历史

早期的BT下载主要是通过开放的网站，进行种子资源的公布。在利用tracker中心服务器完成下载peer的交换，最终实现从下载用户的电脑中获取资源。

在这个过程中，存在两个风险比较大的点：

第一个公布种子的网站，种子文件包含了所需要下载资源的全部信息，很容易被检测出种子内容是否合规，从而关闭种子公布资源站点。

第二个提供tracker的中心服务节点，这个也是很容易从种子中查询到的，很容易被封杀。导致P2P自由的分享环境被打破。

在这个基础上，就出现替代tracker服务器和种子一些新方法，我们简单的介绍下比较主流的去中心化tracker和种子分享网站的P2P分享网络。

torrent and magnet

首先从第一步获取种子开始，我们一般想找一部电影/游戏或者一些其他资源，一般都是网盘搜索，或者去BT站，PT去找种子，或者论坛上去找链接。先介绍下种子和磁链的关系，种子一般以.torrent结尾的索引文件。

torrent

d8:announce62: by13:uTorrent/221013:creation datei1523099215e8:encoding5:UTF-84:infod6:lengthi23715250176e4:name14:SKY HUNTER.iso12:piece lengthi4194304e6:pieces113100:xxx

这种被序列化的信息就是种子了，里面使用的是一种明文的序列化方法。bencode 第二节简单介绍。

反序列化里面主要包含以下信息:

announce:Tracker的主服务器announce-list：Tracker服务器列表comment:种子文件的注释comment.utf-8：种子文件注释的utf-8编码creation date：种子文件建立的时间，是从1970年1月1日00:00:00到现在的秒数。encoding:种子文件的默认编码，比如GB2312，Big5，utf-8等info：所有关于下载的文件的信息都在这个字段里，根据下载的是单个文件还是多个文件，子字段的项目会不同。files：表示文件的名字，大小，该字段包含如下三个子字段：length：文件的大小，用byte计算path：文件的名字，在下载时不可更改path.utf-8：文件名的UTF-8编码，

多文件Torrent的结构的树形图为

Multi-file Torrent├─announce├─announce-list├─comment├─comment.utf-8├─creation date├─encoding├─info│ ├─files│ │ ├─length│ │ ├─path│ │ └─path.utf-8│ ├─name│ ├─name.utf-8│ ├─piece length│ ├─pieces│ ├─publisher│ ├─publisher-url│ ├─publisher-url.utf-8│ └─publisher.utf-8└─nodes

单文件Torrent的结构的树形图为

Single-File Torrent├─announce├─announce-list├─comment├─comment.utf-8├─creation date├─encoding├─info│ ├─length│ ├─name│ ├─name.utf-8│ ├─piece length│ ├─pieces│ ├─publisher│ ├─publisher-url│ ├─publisher-url.utf-8│ └─publisher.utf-8└─nodes

为了解决第一种子文件包含的内容信息太多，容易被检测中其中的关键信息。第二种子文件过大，不太容易扩散分享。出现了一种替代种子文件的信息字符串就是磁力链接。形如：magnet:?xt=urn:btih:b7d9b9d9df8d7678af1f2542677e195fdbdb1674

其中主要字段是 btih，其实这里的值就是bt种子文件中info字段sha1值的base32编码后的字符串。

bencode

种子文件的bencode 包含四种类型的编码：

string类型

string类型的编码格式为[length]:[string]。以字符串的长度开头，加一个冒号，并以字符串内容结束。

示例："abc" => 3:abc

int类型

int类型的编码格式为i[int]e。以i开头，加上数字，以e结尾。

示例：123 => i123e

List<object>类型

List<object>类型的编码格式为l[object]e。以l开头，加上列表中各个元素的编码（元素的类型同样为BEncoding支持的类型），以e结尾。

示例：List<"abc", 123> => l3:abci123ee

Dictionary<string, object>类型

Dictionary<string, object>类型的编码格式为d[Key-Value Pair]e。以d开头，加上字典中每个键值对的编码，以e结尾。

示例：Dictionary<{"name":"create chen"},{"age":23}> => d4:name11:create chen3:agei23ee

