[区块链]快速搭建部署SPA应用到Web3.0（IPFS）

项目简述

本文主要记录作为非web开发人员（本人），如何实现迅速部署自己的第一个SPA应用至星际文件系统 IPFS 作为入门web3.0 的第一个练习，拿我自身来说，前后端知识基本为0，我的基本流程如下：

• 选择合适的应用类型(SPA)

• 挑选简单模板并套用（H5+Bootstarp+原生javascript）

• 代码托管平台(Github)

• 白嫖免费部署服务:

  • 传统方式：Githubpages
  • PAAS（platform as a service）选择1: fleek （我的选择）
  • PAAS（platform as a service）选择2: 4everland

• 第三方表单服务提供商formspree实现留言功能

• 通过github绑定fleek部署

• 下载IPFS客户端, 连接至fleek部署的节点

• 测试如果替换掉html的音频视频链接为IPFS的地址，在备份足够多的情况下，是否P2P加载更快

• 更新网页内容：只需git经典三步，add，commit，push即可，因为已经绑定fleek

• CI/CD：无

• 优化：没有框架，html页面有重复的部分，我个人目前用md自动转换为html，也符合日常需求

最终效果

• Githubpage: https://yaozeliang.github.io/resume/
• IPFS:https://ipfs.fleek.co/ipfs/QmUzk9oyUCzaXsf8jedVqLzRFi1rBxTRdKfExA2pzFJeBU
• CID(Content Identifier):QmddHLkhzHixGpTAGopDNJ8dF3i6UrdrsEiMwsDt2x52G5
  
  

挑选模板，修改，增加留言服务，push到github上

这是我挑选的模板链接: 点我预览，这款模板2017年上线，没有使用框架，ajax配合原生javascript，但是恰好符合我的目标，考虑到当前PAAS平台部署react,django等项目还不太成熟，我选择最简单的单页面应用

本着白嫖的原则，我们可以使用github提供的免费网页部署服务。但是只适合单页面应用，套任意的前端模板就行。首先简单修改模板，本地运行没问题后，经典三步推到github：

git add
git commit -m "First commit"
git push origin master

接着可以迅速在文件所在的仓库中找到对应选项勾上，成为githubpage的项目后会自动寻找目录的index.html， 一般大家都是拿部署文档用，我这里因为有个人需求，想做的稍微美观些：

这时我们点击提示的url已经能看到部署成了，每次本地修改push后相当于重新部署了下，等待几分钟就可以看到变化，有一些延迟，不过对于免费的东西不能要求太多。不要忘了提前用remote add origin 挂载到相关的仓库就行，比如我这里的话就是resume

放在github上有个明显的好处，方便对接很多其他服务，比如关于留言的部分可以直接用免费的留言服务商formfree：
它的功能就是自动生成一个表单和地址，这样我们只要post到这个地址就行：
测试后留言功能没有问题，可以进行下一步了

选择PAAS平台部署，下载IPFS客户端或者通过CLI查看验证媒体文件的ID和哈希

这里就可以看出github很方便，使用fleek不用注册，直接选择用github登录就行，然后挑选你要部署的仓库，后端选择IPFS就行了，目前fleek也支持一些主流框架，我还没有尝试，不过看到了gatsby，hugo，react，nodejs这些：



接下来就可以看到我们的结果了:https://ipfs.fleek.co/ipfs/QmUzk9oyUCzaXsf8jedVqLzRFi1rBxTRdKfExA2pzFJeBU 我们如果点击媒体的路径 https://ipfs.fleek.co/ipfs/QmUzk9oyUCzaXsf8jedVqLzRFi1rBxTRdKfExA2pzFJeBU/images就可以看到已经在IPFS上了：

下载IPFS的客户端打开后链接节点，利用刚才生成的哈希值QmUzk9oyUCzaXsf8jedVqLzRFi1rBxTRdKfExA2pzFJeBU可以直接查看到
接入节点后可以看到当前和我们连接的其他节点：

现在我看了下媒体文件的视频，已经不知道什么时候开始被分成很多份了，这是说其他
节点已经备份了我这个文件的缓存吗？可以多研究下。

做个实验，我原来的html里路径引用的是本地video/xxx.mp4，如果我把路径替换为ipfs的，加载会更快吗？P2P?

