編譯分布式存儲上限

Ⅰ 比特幣是什麼貨幣

比特幣是電子貨幣/網路虛擬貨幣的一種。

比特幣：又稱「比特金」，是一種網路虛擬貨幣，網民可以使用比特幣購買一些虛擬物品，比如網路游戲當中的衣服、帽子、裝備等，網民之間也有用來購買現實物品的情況。

西維吉尼亞州民主黨參議員喬·曼欽（Joe Manchin）2014年2月26日向美國聯邦政府多個監管部門發出公開信，希望有關機構能夠就比特幣鼓勵非法活動和擾亂金融秩序的現狀予以重視，並要求能盡快採取行動，以全面封殺該電子貨幣。

2017年1月24日中午12：00起，中國三大比特幣平台正式開始收取交易費。

(1)編譯分布式存儲上限擴展閱讀：

貨幣特徵：

1，去中心化：比特幣是第一種分布式的虛擬貨幣，整個網路由用戶構成，沒有中央銀行。去中心化是比特幣安全與自由的保證 。

2，全世界流通：比特幣可以在任意一台接入互聯網的電腦上管理。不管身處何方，任何人都可以挖掘、購買、出售或收取比特幣。

3，專屬所有權：操控比特幣需要私鑰，它可以被隔離保存在任何存儲介質。除了用戶自己之外無人可以獲取。

4，低交易費用：可以免費匯出比特幣，但最終對每筆交易將收取約1比特分的交易費以確保交易更快執行。

5，無隱藏成本：作為由A到B的支付手段，比特幣沒有繁瑣的額度與手續限制。知道對方比特幣地址就可以進行支付。

6，跨平台挖掘：用戶可以在眾多平台上發掘不同硬體的計算能力。

比特幣優點：

1，完全去處中心化，沒有發行機構，也就不可能操縱發行數量。其發行與流通，是通過開源的p2p演算法實現。

2，匿名、免稅、免監管。

3，健壯性。比特幣完全依賴p2p網路，無發行中心，所以外部無法關閉它。比特幣價格可能波動、崩盤，多國政府可能宣布它非法，但比特幣和比特幣龐大的p2p網路不會消失。

4，無國界、跨境。跨國匯款，會經過層層外匯管制機構，而且交易記錄會被多方記錄在案。但如果用比特幣交易，直接輸入數字地址，點一下滑鼠，等待p2p網路確認交易後，大量資金就過去了。不經過任何管控機構，也不會留下任何跨境交易記錄。

5，山寨者難於生存。由於比特幣演算法是完全開源的，誰都可以下載到源碼，修改些參數，重新編譯下，就能創造一種新的p2p貨幣。

但這些山寨貨幣很脆弱，極易遭到51%攻擊。任何個人或組織，只要控制一種p2p貨幣網路51%的運算能力，就可以隨意操縱交易、幣值，這會對p2p貨幣構成毀滅性打擊。

很多山寨幣，就是死在了這一環節上。而比特幣網路已經足夠健壯，想要控制比特幣網路51%的運算力，所需要的cpu/gpu數量將是一個天文數字。

比特幣缺點

1，交易平台的脆弱性。比特幣網路很健壯，但比特幣交易平台很脆弱。交易平台通常是一個網站，而網站會遭到黑客攻擊，或者遭到主管部門的關閉。

2，交易確認時間長。比特幣錢包初次安裝時，會消耗大量時間下載歷史交易數據塊。而比特幣交易時，為了確認數據准確性，會消耗一些時間，與p2p網路進行交互，得到全網確認後，交易才算完成。

3，價格波動極大。由於大量炒家介入，導致比特幣兌換現金的價格如過山車一般起伏。使得比特幣更適合投機，而不是匿名交易。

4，大眾對原理不理解，以及傳統金融從業人員的抵制。活躍網民了解p2p網路的原理，知道比特幣無法人為操縱和控制。

但大眾並不理解，很多人甚至無法分清比特幣和Q幣的區別。「沒有發行者」是比特幣的優點，但在傳統金融從業人員看來，「沒有發行者」的貨幣毫無價值。

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Ⅲ 基於mogileFS搭建分布式文件系統--海量小文件的存儲利器