以上编码list和dictionary支持嵌套。bencode编码方式也被用在后续的BT查询消息的构建上。

去中心化的peer交换网络 DHT

在去中心化的交换网络上，每个用户（node）都会存储一部分种子信息和种子索引信息。这些索引信息里面包含自己正在下载的资源（peer）、自己周边正在下载的资源信息（peer）、以及一些可能拥有某种子资源的信息（node）。当我们获取到某个种子或者磁链时，就会到这个网络中查询哪些用户在进行这个种子的资源下载，获取这些用户的peer信息（包含ip port token），然后和这些peer进行连接，获取资源。在查询的过程中，主要利用krpc进行调用，krpc是一种基于udp的rpc调用服务。

krpc

基本结构如下：

{    "t":"aa", --transcationID  2^16  two byte    "y":"r",  --message type query->q response->r error->e    "q":" ".  --ping find_node get_peers    "r":{}    "e"    "a":      --query params}

一条 KRPC 消息由一个独立的字典组成，其中有 2 个关键字是所有的消息都包含的，其余的附加关键字取决于消息类型。每一个消息都包含“t”关键字，它是一个代表了 transaction ID 的字符串类型。transaction ID由请求节点产生，并且回复中要包含回显该字段，所以回复可能对应一个节点的多个请求。transaction ID应当被编码为一个短的二进制字符串，比如 2 个字节，这样就可以对应 2^16 个请求。另一个每个 KRPC 消息都包含的关键字是“y”，它由一个字节组成，表明这个消息的类型。y 对应的值有三种情况：q 表示请求，r 表示回复，e 表示错误。

主要包含以下四个操作：

ping

检测节点是否存活。

最基础的请求是一个ping。"q"="ping",一个ping请求有一个参数，"id"，它的值是一个20字节的字符串，包含网络字节排序的发送者的节点ID。一个ping的适当回复有一个关键字"id"，包含发出回复的节点的节点ID。

arguments:  {"id" : "<querying nodes id>"}response: {"id" : "<queried nodes id>"}Example Packetsping Query = {"t":"aa", "y":"q", "q":"ping", "a":{"id":"abcdefghij0123456789"}}bencoded = d1:ad2:id20:abcdefghij0123456789e1:q4:ping1:t2:aa1:y1:qeResponse = {"t":"aa", "y":"r", "r": {"id":"mnopqrstuvwxyz123456"}}bencoded = d1:rd2:id20:mnopqrstuvwxyz123456e1:t2:aa1:y1:re

查找节点。

find_node 被用来查找给定 ID 的节点的联系信息。这时 KPRC 协议中的 "q" == "find_node"。find_node请求包含 2 个参数，第一个参数是 id，包含了请求节点的ID。第二个参数是 target，包含了请求者正在查找的节点的ID。当一个节点接收到了 find_node 的请求，他应该给出对应的回复，回复中包含 2 个关键字 id 和 nodes，nodes 是一个字符串类型，包含了被请求节点的路由表中最接近目标节点的 K(n) 个最接近的节点的联系信息。在规范的DHT网络中，K(n)建议值是8。

arguments:  {"id" : "<querying nodes id>", "target" : "<id of target node>"}response: {"id" : "<queried nodes id>", "nodes" : "<compact node info>"}Example Packetsfind_node Query = {"t":"aa", "y":"q", "q":"find_node", "a": {"id":"abcdefghij0123456789", "target":"mnopqrstuvwxyz123456"}}bencoded = d1:ad2:id20:abcdefghij01234567896:target20:mnopqrstuvwxyz123456e1:q9:find_node1:t2:aa1:y1:qeResponse = {"t":"aa", "y":"r", "r": {"id":"0123456789abcdefghij", "nodes": "def456..."}}bencoded = d1:rd2:id20:0123456789abcdefghij5:nodes9:def456...e1:t2:aa1:y1:re

查找文件peer。

get_peers 与 torrent 文件的 infohash 有关。这时 KPRC 协议中的 "q"="get_peers"。get_peers 请求包含 2 个参数。第一个参数是 id，包含了请求节点的 ID。第二个参数是info_hash，它代表 torrent 文件的 infohash。如果被请求的节点有对应 info_hash 的peers，他将返回一个关键字 values,这是一个列表类型的字符串。每一个字符串包含了 "CompactIP-address/portinfo" 格式的 peers 信息。如果被请求的节点没有这个 infohash 的peers，那么他将返回关键字 nodes，这个关键字包含了被请求节点的路由表中离 info_hash 最近的 K 个节点，

