分散ハッシュテーブル

分散ハッシュテーブル( DHT ) は、ハッシュテーブルに似た検索サービスを提供する分散システムです。キーと値のペアが DHT に格納され、参加しているどのノードでも、特定のキーに関連付けられた値を効率的に取得できます。 DHT の主な利点は、キーの再配布の手間を最小限に抑えてノードを追加または削除できることです。^[1]キーは特定の値にマップされる一意の識別子であり、その値はアドレスからドキュメント、任意のデータまで何にでもなります。^[2]キーから値へのマッピングを維持する責任は、参加者セットの変更による混乱が最小限に抑えられるように、ノード間に分散されています。これにより、 DHT は非常に多数のノードに拡張でき、継続的なノードの到着、離脱、障害を処理できます。

DHTは、エニーキャスト、協調型ウェブキャッシング、分散ファイルシステム、ドメイン名サービス、インスタントメッセージング、マルチキャスト、さらにはピアツーピアのファイル共有やコンテンツ配信システムなど、より複雑なサービスを構築するためのインフラストラクチャを形成します。DHTを使用する著名な分散ネットワークには、 BitTorrentの分散トラッカー、Kadネットワーク、Stormボットネット、Toxインスタントメッセンジャー、Freenet、YaCy検索エンジン、InterPlanetary File Systemなどがあります。

歴史

DHT研究は、もともとFreenet、Gnutella、BitTorrent、Napsterといったピアツーピア（P2P）システムに端を発しています。これらのシステムは、インターネット上に分散されたリソースを活用して、単一の有用なアプリケーションを提供していました。特に、帯域幅とハードディスク容量の増加を活用してファイル共有サービスを提供していました。^[3]

これらのシステムは、ピアが提供するデータを見つける方法が異なっていました。最初の大規模P2Pコンテンツ配信システムであるNapsterは、中央のインデックスサーバーを必要としました。各ノードは参加時に、ローカルに保存されているファイルのリストをサーバーに送信し、サーバーは検索を実行し、結果を保持するノードにクエリを転送しました。この中央コンポーネントは、システムを攻撃や訴訟に対して脆弱にしていました。

Gnutellaや類似のネットワークは、クエリフラッディングモデルに移行しました。これは、検索ごとにメッセージがネットワーク内のすべてのマシンにブロードキャストされるというものです。単一障害点は回避できましたが、この方法はNapsterに比べて大幅に効率が悪かったです。Gnutellaクライアントの後のバージョンでは、動的クエリモデルに移行し、効率が大幅に向上しました。^[4]

Freenetは完全に分散化されていますが、各ファイルにキーが関連付けられるヒューリスティックなキーベースルーティングを採用しています。類似のキーを持つファイルは、類似のノード群に集まる傾向があります。クエリは、多くのピアを経由することなく、ネットワークを介してこのようなクラスタにルーティングされる可能性が高くなります。 ^[5]ただし、Freenetはデータが見つかることを保証するものではありません。

分散ハッシュテーブルは、FreenetとGnutellaの分散性とNapsterの効率性と結果の保証を両立させるために、より構造化されたキーベースのルーティングを採用しています。Freenetと同様に、DHTはキーワード検索ではなく完全一致検索のみを直接サポートしているという欠点がありますが、Freenetのルーティングアルゴリズムは、近似値演算を定義できる任意のキータイプに一般化できます。^[6]

2001年には、CAN、^[7] Chord、^[8] Pastry、Tapestryの4つのシステムがDHTに注目を集めました。 2002年には、米国国立科学財団から1,200万ドルの助成金を受け、Infrastructure for Resilient Internet Systems（Iris）と呼ばれるプロジェクトが開始されました。 ^[9] 研究者には、Sylvia Ratnasamy、Ion Stoica、Hari Balakrishnan、Scott Shenkerなどがいます。^[10] 学術界以外では、DHT技術はBitTorrentのコンポーネントとして、またPlanetLabのCoral Content Distribution Networkなどのプロジェクトにも採用されています。^[11]

プロパティ

DHT は、主に以下の特性を重視します。

自律性と分散化: 中央調整なしにノードが集合的にシステムを形成します。
フォールトトレランス：ノードが継続的に参加、離脱、障害を起こしても、システムは（ある意味で）信頼できるものでなければならない。^[12]
スケーラビリティ: システムは数千または数百万のノードがあっても効率的に機能する必要があります。

