好的，它们基本上是一个非常简单的想法。DHT 为您提供类似字典的界面，但节点分布在网络中。DHT
的诀窍是通过散列该键找到存储特定键的节点，因此实际上您的哈希表存储桶现在是网络中的独立节点。

这提供了很多容错性和可靠性，并可能带来一些性能优势，但它也引发了很多令人头疼的问题。例如，当一个节点因故障或其他原因离开网络时会发生什么？以及当节点加入时如何重新分配密钥以使负载大致平衡。想一想，无论如何，您如何均匀分配密钥？当一个节点加入时，如何避免重新散列所有内容？（请记住，如果您增加存储桶的数量，您必须在普通哈希表中执行此操作）。

解决其中一些问题的一个示例 DHT 是由 n 个节点组成的逻辑环，每个节点负责 1/n
的密钥空间。将节点添加到网络后，它会在环上找到一个位于其他两个节点之间的位置，并负责其兄弟节点中的一些密钥。这种方法的美妙之处在于环中的其他节点都不会受到影响。只有两个兄弟节点必须重新分配密钥。

例如，假设在三节点环中，第一个节点的密钥为 0-10，第二个节点为 11-20，第三个节点为 21-30。如果第四个节点出现并将自己插入节点 3 和 0
之间（记住，它们在一个环中），它可以负责 3 的一半密钥空间，所以现在它处理 26-30，节点 3 处理 21 -25。

还有许多其他的覆盖结构，例如使用基于内容的路由来找到存储密钥的正确节点。在环中定位密钥需要一次在环中搜索一个节点（除非您保留本地查找表，这在数千个节点的
DHT 中存在问题），这是 O(n) 跳路由。其他结构 - 包括增强环 - 保证 O(log n) 跳路由，并且一些声称以更多维护为代价的 O(1)
跳路由。

阅读维基百科页面，如果你真的想更深入地了解，请查看哈佛的这个课程页面，它有一个非常全面的阅读列表。