❶ 区块链技术中的共识算法
关于区块链技术的一些讲解和知识点分析我们已经给大家分享过很多次了。今天，回龙观java课程就再来了解一下，区块链技术中的共识算法的一些基本定义与特点。
简单过一下区块链
我们一般意识形态中的链是铁链，由铁铸成，一环扣一环。形象地，区块链的手中迟也可以这么理解，只不过它不是由铁铸成，而是由拥有一定数据结构的块连接而成，这是一个简单的雏形
通俗讲解共识
所谓共识，通俗来说，就是我们大家对某种事物的理解达成一致的意思。比如说日常的开会讨论问题，又比如判断一个动物是不是猫，我们肉眼看了后觉得像猫，其满足猫的特征，那么我们认为它是猫。共识，是一种规则。
继续我们的会议例子。参与会议的人，通过开会的方式来达到谈论解决问题。
对比区块链中，参与挖矿的矿工通过某种共识方式(算法)来解决让自己的账本跟其他节点的账本保持一致。让账本保持一致的深入一层意思就是，让链中区块信息保持一致。
为什么需要共识，不需要可不可以？当然不可以，生活中没了共识的规则，一切乱套。区块链没了共识的规则，各个节点各干各的，失去一致的意义。
这两个例子的对应的关系如下：
会议的人=挖矿的矿工
开会=共识方式(算法)
谈论解决问题=让自己的账本跟其他节点的账本保持一致
如果你对节点的概念意思不懂，请先理解为矿工，一个节点内部包含很多培斗角色，矿工是其中之一。
共识算法
目前常见的在区块链中，节点们让自己的账本跟其他节点的账本保持一致的共识方式(算法)有如下几种：
PoW，代表者是比特币(BTC)
弊端：
矿池的出现，一定程度上违背了去中心化的初衷，同时也使得51%攻击成为可能，影响其安全性。
存在巨大的算力浪费，看看矿池消耗大量的电力资源，随着难度增加，挖出的不够付电费
PoS，代表者是以太坊(ETH)，从PoW过度到PoS
弊端：
破坏者对网络的攻击成本很低，拥有代币就能竞争
另外拥有代币数毕李量大的节点获得记账权的概率会更大，会使得网络共识受少数富裕账户支配，从而失去公正性。
❷ 刚刚了解，谁能告诉我区块链是什么通俗解释一下区块链技术的方法
大家共同记账的方式，也被称为“分布式”或“去中心化”，因为人人都记账，且账本的准确性由程式算法决定，而非某个权威机构。
这就是区块链，核心讲完了，区块链就这么简单，一个共同记账的账本
区块链技术六大核心算法：
区块链核心算法一：拜占庭协定
拜占庭的故事大概是这么说的：拜占庭帝国拥有巨大的财富，周围10个邻邦垂诞已久，但拜占庭高墙耸立，固若金汤，没有一个单独的邻邦能够成功入侵。任何单个邻邦入侵的都会失败，同时也有可能自身被其他9个邻邦入侵。拜占庭帝国防御能力如此之强，至少要有十个邻邦中的一半以上同时进攻，才有可能攻破。然而，如果其中的一个或者几个邻邦本身答应好一起进攻，但实际过程出现背叛，那么入侵者可能都会被歼灭。于是每一方都小心行事，不敢轻易相信邻国。这就是拜占庭将军问题。
区块链核心算法二：非对称加密技术
在上述拜占庭协定中，如果10个将军中的几个同时发起消息，势必会造成系统的混乱，造成各说各的攻击时间方案，行动难以一致。谁都可以发起进攻的信息，但由谁来发出呢？其实这只要加入一个成本就可以了，即：一段时间内只有一个节点可以传播信息。当某个节点发出统一进攻的消息后，各个节点收到发起者的消息必须签名盖章，确认各自的身份。
区块链核心算法三：容错问题
我们假设在此网络中，消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送，并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外，节点的行为可以是任意的：可以随时加入、退出网络，可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等，还可能发生各种人为或非人为的故障。我们的算法对由共识节点组成的共识系统，提供的容错能力，这种容错能力同时包含安全性和可用性，并适用于任何网络环境。
区块链核心算法四：Paxos 算法（一致性算法）
Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。 节点通信存在两种模型：共享内存和消息传递。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。
区块链核心算法五：共识机制
区块链共识算法主要是工作量证明和权益证明。拿比特币来说，其实从技术角度来看可以把PoW看成重复使用的Hashcash，生成工作量证明在概率上来说是一个随机的过程。开采新的机密货币，生成区块时，必须得到所有参与者的同意，那矿工必须得到区块中所有数据的PoW工作证明。与此同时矿工还要时时观察调整这项工作的难度，因为对网络要求是平均每10分钟生成一个区块。