これらの目標を達成するために使用される重要な技術は、1 つのノードがシステム内の他の少数のノードとのみ調整する必要があることです(最も一般的なのは、n人の参加者のうちのO (log n ) 個(以下を参照)) 。そのため、メンバーシップの変更ごとに実行する必要がある作業量は限られています。

一部のDHT設計では、悪意のある参加者^{[13]に対して}安全性を確保し、参加者が匿名性を維持できるようにしていますが、これは他の多くのピアツーピア（特にファイル共有）システムほど一般的ではありません。匿名P2Pを参照してください。

構造

DHTの構造は、いくつかの主要な構成要素に分解できます。^[14]^[15]基盤となるのは、160ビットの文字列集合などの抽象的なキー空間です。キー空間分割スキームは、このキー空間の所有権を参加ノード間で分割します。そして、オーバーレイネットワークがノードを接続し、キー空間内の任意のキーの所有者を見つけられるようにします。

これらのコンポーネントが配置されると、保存および取得のための DHT の一般的な使用は次のように進められます。キースペースが 160 ビットの文字列のセットであると仮定します。指定された $ファイル名$ と $データ$ を持つファイルをDHT でインデックス化するために、 $ファイル名の$ SHA-1ハッシュが生成され、160 ビットのキー $k$ が生成され、メッセージ $put$ $($ $k, data$ $)$ が DHT に参加している任意のノードに送信されます。メッセージは、キースペースのパーティション分割で指定されたキー $k$ を担当する単一のノードに到達するまで、オーバーレイネットワークを介してノードからノードに転送されます。次に、そのノードはキーとデータを保存します。他のクライアントは、再びファイル $名をハッシュして$ $k$ を生成し、メッセージ $get$ $($ $k$ $)を使用して$ $k$ に関連付けられたデータを検索するように任意の DHT ノードに依頼することで、ファイルの内容を取得できます。メッセージは再びオーバーレイを介して $k$ を担当するノードにルーティングされ、保存された $データ$ で応答します。

キースペースパーティショニングとオーバーレイネットワークコンポーネントについては、ほとんどの DHT に共通する基本的な考え方を捉えることを目的として、以下で説明します。多くの設計では詳細が異なります。

キースペースのパーティショニング

ほとんどのDHTは、キーをノードにマッピングするために、コンシステント・ハッシュ法またはランデブー・ハッシュ法の派生型を使用しています。これら2つのアルゴリズムは、分散ハッシュテーブル問題を解決するために、独立して同時に考案されたようです。

コンシステント・ハッシュとランデブー・ハッシュはどちらも、1つのノードの削除または追加によって、隣接するIDを持つノードが所有するキーセットのみが変更され、他のすべてのノードには影響がないという重要な特性を持っています。これは、 1つのバケットの追加または削除によってキー空間のほぼ全体が再マッピングされる従来のハッシュテーブルとは対照的です。所有権の変更は通常、DHTに格納されているオブジェクトをあるノードから別のノードに移動する処理に相当し、帯域幅を大量に消費するため、高いチャーン率（ノードの到着と障害）を効率的にサポートするには、このような再編成を最小限に抑える必要があります。

一貫性のあるハッシュ

コンシステント・ハッシュ法では、キーとキー間の距離という抽象的な概念を定義する関数を用います。この距離は、地理的な距離やネットワーク遅延とは無関係です。各ノードには、識別子（ID）と呼ばれる単一のキーが割り当てられます。IDを持つノードは、IDが最も近いキーをすべて所有します。IDは、IDに基づいて測定されます。 $\delta (k_{1},k_{2})$ $k_{1}$ $k_{2}$ $i_{x}$ $k_{m}$ $i_{x}$ $\delta (k_{m},i_{x})$

例えば、Chord DHTはコンシステントハッシュ法を採用しています。これはノードを円上の点として扱い、はからまで円周を時計回りに移動する距離です。したがって、円形のキー空間は、端点がノード識別子である連続したセグメントに分割されます。とが隣接する2つのIDで、からまでの距離が時計回りに短い場合、ID を持つノードはとの間に含まれるすべてのキーを所有します。 $\delta (k_{1},k_{2})$ $k_{1}$ $k_{2}$ $i_{1}$ $i_{2}$ $i_{1}$ $i_{2}$ $i_{2}$ $i_{1}$ $i_{2}$