1.簡介

分布式文件系統（Distributed File System）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通過計算機網路與節點相連。分布式文件系統的設計基於客戶機/伺服器模式。一個典型的網路可能包括多個供多用戶訪問的伺服器。另外，對等特性允許一些系統扮演客戶機和伺服器的雙重角色。例如，用戶可以「發表」一個允許其他客戶機訪問的目錄，一旦被訪問，這個目錄對客戶機來說就像使用本地驅動器一樣。

當下我們處在一個互聯網飛速發展的信息 社會 ，在海量並發連接的驅動下每天所產生的數據量必然以幾何方式增長，隨著信息連接方式日益多樣化，數據存儲的結構也隨著發生了變化。在這樣的壓力下使得人們不得不重新審視大量數據的存儲所帶來的挑戰，例如：數據採集、數據存儲、數據搜索、數據共享、數據傳輸、數據分析、數據可視化等一系列問題。

傳統存儲在面對海量數據存儲表現出的力不從心已經是不爭的事實，例如：縱向擴展受陣列空間限制、橫向擴展受交換設備限制、節點受文件系統限制。

然而分布式存儲的出現在一定程度上有效的緩解了這一問題，之所以稱之為緩解是因為分布式存儲在面對海量數據存儲時也並非十全十美毫無壓力，依然存在的難點與挑戰例如：節點間通信、數據存儲、數據空間平衡、容錯、文件系統支持等一系列問題仍處在不斷摸索和完善中。

2.分布式文件系統的一些解決方案

Google Filesystem適合存儲海量大個文件，元數據存儲與內存中

HDFS（Hadoop Filesystem）GFS的山寨版，適合存儲大量大個文件

TFS（Taobao Filesystem）淘寶的文件系統，在名稱節點上將元數據存儲與關系資料庫中，文件數量不在受限於名稱節點的內容空間，可以存儲海量小文件LustreOracle開發的企業級分布式系統，較重量級MooseFS基於FUSE的格式，可以進行掛載使用MogileFS

擅長存儲海量的小數據，元數據存儲與關系型資料庫中

1.簡介

MogileFS是一個開源的分布式文件系統，用於組建分布式文件集群，由LiveJournal旗下DangaInteractive公司開發，Danga團隊開發了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不錯的開源項目：(註：Perlbal是一個強大的Perl寫的反向代理伺服器)。MogileFS是一個開源的分布式文件系統。

目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如國外的一些公司,日本前幾名的公司基本都在使用這個.

國內所知道的使用 MogileFS 的公司有圖片託管網站 yupoo又拍,digg, 土豆, 豆瓣,1 號店, 大眾點評,搜狗,安居客等等網站.基本很多網站容量，圖片都超過 30T 以上。

2.MogileFS特性

1) 應用層提供服務，不需要使用核心組件

2）無單點失敗，主要有三個組件組成，分為tracker（跟蹤節點）、mogstore（存儲節點）、database（資料庫節點）

3）自動復制文件，復制文件的最小單位不是文件，而是class

4）傳輸中立，無特殊協議，可以通過NFS或HTTP實現通信

5）簡單的命名空間：沒有目錄，直接存在與存儲空間上，通過域來實現

6）不用共享任何數據

3.MogileFS的組成

1）Tracker--跟蹤器，調度器

MogileFS的核心，是一個調度器，mogilefsd進程就是trackers進程程序,trackers的主要職責有：刪除數據、復制數據、監控、查詢等等.這個是基於事件的( event-based ) 父進程/消息匯流排來管理所有來之於客戶端應用的交互(requesting operations to be performed), 包括將請求負載平衡到多個"query workers"中,然後讓 mogilefs的子進程去處理.

mogadm,mogtool的所有操作都要跟trackers打交道,Client的一些操作也需要定義好trackers,因此最好同時運行多個trackers來做負載均衡.trackers也可以只運行在一台機器上，使用負載均衡時可以使用搞一些簡單的負載均衡解決方案，如haproxy，lvs，nginx等，

tarcker的配置文件為/etc/mogilefs/mogilefsd.conf，監聽在TCP的7001埠

2）Database--資料庫部分

主要用來存儲mogilefs的元數據，所有的元數據都存儲在資料庫中，因此，這個數據相當重要，如果資料庫掛掉，所有的數據都不能用於訪問，因此，建議應該對資料庫做高可用

3）mogstored--存儲節點

數據存儲的位置，通常是一個HTTP（webDAV）伺服器，用來做數據的創建、刪除、獲取，任何 WebDAV 伺服器都可以, 不過推薦使用 mogstored . mogilefsd可以配置到兩個機器上使用不同埠… mogstored 來進行所有的 DAV 操作和流量,IO監測, 並且你自己選擇的HTTP伺服器(默認為 perlbal)用來做 GET 操作給客戶端提供文件.

典型的應用是一個掛載點有一個大容量的SATA磁碟. 只要配置完配置文件後mogstored程序的啟動將會使本機成為一個存儲節點.當然還需要mogadm這個工具增加這台機器到Cluster中.

配置文件為/etc/mogilefs/mogstored.conf，監聽在TCP的7500埠

4.基本工作流程

應用程序請求打開一個文件 (通過RPC 通知到 tracker, 找到一個可用的機器). 做一個 「create_open」 請求.

tracker 做一些負載均衡(load balancing)處理，決定應該去哪兒，然後給應用程序一些可能用的位置。

應用程序寫到其中的一個位置去 (如果寫失敗，他會重新嘗試並寫到另外一個位置去）.

應用程序 (client) 通過」create_close」 告訴tracker文件寫到哪裡去了.

tracker 將該名稱和域命的名空間關聯 (通過資料庫來做的)

tracker, 在後台, 開始復制文件，知道他滿足該文件類別設定的復制規則

然後,應用程序通過 「get_paths」 請求 domain+key (key == 「filename」) 文件, tracker基於每一位置的I/O繁忙情況回復(在內部經過 database/memcache/etc 等的一些抉擇處理), 該文件可用的完整 URLs地址列表.

應用程序然後按順序嘗試這些URL地址. (tracker』持續監測主機和設備的狀態，因此不會返回死連接,默認情況下他對返回列表中的第一個元素做雙重檢查，除非你不要他這么做..)

1.拓撲圖

說明：1.用戶通過URL訪問前端的nginx

2.nginx根據特定的挑選演算法，挑選出後端一台tracker來響應nginx請求

3.tracker通過查找database資料庫，獲取到要訪問的URL的值，並返回給nginx

4.nginx通過返回的值及某種挑選演算法挑選一台mogstored發起請求

5.mogstored將結果返回給nginx

6.nginx構建響應報文返回給客戶端

2.ip規劃

角色運行軟體ip地址反向代理nginx192.168.1.201存儲節點與調度節點1

mogilefs192.168.1.202存儲節點與調度節點2

mogilefs192.168.1.203資料庫節點

MariaDB192.168.1.204

3.資料庫的安裝操作並為授權

關於資料庫的編譯安裝，請參照本人相關博文http://wangfeng7399.blog.51cto.com/3518031/1393146，本處將不再累贅，本處使用的為yum源的安裝方式安裝mysql

4.安裝mogilefs. 安裝mogilefs，可以使用yum安裝，也可以使用編譯安裝，本處通過yum安裝

5.初始化資料庫

可以看到在資料庫中創建了一些表

6.修改配置文件，啟動服務

7.配置mogilefs

添加存儲主機

添加存儲設備

添加域

添加class

8.配置192.168.1.203的mogilefs 。切記不要初始化資料庫，配置應該與192.168.1.202一樣

9.嘗試上傳數據，獲取數據，客戶端讀取數據

上傳數據，在任何一個節點上傳都可以

獲取數據

客戶端查看數據

我們可以通過任何一個節點查看到數據

要想nginx能夠實現對後端trucker的反向代理，必須結合第三方模塊來實現

1.編譯安裝nginx

2.准備啟動腳本

3.nginx與mofilefs互聯

查看效果

5.配置後端truckers的集群

查看效果

大功告成了，後續思路，前段的nginx和資料庫都存在單點故障，可以實現高可用集群

Ⅳ rust可以開發分布式系統嗎

rust是可以開發分布式系統的。

引子

構建一個分布式系統 並不是一件容易的事情，我們需要考慮很多的問題，首先就是我們的系統到底需要提供什麼樣的功能，譬如：

• 一致性：我們是否需要保證整個系統的線性一致性，還是能容忍短時間的數據不一致，只支持最終一致性。

• 穩定性：我們能否保證系統 7 x 24 小時穩定運行。系統的可用性是 4 個 9，還有 5 個 9？如果出現了機器損壞等災難情況，系統能否做的自動恢復。

• 擴展性：當數據持續增多，能否通過添加機器就自動做到數據再次平衡，並且不影響外部服務。

• 分布式事務：是否需要提供分布式事務支持，事務隔離等級需要支持到什麼程度。

上面的問題在系統設計之初，就需要考慮好，作為整個系統的設計目標。為了實現這些特性，我們就需要考慮到底採用哪一種實現方案，取捨各個方面的利弊等。

後面，我將以我們開發的分布式 Key-Value TiKV 作為實際例子，來說明下我們是如何取捨並實現的。

TiKV

TiKV 是一個分布式 Key-Value store，它使用 Rust 開發，採用 Raft 一致性協議保證數據的強一致性，以及穩定性，同時通過 Raft 的 Configuration Change 機制實現了系統的可擴展性。

TiKV 提供了基本的 KV API 支持，也就是通常的 Get，Set，Delete，Scan 這樣的 API。TiKV 也提供了支持 ACID 事務的 Transaction API，我們可以使用 Begin 開啟一個事務，在事務裡面對 Key 進行操作，最後再用 Commit 提交一個事務，TiKV 支持 SI 以及 SSI 事務隔離級別，用來滿足用戶的不同業務場景。

Rust

在規劃好 TiKV 的特性之後，我們就要開始進行 TiKV 的開發。這時候，我們面臨的第一個問題就是採用什麼樣的語言進行開發。當時，擺在我們眼前的有幾個選擇：

• Go，Go 是我們團隊最擅長的一門語言，而且 Go 提供的 goroutine，channel 這些機制，天生的適合大規模分布式系統的開發，但靈活方便的同時也有一些甜蜜的負擔，首先就是 GC，雖然現在 Go 的 GC 越來越完善，但總歸會有短暫的卡頓，另外 goroutine 的調度也會有切換開銷，這些都可能會造成請求的延遲增高。

• Java，現在世面上面有太多基於 Java 做的分布式系統了，但 Java 一樣有 GC 等開銷問題，同時我們團隊在 Java 上面沒有任何開發經驗，所以沒有採用。

• C++，C++ 可以認為是開發高性能系統的代名詞，但我們團隊沒有特別多的同學能熟練掌握 C++，所以開發大型 C++ 項目並不是一件非常容易的事情。雖然使用現代 C++ 的編程方式能大量減少 data race，dangling pointer 等風險，我們仍然可能犯錯。

當我們排除了上面幾種主流語言之後，我們發現，為了開發 TiKV，我們需要這門語言具有如下特性：

• 靜態語言，這樣才能最大限度的保證運行性能。

• 無 GC，完全手動控制內存。

• Memory safe，盡量避免 dangling pointer，memory leak 等問題。

• Thread safe，不會遇到 data race 等問題。

• 包管理，我們可以非常方便的使用第三方庫。

• 高效的 C 綁定，因為我們還可能使用一些 C library，所以跟 C 交互不能有開銷。

綜上，我們決定使用 Rust，Rust 是一門系統編程語言，它提供了我們上面想要的語言特性，但選擇 Rust 對我們來說也是很有風險的，主要有兩點：

• 我們團隊沒有任何 Rust 開發經驗，全部都需要花時間學習 Rust，而偏偏 Rust 有一個非常陡峭的學習曲線。

• 基礎網路庫的缺失，雖然那個時候 Rust 已經出了 1.0，但我們發現很多基礎庫都沒有，譬如在網路庫上面只有 mio，沒有好用的 RPC 框架，HTTP 也不成熟。

但我們還是決定使用 Rust，對於第一點，我們團隊花了將近一個月的時間來學習 Rust，跟 Rust 編譯器作斗爭，而對於第二點，我們就完全開始自己寫。

幸運的，當我們越過 Rust 那段陣痛期之後，發現用 Rust 開發 TiKV 異常的高效，這也就是為啥我們能在短時間開發出 TiKV 並在生產環境中上線的原因。

一致性協議

對於分布式系統來說，CAP 是一個不得不考慮的問題，因為 P 也就是 Partition Tolerance 是一定存在的，所以我們就要考慮到底是選擇 C - Consistency 還是 A - Availability。

我們在設計 TiKV 的時候就決定 - 完全保證數據安全性，所以自然就會選擇 C，但其實我們並沒有完全放棄 A，因為多數時候，畢竟斷網，機器停電不會特別頻繁，我們只需要保證 HA - High Availability，也就是 4 個 9 或者 5 個 9 的可用性就可以了。

既然選擇了 C，我們下一個就考慮的是選用哪一種分布式一致性演算法，現在流行的無非就是 Paxos 或者 Raft，而 Raft 因為簡單，容易理解，以及有很多現成的開源庫可以參考，自然就成了我們的首要選擇。

在 Raft 的實現上，我們直接參考的 etcd 的 Raft。etcd 已經被大量的公司在生產環境中使用，所以它的 Raft 庫質量是很有保障的。雖然 etcd 是用 Go 實現的，但它的 Raft library 是類似 C 的實現，所以非常便於我們用 Rust 直接翻譯。在翻譯的過程中，我們也給 etcd 的 Raft fix 了一些 bug，添加了一些功能，讓其變得更加健壯和易用。

現在 Raft 的代碼仍然在 TiKV 工程裡面，但我們很快會將獨立出去，變成獨立的 library，這樣大家就能在自己的 Rust 項目中使用 Raft 了。

使用 Raft 不光能保證數據的一致性，也可以藉助 Raft 的 Configuration Change 機制實現系統的水平擴展，這個我們會在後面的文章中詳細的說明。

存儲引擎

選擇了分布式一致性協議，下一個就要考慮數據存儲的問題了。在 TiKV 裡面，我們會存儲 Raft log，然後也會將 Raft log 裡面實際的客戶請求應用到狀態機裡面。

首先來看狀態機，因為它會存放用戶的實際數據，而這些數據完全可能是隨機的 key - value，為了高效的處理隨機的數據插入，自然我們就考慮使用現在通用的 LSM Tree 模型。而在這種模型下，RocksDB 可以認為是現階段最優的一個選擇。

RocksDB 是 Facebook 團隊在 LevelDB 的基礎上面做的高性能 Key-Value Storage，它提供了很多配置選項，能讓大家根據不同的硬體環境去調優。這里有一個梗，說的是因為 RocksDB 配置太多，以至於連 RocksDB team 的同學都不清楚所有配置的意義。

關於我們在 TiKV 中如何使用，優化 RocksDB，以及給 RocksDB 添加功能，fix bug 這些，我們會在後面文章中詳細說明。

而對於 Raft Log，因為任意 Log 的 index 是完全單調遞增的，譬如 Log 1，那麼下一個 Log 一定是 Log 2，所以 Log 的插入可以認為是順序插入。這種的，最通常的做法就是自己寫一個 Segment File，但現在我們仍然使用的是 RocksDB，因為 RocksDB 對於順序寫入也有非常高的性能，也能滿足我們的需求。但我們不排除後面使用自己的引擎。