arguments:  {"id" : "<querying nodes id>", "info_hash" : "<20-byte infohash of target torrent>"}response: {"id" : "<queried nodes id>", "token" :"<opaque write token>", "values" : ["<peer 1 info string>", "<peer 2 info string>"]}   or: {"id" : "<queried nodes id>", "token" :"<opaque write token>", "nodes" : "<compact node info>"}Example Packetsget_peers Query = {"t":"aa", "y":"q", "q":"get_peers", "a": {"id":"abcdefghij0123456789", "info_hash":"mnopqrstuvwxyz123456"}}bencoded = d1:ad2:id20:abcdefghij01234567899:info_hash20:mnopqrstuvwxyz123456e1:q9:get_peers1:t2:aa1:y1:qeResponse with peers = {"t":"aa", "y":"r", "r": {"id":"abcdefghij0123456789", "token":"aoeusnth", "values": ["axje.u", "idhtnm"]}}bencoded = d1:rd2:id20:abcdefghij01234567895:token8:aoeusnth6:valuesl6:axje.u6:idhtnmee1:t2:aa1:y1:reResponse with closest nodes = {"t":"aa", "y":"r", "r": {"id":"abcdefghij0123456789", "token":"aoeusnth", "nodes": "def456..."}}bencoded = d1:rd2:id20:abcdefghij01234567895:nodes9:def456...5:token8:aoeusnthe1:t2:aa1:y1:re

发起请求节点。

这个请求用来表明发出 announce_peer 请求的节点，正在某个端口下载 torrent 文件。announce_peer 包含 4个参数。第一个参数是 id，包含了请求节点的 ID；第二个参数是 info_hash，包含了 torrent 文件的infohash；第三个参数是 port 包含了整型的端口号，表明 peer 在哪个端口下载；第四个参数数是 token，这是在之前的get_peers 请求中收到的回复中包含的。收到 announce_peer 请求的节点必须检查这个 token 与之前我们回复给这个节点get_peers 的 token 是否相同。如果相同，那么被请求的节点将记录发送 announce_peer 节点的 IP 和请求中包含的port 端口号在 peer 联系信息中对应的 infohash 下。

arguments:  {"id" : "<querying nodes id>",  "implied_port": <0 or 1>,  "info_hash" : "<20-byte infohash of target torrent>",  "port" : <port number>,  "token" : "<opaque token>"}response: {"id" : "<queried nodes id>"}Example Packetsannounce_peers Query = {"t":"aa", "y":"q", "q":"announce_peer", "a": {"id":"abcdefghij0123456789", "implied_port": 1, "info_hash":"mnopqrstuvwxyz123456", "port": 6881, "token": "aoeusnth"}}bencoded = d1:ad2:id20:abcdefghij012345678912:implied_porti1e9:info_hash20:mnopqrstuvwxyz1234564:porti6881e5:token8:aoeusnthe1:q13:announce_peer1:t2:aa1:y1:qeResponse = {"t":"aa", "y":"r", "r": {"id":"mnopqrstuvwxyz123456"}}bencoded = d1:rd2:id20:mnopqrstuvwxyz123456e1:t2:aa1:y1:re

DHT and Kademlia

DHT （Distributed Hash Table）分布式哈希表，Kad网络是其的一种实现方式。Kademlia协议（以下简称Kad）是美国纽约大学的PetarP. Maymounkov和David Mazieres.在2002年发布的一项研究结果《Kademlia: A peerto -peer information system based onthe XOR metric》。

nodeid

2^160位（bit）的标志id，可以是本机mac的sha1值。在DHT分享网络中，资源的info-hash正好也是160位（bit）。在利用kad网络，将info-hash存储于与其相近的多个node中，方便在查询过程中利用get_peer进行快速逼近。在如何判定是否与其相近，kad网络利用的是xor运算。

xor distance

Kademlia 根据两个标示符之间的距离来把 <key ， value> 对分配给特定的节点。对于两个 160 位标示符 x 和 y ， Kademlia 把它们之间的距离定义为二者按位异或（ XOR ）结果的整数值， d(x,y)=x ⊕y 。

