分布式网络发展至今，其相关应用已经数以万计，以比特币（Bitcoin）、隐形网计划（I2P）、星际文件系统（IPFS）等为代表的分布式网络在线上交易、匿名通信、高性能文件传输等领域作出了突出贡献。在互联网发展步入快车道的当下，因其诞生之初的特性导致的隐私泄露问题正愈演愈烈，面对这一情况，用户也不得不把目光更多地投向这些分布式网络系统，这就导致了近年来分布式网络用户量的快速增长。
分布式网络之所以受到用户青睐，主要原因在于其点对点（P2P）的通信方式无需依赖第三方服务器对双方的通信内容进行记录和背书，而是靠各自的公私钥对信息进行加密和验证；用户的个人信息只保存在其自行部署的志愿者节点上，他们既是网络服务的使用者，也是整个网络系统的建设者；这样的设计使得分布式网络在一开始就赋予了用户更加主动的地位，极大程度地保护了用户的隐私。
然而，即使分布式网络具有高匿名性，仍面临不小的安全威胁。志愿者节点作为分布式网络的基石，它们的稳定直接关系到整个网络系统的可用性，尤其是一些记录了大量路由信息、在线时长较长的关键节点，若这些节点被多个受控节点联合实施日蚀攻击，对整个网络带来的损失将是巨大的。
近年来随着用户不断地投向分布式网络的怀抱，各种分布式网络的规模正日益扩大，主流分布式网络的扩大趋势愈发明显，与此相对应的，网络面临的风险也大大增加了。因此，开展针对Bitcoin、I2P、IPFS等大规模分布式网络的测量和资源整合对未来应对恶意节点威胁、制定重要节点连接策略是有重要意义的。
Bitcoin 节点探测：基于 Bitcoin 通信协议，重构ForceDiscoverPeers函数实现主动查询，以随机漫步策略向地址管理器节点发送getaddr消息获取节点信息并设置定时任务；修改入站连接监听方法与地址广播频率，通过捕获节点握手与广播行为实现被动采集，获取节点 IP、端口、服务类型等核心信息。
I2P 节点探测：部署受控 Floodfill 节点，通过生成伪节点 ID 并周期性发送DatabaseLookupMessage消息实现主动查询，同时重构 RESEED 方法提高补种频率；基于DatabaseStoreMessage消息解析 RouterInfo 结构，提取节点公钥、地址等关键字段，并监听查询请求发起方信息实现被动采集，覆盖 Floodfill 节点与普通路由节点。
IPFS 节点探测：以FindPeer消息为核心，设计两种主动查询策略，一是构造伪节点 ID 向 K 桶节点发起查询，二是针对知名 CID 查询内容提供者节点；重构SetupDiscovery函数，增强入站连接监听，记录连接发起方信息实现被动采集，适配 IPFS 多协议传输特性。
Kafka 消息中转：为三类网络分别配置专属 Kafka 主题（Bitcoin：bitcoin、I2P：darknet、IPFS：ipfs-nodes），通过自定义生产者方法将采集的节点信息按字段封装为消息，异步打入消息队列，利用 Kafka 高吞吐特性实现数据缓冲，避免大量数据一次性写入数据库导致的进程死锁。
采用Vue+SpringBoot前后端分离架构，开发一站式分布式网络资源可视化系统，将结构化的节点信息转化为直观的可视化图表，支持节点信息的检索、查看、分析，为分布式网络研究者提供友好的交互界面与数据查询工具，系统包含五大核心功能子模块，覆盖节点信息的全维度展示。
独立设计实现四大核心模块，采用前后端分离架构，各模块松耦合协同：
节点探测采集：针对三类网络协议特性，定制 “主动查询 + 被动采集” 方案，重构客户端源码实现周期性节点信息收集。
数据存储转储：搭建 Kafka+MySQL 架构，Kafka 缓冲高并发数据，MySQL 按网络类型个性化建表，实现结构化存储与去重。
多维度分析：从地理分布、ASN 归属、节点稳定性等维度统计，揭示三类网络节点集中化风险等核心特征。
可视化系统：开发一站式平台，包含表单检索、节点详情、全球分布、节点画像、时间 / 协议分布五大功能。
二、核心技术栈
开发语言：C++、Go、Java、JavaScript；框架工具：Vue2.6、Spring Boot、ECharts、Vue Router；数据存储：MySQL、Kafka；辅助技术：geoLite2、Docker、Git、Navicat。
三、实现亮点与难点
亮点
差异化探测：针对三类网络协议定制探测逻辑，大幅提升节点覆盖率；
高效数据处理：Kafka+MySQL 架构解决高并发写入问题，补充地理与 ASN 信息，数据完整性突出；
一站式可视化：整合三类网络数据，支持多条件检索与多维度图表展示，打破传统单一网络刻画局限；
高扩展性：模块化设计便于后续新增分布式网络接入。
难点
多协议适配：三类网络协议差异大，需平衡探测效率与网络友好性；
大规模数据处理：优化数据库索引与查询逻辑，通过分页和懒加载解决 IPFS 海量数据加载延迟；
可视化精准呈现：适配不同网络差异化数据，定制图表配置实现精准刻画；
跨模块协同：通过标准化 API 与数据格式，保障各环节数据一致性与传输效率。
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