一种区块存储和查询方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种区块存储和查询方法、设备及存储介质，属于区块链技术领域。包括：最新区块H

A block storage and query method, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种区块存储和查询方法、设备及存储介质
本专利技术涉及区块链
，尤其涉及一种区块存储和查询方法、设备及存储介质。
技术介绍
现有的区块链系统中，随着区块的不断增加，账本存储空间势必越来越大，然而存储空间总是有限的，这必将会引起空间不足的问题；另外，存储和计算捆绑在一起的方法，不利于资源的充分利用。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题为了克服上述技术问题，本专利技术提供了一种区块存储和查询方法、设备及存储介质。可以降低整个网络的存储成本，实现账本的分布式存储，弹性存储和扩容。2.技术方案为解决上述问题，本专利技术提供的技术方案为：一种区块存储方法，包括：最新区块Hi存储在每个存储节点和计算节点上；删除计算节点上存储的区块Hi-H0-1；采用DHT算法将区块Hi-H0-1映射到存储节点，删除没有被映射区块Hi-H0-1的存储节点上存储的区块Hi-H0-1；其中，区块Hi-H0-2及其之前的区块均采用DHT算法映射，并存储到存储节点；每个存储节点和计算节点上均存储区块Hi-1至区块Hi-H0-1；Hi＞H0＞1，Hi和H0均为整数，H0大于区块回滚区间。可选地，所述DHT算法为KAD算法。可选地，每个存储节点和计算节点上均保存一张KAD路由表。可选地，所述采用DHT算法将区块Hi-H0-1映射到存储节点，进一步为：采用哈希算法计算区块Hi-H0-1哈希值和存储节点ID哈希值；找到与区块Hi-H0-1哈希值最接近的N个存储节点ID哈希值对应的N个存储节点，建立区块Hi-H0-1与存储节点之间的映射关系；N为区块冗余度。可选地，所述区块Hi-H0-2及其之前的区块均采用DHT算法映射，并存储到存储节点，进一步为：采用哈希算法计算区块i哈希值和存储节点ID哈希值；找到与区块i哈希值最接近的N个存储节点ID哈希值对应的N个存储节点，建立区块i与存储节点之间的映射关系；将区块i存储到对应的存储节点上；i＝i+1，重复上述步骤，直到i＝Hi-H0-2为止；i为整数，取值范围为[1,Hi-H0-2]；N为区块冗余度。可选地，当存在所述存储节点离开时，采用KAD算法存储离开节点上存储的区块。可选地，当存在所述存储节点增加时，根据存储节点的种子节点更新新增存储节点的KAD路由表，采用KAD算法重新分配新增存储节点相邻的区块信息。一种区块查询方法，根据以上所述的一种区块存储方法，包括：采用哈希算法计算存储节点ID哈希值和计算节点ID哈希值；分桶建立路由表；向最近的计算节点请求获取区块；将所有的存储节点和计算节点哈希后分桶建立路由表；找到与区块Hn哈希值最近的计算节点ID哈希值对应的计算节点，向所述计算节点请求获取区块Hn，若最近的计算节点上存在区块Hn，则返回区块Hn；若最近的计算节点上不存在区块Hn，则通过KAD路由表迭代查找到最近的保存区块Hn的存储节点，请求获取区块Hn。一种设备，所述设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如以上所述的方法。一种存储有计算机程序的存储介质，该程序被处理器执行时实现如以上任一项所述的方法。3.有益效果采用本专利技术提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：单一节点不再需要存储全账本数据，解决了账本无限膨胀的技术问题；实现了存储和计算节点的分离，最大化了资源的利用，降低了整个网络的存储成本，真正实现了账本的分布式存储，弹性存储和扩容变成可能。附图说明图1为本专利技术提供的一种区块存储方法的流程图。图2为图1所示方法的区块存储情况示意图。图3为图1进一步改进方法的流程图之一。图4为图1进一步改进方法的流程图之二。图5为本专利技术提供的一种区块查询方法的流程图。图6为本专利技术的一种设备结构示意图。图7为实施例3中的区块存储情况示意图。具体实施方式为进一步了解本专利技术的内容，结合附图及实施例对本专利技术作详细描述。下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。本专利技术中所述的第一、第二等词语，是为了描述本专利技术的技术方案方便而设置，并没有特定的限定作用，均为泛指，对本专利技术的技术方案不构成限定作用。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。实施例1一种区块存储方法，如图1所示，包括：S101、最新区块Hi存储在每个存储节点和计算节点上；S102、删除计算节点上存储的区块Hi-H0-1；S103、采用DHT算法将区块Hi-H0-1映射到存储节点，删除没有被映射区块Hi-H0-1的存储节点上存储的区块Hi-H0-1；其中，区块Hi-H0-2及其之前的区块均采用DHT算法映射，并存储到存储节点；每个存储节点和计算节点上均存储区块Hi-1至区块Hi-H0-1；Hi＞H0＞1，Hi和H0均为整数，H0大于区块回滚区间，通过对区块回滚区间的限定，将区块数据分成两类：不会更改的历史数据，以及可能回滚的非历史数据，历史数据采用分布式存储方式存储在本申请所述的存储节点上，提高区块数据的冗余度，可以在确保区块数据安全的前提下，节省数据存储空间；非历史数据供高频率的读写和计算使用。单一节点不再需要存储全账本数据，解决了账本无限膨胀的技术问题；实现了存储和计算节点的分离，最大化了资源的利用，降低了整个网络的存储成本,真正实现了账本的分布式存储，弹性存储和扩容变成可能。采用所述区块存储方法后，区块存储情况示意图，如图2所示，区块1至区块Hi-H0-1采用DHT算法映射到存储节点，并存储到对应存储节点上；区块Hi-H0至区块Hi存储在每个存储节点和计算节点上。存储节点和计算节点均可具有区块共识的功能。DHT算法比较典型的方案主要包括：CAN、CHORD、Tapestry、Pastry、Kademlia(简称KAD)和Viceroy等，而Kademlia协议则是其中应用最为广泛、原理和实现最为实用、简洁的一种。本实施例中所述DHT算法为KAD算法，比如eMule、BitTorrent等P2P文件交换系统。每个存储节点和计算节点上均保存一张KAD路由表，所述KAD路由表上存储了节点上存储的区块的关键词Key，以及区块哈希值Hash。步骤S103中，所述采用DHT算法将区块Hi-H0-1映射到存储节点，如图3所示，进一步为：S201、采用哈希算法计算区块Hi-H0-1哈希值和存储节点ID哈希值；S202、找到与区块Hi-H0-1哈希值最接近的N个存储节点ID哈希值对应的N个存储节点，建立区块Hi-H本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种区块存储方法，其特征在于，包括：/n最新区块H

