IPFS的存储方式将成为“互联网下半场”存储刚性需求

细数网络上常见的几种常见的存储方式，为何说IPFS未来能够成为主流的网络数据存储？这当然是由于它完备的数据存储机制来决定的。

当然，使用IPFS网络进行数据存储目前还无法成为大众所常见的场景，如果说个人的数据量较小，完全没有必要再部署IPFS再进二级市场获得FIL进行数据存储，这实属正常。那么企业有较大数据量的存储需求就完全有必要使用IPFS来完成，IPFS能够通过数据分解分发的不同网络地址以及物理地址的网络节点中，然后无需担心数据丢失以及被第三方所掌握，这是基于IPFS的分布式kad算法进行的分解加密，第三方无法获得完整多节点中的碎片数据副本来组合成为完整的数据文件。

在IPFS的kad算法中，所有的网络节点id标识都是通过哈希值二进制进行计算的，这也就是IPFS网络中能够抵抗女巫攻击的根本优势所在，单一节点id标识很难被冒充，只有通过部署IPFS协议算法自动进行的id标识才能够进行数据的取回进行访问。

IPFS的Filecoin还会对存储市场中存储矿工所做的数据存储工作有效性依据订单周期不断地进行数据验证，证明提交验证，同时Filecoin也对证明数据雅正效率不断地进行改善，目前Fileconi已经能够支撑起海量数据同时多分级、多节点进行相关的处理和分发存储。

Filecoin 致力于构建一个全球化的、去中心化的存储网络，让每个人都能存储大数据，解决数据安全和隐私问题。随着Web 30时代的到来，大数据时代也开启了，那么大数据以及对应的热数据和冷数据是如何存储在Filecoin 中的？

大数据最早用于IT行业进行数据采集，具有容量大、类型多样、访问速度快、应用价值高等特点。当前，它正在迅速发展成为通过收集、存储和分析海量、分散的来源、各种类型的数据以发现新知识、创造新价值、增强新能力的下一代信息技术和服务业态。大数据采用分布式架构，需要对大量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

数据大致分为两类：热数据和冷数据。

热点数据：需要计算节点频繁访问的在线数据。

比如天气、交通信息、连载电视剧、流行小说、音乐等都是数据热点数据。

热点数据访问频率高、效率高，需要强大的存储服务服务器来实现更快的读取和计算。

冷数据：离线类不常访问的数据。

示例包括企业备份数据、业务和运营日志数据、呼叫率和统计数据、 历史 数据等。

认为这类数据通常访问频率较低，效率要求相对较低，这类数据通常也比较重要，所以安全存储是首选，分布式存储是不错的选择。用一句话概括它们之间的差异。热数据就近计算，冷数据集中存储。

IPFS 项目集成了BitTorrent、DHT、Git 和SFS 等技术来创建点对点超媒体协议。目标是创建更快、更安全、更开放的下一代互联网，以便永久维护互联网。可用且数据可能是永久性的。存储全局文件存储系统。

Filecoin目前主要存储冷数据，这个阶段的成本也高于云存储的成本，因为它要保证数据的安全存储，存储和验证过程的计算成本更高。Filecoin 是现阶段的安全冷数据存储网络，因为当前客户通常存储需要在Filecoin 网络上长期或永久存储的数据。

当然，Filecoin 也自带搜索功能，可以提供实时的数据搜索和查询。随着Filecoin 网络性能的不断提升，计算能力将不断提升，未来将容纳更多的热点数据。

目前全网算力以60PiB的速度高速增长，使用成本越来越低，为实现大规模数据应用提供了坚实的基础。未来，数据将作为生产资料，Filecoin是生产资料存放的土地。随着IPFS网络的进一步应用，Filecoin将推动IPFS创造越来越多的数据价值。

关系型数据库采用结构化查询语言（即SQL）来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准。它能够支持数据库的CRUD（增加、查询、更新、删除） *** 作，具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询 *** 作。

NoSQL数据库使用的是非结构化查询语言（UnQL），它以数据集（像文档）为单位来管理和 *** 作数据。由于它没有一个统一的标准，所以每个数据库厂商提供产品标准是不一样的，NoSQL中的文档Id与关系型表中主键的概念类似，NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。

扩展资料

扩展方式——

当前社会和科学飞速发展，要支持日益增长的数据库存储需求，当然要求数据库有良好的扩展性能，并且要求数据库支持更多数据并发量，扩展方式是NoSQL数据库与关系型数据库差别最大的地方。

NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式，它的存储方式一定是分布式的，它可以采用横向的方式来开展数据库，也就是可以添加更多数据库服务器到资源池，然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。

区块链(blockchain)技术是维护一个不断增长的数据记录的分布式数据库，这些数据

通过密码学的技术和之前被写入的所有数据关联，使得第三方甚至是节点的拥有者难以篡改。区块(block)包含有数据库中实际需要保存的数据，这些数据通过区块组织起来被写入数据库。链(chain)通常指的是利用Merkle tree等方式来校验当前所有区块是否被修改，这一点用过Git的码农们早就熟悉了，回想一下如何修改Git的历史记录吧。

目前已知的一些区块链技术应用大致有这三类：

公开区块链(public blockchain) 例子：比特币，Ethereum Frontier。公开区块链上的数据所有人都可以访问，所有人都可以发出交易等待被写入区块链。共识过程的参与者（对应比特币中的矿工）通过密码学技术以及内建的经济激励维护数据库的安全。公开区块链是完全的分布式。

协作区块链(federated blockchain) 例子：Hyperledger以及德勤等会计所尝试的审计系统。参与区块链的节点是事先选择好的，节点间很可能是有很好的网络连接。这样的区块链上可以采用非工作量证明的其他共识算法，比如有100家金融机构之间建立了某个区块链，规定必须67个以上的机构同意才算达成共识。这样的区块链上的数据可以是公开的也可以是这些节点参与者内部。部分意义上的分布式。

私有区块链(private blockchain) 例子：Eris Industries。参与的节点只有用户自己，数据的访问和使用有严格的权限管理。近期部分金融机构公布的内部使用的区块链技术大都语焉不详，不过很可能都在这个范围内。

一个最简单的想法就是给分布式系统中每个节点分配一定的ID值域。

比如节点1: 1-100

节点2： 101-200

这样。然后在各个节点内部采用单调递增生成id。

当然还有其他很多方法，可以网上找找资料。

熟悉各种K线图的技术分析。

1不要在短时间内就满仓或者空仓。

2给自己下军令状，及时止盈止损。

3在快速涨跌过程中，尽量不要去 *** 作。

4不要压力太大，心态要放平衡。

5不要去看太多其他人的分析，每个人说的东西，都不一样。本来价格走势就受到众多因素的影响，对未来的一切预测都是五五开，半对半错，相信自己就可以了。

6过度炒币会影响身体健康，但是明显的上涨或者下跌行情到来时，一定要用自己的智慧去做多或者做空，从而赚钱赚币。

虚拟货币是怎样交易的？

1淘宝交易上，买家是先付款的，等在游戏中交易金额完成后，买家确认交易卖家才能收款。整个交易淘宝会要求买家填写收游戏币的ID号姓名。

2在游戏中交易金额时，把交易的过程截图，注意交易的ID号最好与买家的ID号一致。

3如果买家得了游戏币拒绝付款，那么把截图传给淘宝公司，会有公证的裁决的。（我至今没收到过买家反悔的案例）

4有的游戏有自己的交易平台，例如MHXY就有藏宝阁，你可以通过这种平台买卖游戏币，不过游戏商会收手续费。

比特币(bitcoin)是一种由开源的p2p软体产生的数字货币。也有人将比特币意译为“比特金”。虚拟货币比特币(bitcoin)的概念最初由中本聪(satoshinakamoto)在2009年提出，现在比特币也用于指称bitcoin根据中本聪的思路设计发布的开源软件以及建构其上的p2p网络。与大多数货币不同的是，比特币不依赖于特定的中央发行机构，而是使用遍布整个p2p网络节点的分布式数据库来记录货币的交易，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。例如，比特币只能被它的真实拥有者使用，而且仅仅一次，支付完成之后原主人即失去对该份额比特币的所有权。

比特币是一种网络虚拟货币，数量有限，跟腾讯公司的q币类似，但是可以用来套现：可以兑换成大多数国家的货币。你可以使用比特币购买一些虚拟的物品，比如网络游戏当中的衣服、帽子、装备等，只要有人接受，你也可以使用比特币购买现实生活当中的物品。

比特币与其他虚拟货币最大的不同，是其总数量是非常有限的，具有极强的稀缺性。该货币系统在前4年内只有不超过1050万个，之后的总数量将被永久限制在2100万个之内。还有一点是，你可以用电脑生产比特币。

1 基本思想之什么是分库分表？

从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。

2 基本思想之为什么要分库分表？

数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据 *** 作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

3 分库分表的实施策略。

分库分表有垂直切分和水平切分两种。

31 何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据库userDB、日志数据库logDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。

32 何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。例如，我们的userDB中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB：part0DB、part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。

33 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。

如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。

而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。

在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。

4 分库分表存在的问题。

41 事务问题。

在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

42 跨库跨表的join问题。

在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联 *** 作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

43 额外的数据管理负担和数据运算压力。

额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表userTable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。

上述整理于互联网

CosId 旨在提供通用、灵活、高性能的分布式系统 ID 生成器。 目前提供了俩大类 ID 生成器： SnowflakeId （单机 TPS 性能：409W/s JMH 基准测试 ）、 RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000)：3687W+/s JMH 基准测试 )。

从 SnowflakeId 设计上可以看出:

CosId-SnowflakeId 主要解决 SnowflakeId 俩大问题：机器号分配问题、时钟回拨问题。 并且提供更加友好、灵活的使用体验。

默认提供的 DefaultClockBackwardsSynchronizer 时钟回拨同步器使用主动等待同步策略， spinThreshold (默认值 10 毫秒) 用于设置自旋等待阈值， 当大于 spinThreshold

时使用线程休眠等待时钟同步，如果超过 brokenThreshold (默认值 2 秒)时会直接抛出 ClockTooManyBackwardsException 异常。

默认提供的 LocalMachineStateStorage 本地机器状态存储，使用本地文件存储机器号、最近一次时间戳，用作 MachineState 缓存。

默认 SnowflakeId 当发生时钟回拨时会直接抛出 ClockBackwardsException 异常，而使用 ClockSyncSnowflakeId 会使用 ClockBackwardsSynchronizer

主动等待时钟同步来重新生成 ID，提供更加友好的使用体验。

JavaScript 的 NumberMAX_SAFE_INTEGER 只有 53 位，如果直接将 63 位的 SnowflakeId 返回给前端，那么会值溢出的情况，通常我们可以将 SnowflakeId 转换为

String 类型或者自定义 SnowflakeId 位分配来缩短 SnowflakeId 的位数 使 ID 提供给前端时不溢出。

RedisIdGenerator 步长设置为 1 时（每次生成 ID 都需要执行一次 Redis 网络 IO 请求） TPS 性能约为 21W/s ( JMH 基准测试 )，如果在部分场景下我们对 ID 生成的 TPS 性能有更高的要求，那么可以选择使用增加每次 ID 分发步长来降低网络 IO 请求频次，提高 IdGenerator

性能（比如增加步长为 1000，性能可提升到 3545W+/s JMH 基准测试 ）。

在实际使用中我们一般不会所有业务服务使用同一个 IdGenerator ，而是不同的业务使用不同的 IdGenerator ，那么 IdGeneratorProvider

就是为了解决这个问题而存在的，他是 IdGenerator 的容器，可以通过业务名来获取相应的 IdGenerator 。

CosId-Examples

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