因為 RocksDB 提供了 C API，所以可以直接在 Rust 裡面使用，大家也可以在自己的 Rust 項目裡面通過 rust-rocksdb 這個庫來使用 RocksDB。

分布式事務

要支持分布式事務，首先要解決的就是分布式系統時間的問題，也就是我們用什麼來標識不同事務的順序。通常有幾種做法：

• TrueTime，TrueTime 是 Google Spanner 使用的方式，不過它需要硬體 GPS + 原子鍾支持，而且 Spanner 並沒有在論文裡面詳細說明硬體環境是如何搭建的，外面要自己實現難度比較大。

• HLC，HLC 是一種混合邏輯時鍾，它使用 Physical Time 和 Logical Clock 來確定事件的先後順序，HLC 已經在一些應用中使用，但 HLC 依賴 NTP，如果 NTP 精度誤差比較大，很可能會影響 commit wait time。

• TSO，TSO 是一個全局授時器，它直接使用一個單點服務來分配時間。TSO 的方式很簡單，但會有單點故障問題，單點也可能會有性能問題。

TiKV 採用了 TSO 的方式進行全局授時，主要是為了簡單。至於單點故障問題，我們通過 Raft 做到了自動 fallover 處理。而對於單點性能問題，TiKV 主要針對的是 PB 以及 PB 以下級別的中小規模集群，所以在性能上面只要能保證每秒百萬級別的時間分配就可以了，而網路延遲上面，TiKV 並沒有全球跨 IDC 的需求，在單 IDC 或者同城 IDC 情況下，網路速度都很快，即使是異地 IDC，也因為有專線不會有太大的延遲。

解決了時間問題，下一個問題就是我們採用何種的分布式事務演算法，最通常的就是使用 2 PC，但通常的 2 PC 演算法在一些極端情況下面會有問題，所以業界要不通過 Paxos，要不就是使用 3 PC 等演算法。在這里，TiKV 參考 Percolator，使用了另一種增強版的 2 PC 演算法。

這里先簡單介紹下 Percolator 的分布式事務演算法，Percolator 使用了樂觀鎖，也就是會先緩存事務要修改的數據，然後在 Commit 提交的時候，對要更改的數據進行加鎖處理，然後再更新。採用樂觀鎖的好處在於對於很多場景能提高整個系統的並發處理能力，但在沖突嚴重的情況下反而沒有悲觀鎖高效。

對於要修改的一行數據，Percolator 會有三個欄位與之對應，Lock，Write 和 Data：

• Lock，就是要修改數據的實際 lock，在一個 Percolator 事務裡面，有一個 primary key，還有其它 secondary keys， 只有 primary key 先加鎖成功，我們才會再去嘗試加鎖後續的 secondary keys。

• Write，保存的是數據實際提交寫入的 commit timestamp，當一個事務提交成功之後，我們就會將對應的修改行的 commit timestamp 寫入到 Write 上面。

• Data，保存實際行的數據。

當事務開始的時候，我們會首先得到一個 start timestamp，然後再去獲取要修改行的數據，在 Get 的時候，如果這行數據上面已經有 Lock 了，那麼就可能終止當前事務，或者嘗試清理 Lock。

當我們要提交事務的時候，先得到 commit timestamp，會有兩個階段：

• Prewrite：先嘗試給 primary key 加鎖，然後嘗試給 second keys 加鎖。如果對應 key 上面已經有 Lock，或者在 start timestamp 之後，Write 上面已經有新的寫入，Prewrite 就會失敗，我們就會終止這次事務。在加鎖的時候，我們也會順帶將數據寫入到 Data 上面。