首先，XOR 是一种有效的度量方法（虽然不是欧几里得几何意义上的）。很显然，d(x,x)=0 ；当x 不等于y 时，d(x,y)>0 ，并且对于任意的x,y 来说，d(x,y)=d(y,x) 。XOR 还具有三角特性：d(x,y)+d(y,z) 大于等于d （x,z ）。该三角特性可以从如下事实得出：d(x,y) ⊕d(y,z)=d(x,z) ，并且对于任意大于等于0 的a 和b ：a+b 都大于等于a ⊕b 。

同时，XOR 也刻画出了隐含在我们基于二叉树描绘的系统中距离的概念。在160 位ID 的满二叉树中，两个IDs 间的距离大小就是包含它们的最小子树的高度。当树不是满的时，距离ID x 最近的叶子就是其ID 和x 具有最长的公共前缀的那个叶子。如果树中有空的分支，那么具有最长公共前缀的叶子就会有多个。此时，我们基于该树的空分支，把x 对应的位取反得到ID x’ ，那么距离x’ 最近的叶子即为距离x 最近的叶子。利用xor的距离测算，最坏O(n)即可获得到查询结果。

routing table

路由表是一颗二叉树，其叶子是 k-buckets 。每个 k-bucket 存放着具有某些公共 ID 前缀的节点。前缀就是该 k-bucket 在二叉树中的位置。了因此，每个 k-bucket 覆盖了 ID 空间的某个范围，所有 k-bucket 合起来完整覆盖了整个 160 位 ID 空间。

节点是根据需要动态分配到路由树中的。一开始，节点A的路由树只有一个节点——覆盖整个 ID 空间的单个 k-bucket 。当A通过find_node或者get_peer获取一个新节点的联系信息时，就会试图把其插入到相应的 k-bucket 中。如果该 bucket 不满，简单将其插入即可。否则，如果该 k-bucket 的区间范围包含了A自己的节点 ID ，那么该 bucket 会分裂为两个新的 buckets ，原有的内容会被划分到这两个 buckets 中，接着重复插入过程。如果 k-bucket 已满且不含有A的节点 ID ，那么就直接丢弃这个新的联系信息。需要注意的是P2P节点在线时间是不稳定的，需要定期去ping检测每个k-bucket捅中的节点，如果死掉则剔除掉。按照beps005规范没有更新的节点15分钟需要检测一次。每次krpc操作中可以正常响应的则认为是活跃节点。

在Kad网络中还存在一种高度不平衡的二叉树均衡的过程，在BT的DHT网络中，目前没有看到使用。

BT 爬虫实现要点

1.先伪装自己向公共节点进行find_node 查询，将自己加入网络。

"router.bittorrent.com:6881","router.utorrent.com:6881","dht.transmissionbt.com:6881",

2.在返回的find_node中，替换返回nodeid的某些n位，造成与返回node节点id不在区间内，继续探索整个网络节点分布。

func CreateRandomFindNode(target string) (res []byte, transid string) {msg := make(map[string]interface{})    msg["t"] = TCIDMNGR.GetTranscationID()    msg["y"] = "q"    msg["q"] = "find_node"    msg["a"] = map[string]interface{}{"id": target[:15] + OwnNodeID.ToString()[15:], "target": target}    return []byte(PackageMessage(msg)), msg["t"].(string)}

3.一般BT爬虫被动接收announce_peer 从peer的信息中使用peer wire protocol 获取 metadata 即种子信息。然后分析torrent中的信息确认文件内容。

4.注意进行ip黑名单过滤，DHT网络中，存在很多这样爬虫，在实现过程中，发现北美有个ip爬虫疯狂变更nodeid进行find_node 请求，把内存塞满的情况（1G），注意控制本地DHT表的总节点数。

5.加速搜索过程，在获取get_peer请求时进行递归get_peer请求，注意控制深度。可以扩大K-bucket桶的大小，降低二叉树的深度。

6.在使用peer wire protocol过程中，因为运营商对P2P封锁，很多情况下下载种子失败，可以使用知名种子库进行info-hash下载。

7.注意控制udp发包速度，以免被主机商防火墙误以为中毒。

PT

额外提一点，关于现在的PT，PT网络是禁止开启DHT，防止资源外泄。在PT站发布的种子都会包含PT站的私有tracker服务地址，每个会员下载的种子也会包含自己的私有token，当种子泄露到BT上时，PT管理员很容易封禁掉该会员的信息。PT致力于打造高端高活跃的P2P分享网络。

参考资料

作者:戚华威

来源:微信公众号:讯飞技术沙龙

出处: