去信任化聚合

sherryzhou (74)in #chinese • 3 years ago

Swarm 还公开了用于应对实现更高等级概念的 API，例如文件、具有各种元数据的文件的分层集合，甚至是 inter-node 消息传递等。这些 API 试图镜像那些已经在 web 上使用的 API。更新颖的构想和数据结构可以绘制在这些更高的层级之上，从而为希望从 DISC 提供的隐私和去中心化的核心产品中获益的所有人带来丰富多样的可能性。

大于单个块中允许的 4 千字节的数据会被拆分为多个块。一组同属的块由一个 Swarm 哈希树（hash-tree）表示，该哈希树对文件在上传过程中分割成块的方式进行编码。这棵树由一组叶节点块（leaf node chunks）组成，包含数据本身，由一层或几层中间块引用，每个中间块包含对其子块的引用。

然后，整个文件的内容地址由根块的哈希摘要确定，即横跨整个文件的哈希树的默克尔根（Merkle root）。这样，文件的地址就变成了它的校验和（checksum），从而可以验证内容的完整性。将文件表示为块的平衡默克尔树，还提供了对文件的高效随机访问，结果上可以高效地进行范围查询。

Swarm 使用「清单（manifests）」来表示集合。清单编码一个通用的字符串引用映射，允许它对目录树（directory tree）、键值存储（key-value store）或路由表（routing table）进行模型构建。这些分别使 Swarm 能够实现文件系统，充当数据库，甚至为网站和 DApp 提供虚拟主机。

如果我们将 URL 的 host 部分解释为对清单的引用，那么清单提供基于 URL 的寻址，URL 路径用作在由清单表示的映射中进行查找的键（key），只被用于抵达文件引用。

清单以紧凑默克尔前缀树（compacted Merkle trie）的形式对它们所表示的映射进行编码，块将前缀树的节点序列化。当查找路径时，我们只需要沿着我们遍历的分支的节点相应的块进行检索。这样便可以确保高效查找文件 / 记录，其延迟和带宽为集合大小的对数。

文件中哈希树中间块中的子节点引用，和集合中清单前缀树节点，在位置上与 BMT 哈希段是对齐的。结果上，Swarm 支持紧凑证明特定数据段是在位于给定 URL 的给定偏移量（offset）处的文件的一部分，这是可公开证明的数据库索引和去信任化聚合的基础。

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