分布式哈希表 (DHT) 是一种去中心化系统，用于跨节点网络存储和检索数据，旨在高效扩展，而无需依赖中央服务器。 DHT 的核心运作方式类似于传统的哈希表——使用键来映射值——但将数据和工作负载分配到多台机器上。 网络中的每个节点负责键值对的一个子集，该子集由一致性哈希算法确定。 这使得系统可以通过分散负载来处理大型数据集和高请求量，确保没有单个节点成为瓶颈。 DHT 具有容错性，因为数据会在节点之间复制，从而降低了单个机器发生故障时丢失数据的风险。
DHT 的一个关键示例是 Kademlia 协议，该协议用于对等 (P2P) 网络（如 BitTorrent）。 在 Kademlia 中，每个节点都维护一个邻居路由表，并且使用基于节点 ID 之间 XOR 运算的距离度量来定位数据。 例如，当搜索文件时，节点会迭代查询更接近目标键的对等节点，直到找到数据为止。 另一个例子是 Amazon Dynamo，它使用类似于 DHT 的架构来跨服务器分区和复制数据，从而在其云存储系统中实现高可用性。 DHT 还支持区块链网络，例如 IPFS（星际文件系统），其中内容寻址和去中心化存储依赖于分布式哈希原理来避免中心化控制。
虽然 DHT 在可扩展性和弹性方面表现出色，但它们也存在一些权衡。 与集中式系统相比，查找操作通常需要多个网络跃点，这可能会导致延迟。 此外，在动态网络（节点频繁加入或离开）中，维护跨副本的一致性可能具有挑战性。 例如，在 P2P 文件共享场景中，在系统协调更改之前，可能会暂时存在过期或冲突的数据。 尽管存在这些挑战，DHT 仍然是构建去中心化应用程序的基本工具，它在效率和容错方面提供了平衡，这在传统架构中很难实现。 开发人员经常在需要水平扩展的场景中实现它们，例如大规模缓存、内容分发网络或去中心化数据库。