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Kademlia 使用 XOR 度量。除其他外，这具有所谓的“单向”属性（= 对于任何给定的点 x 和距离 e>0，恰好有一个点 y 使得 d(x,y)=e）。

第一个问题是一个普遍的问题：度量的这个属性是否对 Kademlia 的功能至关重要，或者它只是有助于揭示来自某些节点的压力（正如原始论文所暗示的那样）。换句话说，如果我们想改变指标，那么同时拥有一个“单向”的指标有多重要？

第二个问题是关于指标的具体变化：假设我们有节点标识符（地址）作为 X 位数字，以下任何指标是否适用于 Kademlia？

  1. d(x,y) = abs(x-y)
  2. d(x,y) = abs(x-y) + 1/(x xor y)

第一个指标只是提供数字之间的差异，因此对于节点 ID 100，ID 为 90 和 110 的节点距离相等，因此这不是单向指标。在第二种情况下，我们修复了添加 1/(x xor y)，我们知道 (x xor y) 是单向的，因此具有 1/(x xor y) 应该保留此属性。

因此，对于节点 ID 100，节点 ID 90 为d(100,90) = 10 + 1/62，而与节点 ID 110 的距离为d(100,110) = 10 + 1/10。

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你不会再和 kademlia 打交道了。还有一些其他路由算法使用不同的距离度量，有些甚至是非均匀的距离度量，但它们不依赖于特定于 kademlia 的假设，并且有时会结合其他特性来补偿这些度量的某些不良方面。

由于度量标准中可能存在关联（每个点有两个候选），因此查找不能再收敛于一组精确的最近节点。

桶拆分和其他路由表维护算法将需要更改，因为它们假设相同的距离只能与节点身份发生。

我不确定它是否会影响 Big-O 属性或 kademlia 的其他保证。

无论如何，这似乎是一个 XY 问题。您想要修改指标以服务于特定目标。也许您应该寻找考虑到该目标而设计的路由覆盖。

d(x,y) = abs(xy) + 1/(x xor y)

这似乎不切实际，整数除法会受到四舍五入的影响。实际上，您不会处理如此小的数字，而是要处理更大的数字（例如 160 位），这也使除法变得更加昂贵。

于 2016-10-25T08:13:34.647 回答