ランデブーハッシュ

ランデブーハッシュ (最高ランダム重み (HRW) ハッシュとも呼ばれる) では、すべてのクライアントが同じハッシュ関数(事前に選択) を使用して、キーをn 台の利用可能なサーバーの 1 つに関連付けます。各クライアントには、サーバーごとに 1 つずつ、同じ識別子のリスト ${$ $S$ $1$ $、$ $S$ $2$ $、...、$ $S$ $n$ $}があります。あるキー$ kに対して、クライアントはn 個のハッシュ重み $w$ $1$ $=$ $h$ $($ $S$ $1$ $、$ $k$ $)、$ $w$ $2$ $=$ $h$ $($ $S$ $2$ $、$ $k$ $)、...、$ $w$ $n$ $=$ $h$ $($ $S$ $n$ $、$ $k$ $)$ を計算します。クライアントは、そのキーを、そのキーの最高のハッシュ重みに対応するサーバーに関連付けます。 ID を持つサーバーは、そのキーのハッシュ重みが他のどのノードのハッシュ重みよりも高いすべてのキーを所有します。 $h()$ $S_{x}$ $k_{m}$ $h(S_{x},k_{m})$

局所性保存ハッシュ

局所性保存ハッシュは、類似のキーが類似のオブジェクトに割り当てられることを保証します。これにより、範囲クエリをより効率的に実行できますが、コンシステントハッシュを使用する場合とは対照的に、キー (および負荷) がキー空間および参加ピア全体に均一にランダムに分散されているという保証はありません。Self-Chord や Oscar ^{[16]などの DHT プロトコルは、このような問題に対処しています。Self-Chord は、オブジェクトキーをピア ID から切り離し、}群知能パラダイム^[17]に基づく統計的アプローチを使用して、リングに沿ってキーをソートします。ソートにより、類似のキーが近隣ノードに格納され、範囲クエリなどの検出手順を対数時間で実行できることが保証されます。Oscar は、ランダムウォークサンプリングに基づいてナビゲート可能なスモールワールドネットワークを構築し、これも対数検索時間を保証します。

オーバーレイネットワーク

各ノードは、他のノード（隣接ノードまたはルーティングテーブル）へのリンクのセットを保持しています。これらのリンクが組み合わさってオーバーレイネットワークを形成します。^{[18]ノードは、}ネットワークのトポロジと呼ばれる特定の構造に従って隣接ノードを選択します。

すべての DHT トポロジーは、最も重要な特性のいくつかのバリエーションを共有しています。つまり、任意のキー $k$ について、各ノードは $kを所有するノード ID を持つか、上記で定義したキー空間距離の観点から$ $k$ に近いノード ID を持つノードへのリンクを持ちます。そのため、次の貪欲アルゴリズム(必ずしもグローバルに最適というわけではありません) を使用して、任意のキー $k$ の所有者にメッセージを簡単にルーティングできます。各ステップで、 $k$ に最も近い ID を持つ隣接ノードにメッセージを転送します。そのような隣接ノードが存在しない場合は、上記で定義した $k$ の所有者である最も近いノードに到達している必要があります。このルーティングスタイルは、キーベースルーティングと呼ばれることもあります。

基本的なルーティングの正確性に加えて、トポロジーには2つの重要な制約があります。それは、リクエストが迅速に完了するように、あらゆる経路の最大ホップ数（経路長）を低く抑えること、そして、メンテナンスのオーバーヘッドが過大にならないように、あらゆるノードの最大隣接ノード数（最大ノード次数）を低く抑えることです。もちろん、経路が短いほど、最大次数を大きくする必要があります。最大次数と経路長の一般的な選択肢は次のとおりです。ここで、 $nは$ Big O記法を使用したDHT内のノード数です。

最も一般的な選択肢である次数/経路長は、次数/経路長のトレードオフの観点からは最適ではありませんが、このようなトポロジーは通常、隣接ノードの選択においてより柔軟性があります。多くのDHTは、この柔軟性を利用して、物理的な基盤ネットワークにおけるレイテンシの観点から近い隣接ノードを選択します。一般的に、すべてのDHTは、経路長とネットワーク次数のトレードオフを考慮した、ナビゲート可能なスモールワールドネットワークトポロジーを構築します。^[19] $O(\log n)$