• Commit：當所有涉及的數據都加鎖成功之後，我們就可以提交 primay key，這時候會先判斷之前加的 Lock 是否還在，如果還在，則刪掉 Lock，將 commit timestamp 寫入到 Write。當 primary key 提交成功之後，我們就可以非同步提交 second keys，我們不用在乎 primary keys 是否能提交成功，即使失敗了，也有機制能保證數據被正常提交。

Ⅳ 比特幣到底是什麼

比特幣（Bitcoin）是一種基於去中心化，採用點對點網路與共識主動性，開放源代碼，以區塊鏈作為底層技術的虛擬加密貨幣，由中本聰在2008年提出，2009年誕生。 比特幣沒有一個集中的發行方，由網路節點的計算生成，可以在任意一台接入互聯網的電腦上買賣，並且具有極強的稀缺性。

從比特幣的本質說起，比特幣的本質其實就是一堆復雜演算法所生成的特解。特解是指方程組所能得到有限個解中的一組。而每一個特解都能解開方程並且是唯一的。以鈔票來比喻的話，比特幣就是鈔票的冠字型大小碼，你知道了某張鈔票上的冠字型大小碼，你就擁有了這張鈔票。而挖礦的過程就是通過龐大的計算量不斷的去尋求這個方程組的特解，這個方程組被設計成了只有 2100 萬個特解，所以比特幣的上限就是 2100 萬個。

要挖掘比特幣可以下載專用的比特幣運算工具，然後注冊各種合作網站，把注冊來的用戶名和密碼填入計算程序中，再點擊運算就正式開始。完成Bitcoin客戶端安裝後，可以直接獲得一個Bitcoin地址，當別人付錢的時候，只需要自己把地址貼給別人，就能通過同樣的客戶端進行付款。在安裝好比特幣客戶端後，它將會分配一個私鑰和一個公鑰。需要備份你包含私鑰的錢包數據，才能保證財產不丟失。如果不幸完全格式化硬碟，個人的比特幣將會完全丟失。

貨幣特徵
去中心化：比特幣是第一種分布式的虛擬貨幣，整個網路由用戶構成，沒有中央銀行。去中心化是比特幣安全與自由的保證 。

全世界流通：比特幣可以在任意一台接入互聯網的電腦上管理。不管身處何方，任何人都可以挖掘、購買、出售或收取比特幣。

專屬所有權：操控比特幣需要私鑰，它可以被隔離保存在任何存儲介質。除了用戶自己之外無人可以獲取。

低交易費用：可以免費匯出比特幣，但最終對每筆交易將收取約1比特分的交易費以確保交易更快執行。

無隱藏成本：作為由A到B的支付手段，比特幣沒有繁瑣的額度與手續限制。知道對方比特幣地址就可以進行支付。

跨平台挖掘：用戶可以在眾多平台上發掘不同硬體的計算能力。

優點
完全去處中心化，沒有發行機構，也就不可能操縱發行數量。其發行與流通，是通過開源的p2p演算法實現。

匿名、免稅、免監管。

健壯性。比特幣完全依賴p2p網路，無發行中心，所以外部無法關閉它。比特幣價格可能波動、崩盤，多國政府可能宣布它非法，但比特幣和比特幣龐大的p2p網路不會消失。

無國界、跨境。跨國匯款，會經過層層外匯管制機構，而且交易記錄會被多方記錄在案。但如果用比特幣交易，直接輸入數字地址，點一下滑鼠，等待p2p網路確認交易後，大量資金就過去了。不經過任何管控機構，也不會留下任何跨境交易記錄。

山寨者難於生存。由於比特幣演算法是完全開源的，誰都可以下載到源碼，修改些參數，重新編譯下，就能創造一種新的p2p貨幣。但這些山寨貨幣很脆弱，極易遭到51%攻擊。任何個人或組織，只要控制一種p2p貨幣網路51%的運算能力，就可以隨意操縱交易、幣值，這會對p2p貨幣構成毀滅性打擊。很多山寨幣，就是死在了這一環節上。而比特幣網路已經足夠健壯，想要控制比特幣網路51%的運算力，所需要的CPU/GPU數量將是一個天文數字。