区块链核心算法六：分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在网络中的各个角落。所以，分布式存储技术并不是每台电脑都存放完整的数据，而是把数据切割后存放在不同的电脑里。就像存放100个鸡蛋，不是放在同一个篮子里，而是分开放在不同的地方，加起来的总和是100个。想了解更多可以多利用网络搜索，网络搜索结果-小知识
❸ 国际首条车联网区块链IOV Blockchain于中国黄埔正式面向全球开源
北京时间2020年1月14日，广东中科智能区块链技术有限公司在广州黄埔成功举行车联网区块链底层技术全球开源，暨生态服务体系启动发布会，面向全球发布车联网区块链IOVBlockchain底层技术平台，凭借MDPoS算法及跨链技术，正式成为第四代区块链算法技术的代表平台，跻身全球前十大区块链底层技术平台。中科公司落户黄埔后在短短两个月时间内，区块链技术专利申请数量已达到中国人民银行申请数量的11.2%，全球最大区块链技术专利申请公司阿里巴巴的1.3%，成为广州黄埔区块链产业成功孵化，参与全球区块链技术竞争的中坚力量。中科公司、广州智能网联汽车示范区运营中心、珍宝巴士集团在发布会上签署区块链技术应用合作三方协议，成为黄埔区区块链技术应用的又一重要场景。
区块链产业发展过程中的技术基础设施路线尤为重要，包括底层算法能力、开源服务能力、生态体系发展能力、行业标准化进程及数字芯片产业应用等核心内容。中科公司经过长期科研孵化，已完成底层区块链算法的开源，及启动生态服务体系，并将在2020年启动车联网区块链标准化建设及数字芯片的设计研发。IOVBlockchain的开源及生态服务启动，标志着中国区块链底层技术实力正在改变全球新一代信息技术竞争格局，在底层技术及商业生态上，作为区块链核心技术代表之一，引领中国区块链产业，成为参与全球范围内竞争的中国力量。
本次发布会得到了广州市黄埔区工业和信息化局的指导及广州市区块链产业协会、粤港澳大湾区区块链联盟、BLOCKCHAIN728、及广东省汽车用品商会及车联网分会等单位的支持，来自行业组织、区块链核心企业等代表100余人出席发布会并参与技术对接活动。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
❹ 区块链 --- 共识算法
PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算，并且其运算结果能被其他节点快速验算，以耗用时间、能源做担保，以确保服务与资源被真正的需求所使用。
PoW算法中最基本的技术原理是使用哈希算法。假设求哈希值Hash(r)，若原始数据为r（raw），则运算结果为R（Result）。
R = Hash(r)
哈希函数Hash()的特性是，对于任意输入值r，得出结果R，并且无法从R反推回r。当输入的原始数据r变动1比特时，其结果R值完全改变。在比特币的PoW算法中，引入算法难度d和随机值n，得到以下公式：
Rd = Hash(r+n)
该公式要求在填入随机值n的情况下，计算结果Rd的前d字节必须为0。由于哈希函数结果的未知性，每个矿工都要做大量运算之后，才能得出正确结果，而算出结果广播给全网之后，其他节点只需要进行一次哈希运算即可校验。PoW算法就是采用这种方式让计算消耗资源，而校验仅需一次。
PoS算法要求节点验证者必须质押一定的资金才有挖矿打包资格，并且区域链系统在选定打包节点时使用随机的方式，当节点质押的资金越多时，其被选定打包区块的概率越大。
POS模式下，每个币每天产生1币龄，比如你持有100个币，总共持有了30天，那么，此时你的币龄就为3000。这个时候，如果你验证了一个POS区块，你的币龄就会被清空为0，同时从区块中获得相对应的数字货币利息。
节点通过PoS算法出块的过程如下：普通的节点要成为出块节点，首先要进行资产的质押，当轮到自己出块时，打包区块，然后向全网广播，其他验证节点将会校验区块的合法性。
DPoS算法和PoS算法相似，也采用股份和权益质押。
但不同的是，DPoS算法采用委托质押的方式，类似于用全民选举代表的方式选出N个超级节点记账出块。
选民把自己的选票投给某个节点，如果某个节点当选记账节点，那么该记账节点往往在获取出块奖励后，可以采用任意方式来回报自己的选民。
这N个记账节点将轮流出块，并且节点之间相互监督，如果其作恶，那么会被扣除质押金。
通过信任少量的诚信节点，可以去除区块签名过程中不必要的步骤，提高了交易的速度。
拜占庭问题：
拜占庭是古代东罗马帝国的首都，为了防御在每块封地都驻扎一支由单个将军带领的军队，将军之间只能靠信差传递消息。在战争时，所有将军必须达成共识，决定是否共同开战。
但是，在军队内可能有叛徒，这些人将影响将军们达成共识。拜占庭将军问题是指在已知有将军是叛徒的情况下，剩余的将军如何达成一致决策的问题。
BFT：
BFT即拜占庭容错，拜占庭容错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击等原因，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错技术被设计用来处理这些异常行为，并满足所要解决的问题的规范要求。
