如在节点00110上（为演示起见，选择5位），在要保存的节点路由信息是：
1****: xxx,....,xxx(k个)
01 : xxx,....,xxx(k个)
000 : xxx,....,xxx(k个)
0010 : xxx,....,xxx(k个)
00111: xxx,....,xxx(k个)
以上为一行称为k-bucket。形象的来看，也是距离自己越近，节点越密集，越远，节点越稀疏。这个路由查找、节点查找的算法也是lgN复杂度。