缺點
交易平台的脆弱性。比特幣網路很健壯，但比特幣交易平台很脆弱。交易平台通常是一個網站，而網站會遭到黑客攻擊，或者遭到主管部門的關閉。

交易確認時間長。比特幣錢包初次安裝時，會消耗大量時間下載歷史交易數據塊。而比特幣交易時，為了確認數據准確性，會消耗一些時間，與p2p網路進行交互，得到全網確認後，交易才算完成。

價格波動極大。由於大量炒家介入，導致比特幣兌換現金的價格如過山車一般起伏。使得比特幣更適合投機，而不是匿名交易。

大眾對原理不理解，以及傳統金融從業人員的抵制。活躍網民了解p2p網路的原理，知道比特幣無法人為操縱和控制。但大眾並不理解，很多人甚至無法分清比特幣和Q幣的區別。「沒有發行者」是比特幣的優點，但在傳統金融從業人員看來，「沒有發行者」的貨幣毫無價值。

Ⅵ 什麼是DFS（分布式文件系統）以及DFS的優點

通過 DFS（分布式文件系統），一台伺服器上的某個共享點能夠作為駐留在其他伺服器上的共享資源的宿主。DFS 以透明方式鏈接文件伺服器和共享文件夾，然後將其映射到單個層次結構，以便可以從一個位置對其進行訪問，而實際上數據卻分布在不同的位置。用戶不必再轉至網路上的多個位置以查找所需的信息，而只需連接到：
\\DfsServer\Dfsroot

用戶在訪問此共享中的文件夾時將被重定向到包含共享資源的網路位置。這樣，用戶只需知道 DFS 根目錄共享即可訪問整個企業的共享資源。

DFS 拓撲從 DFS 樹的根目錄開始。位於邏輯層次結構頂部的 DFS 根目錄映射到一個物理共享。DFS 鏈接將域名系統 (DNS) 名稱映射到目標共享文件夾或目標 DFS 根目錄的 UNC 名稱。當 DFS 客戶端訪問 DFS 共享文件夾時，DFS 伺服器將 DNS 名稱映射到 UNC 名稱並將引用返回給該客戶端，以使它能夠找到共享文件夾。將 DNS 名稱映射到 UNC 名稱使數據的物理位置對用戶是透明的，這樣用戶便無須記住存儲文件夾的伺服器。當 DFS 客戶端請求 DFS 共享的引用時，DFS 伺服器將使用分區情況表 (PKT) 將 DFS 客戶端定向到物理共享。對於基於域的 DFS，PKT 存儲在 Active Directory 中；對於獨立的 DFS，PKT 存儲在注冊表中。在網路環境中，PKT 維護有關 DFS 拓撲的所有信息，包括其到基礎物理共享的映射。DFS 伺服器將 DFS 客戶端定向到與請求的 DFS 鏈接相對應的副本共享列表後，DFS 客戶端使用 Active Directory 站點拓撲連接到同一站點中的一個副本，如果該站點中沒有提供副本，則連接到該站點以外的一個副本。

分布式軟體系統(Distributed Software Systems)是支持分布式處理的軟體系統,是在由通信網路互聯的多處理機體系結構上執行任務的系統。它包括分布式操作系統、分布式程序設計語言及其編譯(解釋)系統、分布式文件系統和分布式資料庫系統等。

分布式操作系統負責管理分布式處理系統資源和控
分布式系統的類型，大致可以歸為三類：

1、分布式數據，但只有一個總? 據庫，沒有局部資料庫。

2、分層式處理，每一層都有自己的資料庫。

3、充分分散的分布式網路，沒有中央控制部分，各節點之間的聯接方式又可以有多種，如鬆散的聯接，緊密的聯接，動態的聯接，廣播通知式聯接等。

Ⅶ 楦胯挋緋葷粺瀵瑰唴瀛樻湁浠涔堣佹眰鍚楋紵

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