最大経路長は、ノード間の最短経路における最大ホップ数である直径と密接に関連しています。ネットワークの最悪ケースの経路長は、明らかにその直径と少なくとも同じ大きさになるため、DHTはグラフ理論の基本的な次数と直径のトレードオフ^[20]によって制限されます。貪欲ルーティングアルゴリズムでは最短経路を見つけられない可能性があるため、経路長は直径よりも長くなることがあります^{[21] 。}

オーバーレイネットワークのアルゴリズム

ルーティング以外にも、オーバーレイネットワークの構造を利用してDHT内のすべてのノード、あるいはノードのサブセットにメッセージを送信するアルゴリズムが数多く存在します。^{[22]これらのアルゴリズムは、アプリケーションによって}オーバーレイマルチキャスト、範囲クエリ、統計情報の収集に使用されます。このアプローチに基づく2つのシステムとして、Pastryオーバーレイ上にフラッディングとランダムウォークを実装するStructella ^[23]と、Chordネットワーク上に動的クエリ検索アルゴリズムを実装するDQ-DHT ^{[24]があります。}

安全

DHT は分散化、フォールトトレランス、スケーラビリティを備えているため、本質的に集中型システムよりも敵対的な攻撃者に対して耐性があります。^[曖昧]

大規模な敵対的な攻撃者に対して堅牢な分散データストレージのためのオープンシステムは実現可能である。 ^[25]

ビザンチンフォールトトレランスを持つように注意深く設計されたDHTシステムは、現在のほとんどのDHT設計に影響を与えるシビル攻撃と呼ばれるセキュリティ上の弱点から防御することができます。 ^[26]^[27] Whanauはシビル攻撃に耐性を持つように設計されたDHTです。^[28]

Kademliaのオリジナル著者の一人であるペタル・マイムンコフは、システム設計に社会的信頼関係を組み込むことで、シビル攻撃の脆弱性を回避する方法を提案した。^[29]コードネームTonika、あるいはドメイン名5tttとして知られるこの新システムは、「エレクトリックルーティング」と呼ばれるアルゴリズム設計に基づいており、数学者ジョナサン・ケルナーと共同で開発した。^[30]マイムンコフは現在、この新システムの包括的な実装に取り組んでいる。しかし、シビル攻撃に対する効果的な防御策の研究は一般的に未解決の問題とされており、毎年、主要なセキュリティ研究会議で様々な潜在的な防御策が提案されている。^[要出典]

実装

DHT 実装の実際のインスタンスで発生する最も顕著な違いには、少なくとも次のものが含まれます。

アドレス空間はDHTのパラメータです。現実世界の多くのDHTでは、128ビットまたは160ビットのキー空間が使用されています。
実際の DHT の中には、SHA-1以外のハッシュ関数を使用するものもあります。
現実世界では、キーkは、コンテンツアドレス指定可能なストレージを提供するために、ファイル名のハッシュではなくファイルの内容のハッシュである可能性があり、そのため、ファイルの名前を変更しても、ユーザーがファイルを見つけられなくなることはありません。
一部のDHTは、異なるタイプのオブジェクトを公開することもあります。例えば、キーkはノードIDであり、関連データはこのノードへの接続方法を記述するといった具合です。これによりプレゼンス情報の公開が可能になり、IMアプリケーションなどでよく使用されます。最も単純なケースでは、IDはキーkとして直接使用される乱数です（したがって、160ビットのDHTでは、 IDは通常ランダムに選択される160ビットの数値になります）。一部のDHTでは、ノードIDの公開はDHT操作の最適化にも使用されます。
信頼性を向上させるために冗長性を追加できます。(k, data)キーペアは、キーに対応する複数のノードに格納できます。通常、現実世界のDHTアルゴリズムでは、1つのノードを選択するのではなく、 i個の適切なノードを選択します。iはDHTの実装固有のパラメータです。一部のDHT設計では、ノードは特定のキー空間範囲を処理することに同意し、そのサイズはハードコードされるのではなく、動的に選択される場合があります。
Kademliaのような高度な DHT では、まず DHT 全体にわたって反復検索を実行し、適切なノード群を選択してput(k, data)メッセージをそれらのノード群にのみ送信します。これにより、公開されたメッセージはキーkの保存に適していると思われるノード群にのみ送信されるため、無駄なトラフィックが大幅に削減されます。また、反復検索は DHT 全体ではなく少数のノード群のみを対象としているため、無駄な転送が削減されます。このような DHT では、put(k, data)メッセージの転送は、自己修復アルゴリズムの一部としてのみ発生する可能性があります。つまり、ターゲットノードがput(k, data)メッセージを受信したものの、kが処理範囲外であり、より近いノード (DHT キー空間の観点から) が既知であると判断した場合、メッセージはそのノードに転送されます。それ以外の場合、データはローカルにインデックス付けされます。これは、ある程度自己バランスをとる DHT の動作につながります。もちろん、このようなアルゴリズムでは、反復検索を実行できるように、ノードが自身のプレゼンスデータを DHT に公開する必要があります。
ほとんどのマシンでは、メッセージ送信はローカルハッシュテーブルへのアクセスよりもはるかにコストがかかるため、特定のノードに関する多数のメッセージを単一のバッチにまとめることは理にかなっています。各ノードが最大b個の操作からなるローカルバッチを持っていると仮定すると、バンドル手順は以下のようになります。各ノードはまず、操作を担当するノードの識別子でローカルバッチをソートします。バケットソートを用いると、これはO(b + n)で実行できます。ここで、nはDHT内のノード数です。1つのバッチ内に同じキーを対象とする複数の操作がある場合、バッチは送信される前に圧縮されます。例えば、同じキーの複数の検索を1回に減らしたり、複数の増分を1回の加算操作に減らしたりできます。この削減は、一時的なローカルハッシュテーブルを用いて実装できます。最後に、操作はそれぞれのノードに送信されます。^[31]