原来的代码：

          <a class="lightbox mfp-iframe" href="video/powerapps.mp4"title="Stock Management">
 </a>

尝试替换为IPFS的链接，这样如果通过githubpage访问，加载的视频是引用的IPFS地址

  <a class="lightbox mfp-iframe" href="https://ipfs.io/ipfs/Qmb6ZTkEPuy79rXo6WiPhiBkfiNmUFBaH4i1Dh6DYxhXK8filename=powerapps.mp4"title="Stock Management">
 </a>

结果我看不出来什么区别。。。。简单看了下，IPFS的merkle DAG结构 用的是有向图无循环拓扑排序，这个很巧，我最近刚好用拓扑排序解解决了工作中的一个实际问题：如何不使用entreprise版本实现Dremio的环境备份：Dremio付费功能

具体详情以后会再记录下，但是简化问题就是，我们从preprod上线到prod的时候，需要从数据源，pds，vds，reflection依次生成和preprod一样的数据集，但是你的sql查询会互相有依赖关系，比如select a from b,c 通过api获取到所有datasets的时候，需要先做排序，不然可能会出现生成 a在b，c之前的情况。 这种关系不能用二叉树，因为每个vds可能有多个父母，解决方法就是拓扑有向图排序，可以保证始终先生成parent(s):

这里引用下别人的答案，这也是我的方法：

from collections import defaultdict 

 ####发现上面的代码有点问题（不知道是不是我的问题），所以我自己写了一个，同时也加深下对于拓扑的了解
class Graph: 
    # 构造函数
    def __init__(self,vertices): 
        # 创建用处存储图中点之间关系的dict{v: [u, i]}(v,u,i都是点,表示边<v, u>, <v, i>)：边集合
        self.graph = defaultdict(list) 
        # 存储图中点的个数
        self.V = vertices

    # 添加边
    def add_edge(self,u,v): 
        # 添加边<u, v>
        self.graph[u].append(v) 
    # 获取一个存储图中所有点的状态:dict{key: Boolean}
    # 初始时全为False
    def set_keys_station(self):
        keyStation = {}
        key = list(self.graph.keys())
        # 因为有些点，没有出边，所以在key中找不到，需要对图遍历找出没有出边的点
        if len(key) < self.V:
            for i in key:
                for j in self.graph[i]:
                    if j not in key:
                        key.append(j)
        for ele in key:
            keyStation[ele] = False
        return keyStation

    # 拓扑排序
    def topological_sort(self):
        # 拓扑序列
        queue = []
        # 点状态字典
        station = self.set_keys_station()
        # 由于最坏情况下每一次循环都只能排序一个点，所以需要循环点的个数次
        for i in range(self.V):
            # 循环点状态字典，elem：点
            for elem in station:
                # 这里如果是已经排序好的点就不进行排序操作了
                if not station[elem]:
                    self.topological_sort_util(elem, queue, station)
        return queue   
    # 对于点进行排序     
    def topological_sort_util(self, elem, queue, station):
        # 设置点的状态为True，表示已经排序完成
        station[elem] = True
        # 循环查看该点是否有入边，如果存在入边，修改状态为False
        # 状态为True的点，相当于排序完成，其的边集合不需要扫描
        for i in station:
            if elem in self.graph[i] and not station[i]:
                station[elem] = False
        # 如果没有入边，排序成功，添加到拓扑序列中
        if station[elem]:
            queue.append(elem)

g= Graph(6) 
g.add_edge(5, 2); 
g.add_edge(5, 0); 
g.add_edge(4, 0); 
g.add_edge(4, 1); 
g.add_edge(2, 3); 
g.add_edge(3, 1); 
  
print ("拓扑排序结果：")
print(g.topological_sort())

拓扑排序结果：
[5, 4, 2, 3, 1, 0]

IPFS的思路大概也是如此，通过不断寻址(CID)在节点间跳跃可以p2p的方式下载文件，实现了真正去中心化的网络，这可能也是作者自信的命名为星际文件系统的原因吧。。。至于能不能实现他的野心取代http协议，要看之后的生态发展了

简单总结

• githubpage要求必须是public的仓库，如果有朋友也需要类似的模板，欢迎0元购。。。
• 个人感觉IPFS缺陷还是集中在性能和数据优化，接口问题