【技术特征摘要】
1.一种区块存储方法，其特征在于，包括：
最新区块Hi存储在每个存储节点和计算节点上；
删除计算节点上存储的区块Hi-H0-1；
采用DHT算法将区块Hi-H0-1映射到存储节点，删除没有被映射区块Hi-H0-1的存储节点上存储的区块Hi-H0-1；
其中，区块Hi-H0-2及其之前的区块均采用DHT算法映射，并存储到存储节点；每个存储节点和计算节点上均存储区块Hi-1至区块Hi-H0-1；
Hi＞H0＞1，Hi和H0均为整数，H0大于区块回滚区间。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述DHT算法为KAD算法。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个存储节点和计算节点上均保存一张KAD路由表。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用DHT算法将区块Hi-H0-1映射到存储节点，进一步为：
采用哈希算法计算区块Hi-H0-1哈希值和存储节点ID哈希值；找到与区块Hi-H0-1哈希值最接近的N个存储节点ID哈希值对应的N个存储节点，建立区块Hi-H0-1与存储节点之间的映射关系；N为区块冗余度。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述区块Hi-H0-2及其之前的区块均采用DHT算法映射，并存储到存储节点，进一步为：
采用哈希算法计算区块i哈希值和存储节点ID哈希值；找到与区块i哈希值最接近的N个存储节点ID哈希值对应的N个存储节点，建立区块i与存储节点之间的映射...

【专利技术属性】
技术研发人员：虞康，王志文，吴思进，
申请(专利权)人：杭州复杂美科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33