例

DHTプロトコルと実装

アパッチカサンドラ
バトンオーバーレイ
メインラインDHT – BitTorrentで使用される標準DHT（ Khashmirが提供するKademliaに基づく）^[32]
コンテンツアドレスネットワーク（CAN）
コード
コーデ
カデムリア
ペストリー
Pグリッド
リアク
スキュラDB
タペストリー
トムP2P
ヴォルデモート

DHTを使用するアプリケーション

BTDigg : BitTorrent DHT検索エンジン
Codeen : ウェブキャッシュ
Freenet：検閲に強い匿名ネットワーク
GlusterFS : ストレージ仮想化に使用される分散ファイルシステム
GNUnet : DHT実装を含むFreenetのような配布ネットワーク
Holochain: 分散アプリケーション開発のためのフレームワーク
I2P : オープンソースの匿名ピアツーピアネットワーク
I2P-Bote : サーバーレスで安全な匿名メール
IPFS : コンテンツアドレス指定可能なピアツーピアハイパーメディア配信プロトコル
JXTA : オープンソースのP2Pプラットフォーム
LBRY :コンテンツ配信にKademliaの影響を受けたDHTシステムを使用するブロックチェーンベースのコンテンツ共有プロトコル
Oracle Coherence : Java DHT実装上に構築されたインメモリデータグリッド
Perfect Dark：日本製のピアツーピアファイル共有アプリケーション
Retroshare：友人同士のネットワーク^[33]
Jami : KademliaのようなDHTをベースにしたプライバシー保護音声、ビデオ、チャット通信プラットフォーム
Tox : Skype の代替として機能することを目的としたインスタントメッセージングシステム
Twister：マイクロブログのピアツーピアプラットフォーム
YaCy : 分散検索エンジン

参照

Couchbase Server : memcached プロトコルと互換性のある、永続的、複製された、クラスター化された分散オブジェクトストレージシステム。
Memcached : 高性能な分散メモリオブジェクトキャッシュシステム。
プレフィックスハッシュツリー: DHT を介した洗練されたクエリ。
マークルツリー: リーフノード以外のすべてのノードに、その子ノードのラベルのハッシュがラベル付けされたツリー。
ほとんどの分散データストアでは、検索に何らかの形式の DHT を採用しています。
スキップグラフは、DHT を実装するための効率的なデータ構造です。

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外部リンク

分散ハッシュテーブル、パート 1、Brandon Wiley 著。
分散ハッシュテーブルは、Carles Pairot の DHT と P2P 研究のページへのリンクです。
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フィンランドのヘルシンキ大学コンピューターサイエンス学部におけるメインライン DHT 測定。