拜占庭容错系统 ：
发生故障的节点被称为 拜占庭节点 ，而正常的节点即为 非拜占庭节点 。
假设分布式系统拥有n台节点，并假设整个系统拜占庭节点不超过m台（n ≥ 3m + 1），拜占庭容错系统需要满足如下两个条件：
另外，拜占庭容错系统需要达成如下两个指标：
PBFT即实用拜占庭容错算法，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，算法的时间复杂度是O(n^2)，使得在实际系统应用中可以解决拜占庭容错问题
PBFT是一种状态机副本复制算法，所有的副本在一个视图（view）轮换的过程中操作，主节点通过视图编号以及节点数集合来确定，即：主节点 p = v mod |R|。v：视图编号，|R|节点个数，p：主节点编号。
PBFT算法的共识过程如下：客户端（Client）发起消息请求（request），并广播转发至每一个副本节点（Replica），由其中一个主节点（Leader）发起提案消息pre-prepare，并广播。其他节点获取原始消息，在校验完成后发送prepare消息。每个节点收到2f+1个prepare消息，即认为已经准备完毕，并发送commit消息。当节点收到2f+1个commit消息，客户端收到f+1个相同的reply消息时，说明客户端发起的请求已经达成全网共识。
具体流程如下 ：
客户端c向主节点p发送
主节点收到客户端的请求，需要进行以下交验：
a. 客户端请求消息签名是否正确。
非法请求丢弃。正确请求，分配一个编号n，编号n主要用于对客户端的请求进行排序。然后广播一条<
副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下交验：
a. 主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。
b. 当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。
c. d与m的摘要是否一致。
d. n是否在区间[h, H]内。
非法请求丢弃。正确请求，副本节点i向其他节点包括主节点发送一条
主节点和副本节点收到PREPARE消息，需要进行以下交验：
a. 副本节点PREPARE消息签名是否正确。
b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。
c. n是否在区间[h, H]内。
d. d是否和当前已收到PRE-PPREPARE中的d相同
非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的PREPARE消息，则向其他节点包括主节点发送一条
主节点和副本节点收到COMMIT消息，需要进行以下交验：
a. 副本节点COMMIT消息签名是否正确。
b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。
c. d与m的摘要是否一致。
d. n是否在区间[h, H]内。
非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的COMMIT消息，说明当前网络中的大部分节点已经达成共识，运行客户端的请求操作o，并返回
如果主节点作恶，它可能会给不同的请求编上相同的序号，或者不去分配序号，或者让相邻的序号不连续。备份节点应当有职责来主动检查这些序号的合法性。
如果主节点掉线或者作恶不广播客户端的请求，客户端设置超时机制，超时的话，向所有副本节点广播请求消息。副本节点检测出主节点作恶或者下线，发起View Change协议。
View Change协议 ：
副本节点向其他节点广播
当主节点p = v + 1 mod |R|收到 2f 个有效的VIEW-CHANGE消息后，向其他节点广播
副本节点收到主节点的NEW-VIEW消息，验证有效性，有效的话，进入v+1状态，并且开始 中的PRE-PREPARE消息处理流程。
在上述算法流程中，为了确保在View Change的过程中，能够恢复先前的请求，每一个副本节点都记录一些消息到本地的log中，当执行请求后副本节点需要把之前该请求的记录消息清除掉。
最简单的做法是在Reply消息后，再执行一次当前状态的共识同步，这样做的成本比较高，因此可以在执行完多条请求K（例如：100条）后执行一次状态同步。这个状态同步消息就是CheckPoint消息。
副本节点i发送
这是理想情况，实际上当副本节点i向其他节点发出CheckPoint消息后，其他节点还没有完成K条请求，所以不会立即对i的请求作出响应，它还会按照自己的节奏，向前行进，但此时发出的CheckPoint并未形成stable。
为了防止i的处理请求过快，设置一个上文提到的 高低水位区间[h, H] 来解决这个问题。低水位h等于上一个stable checkpoint的编号，高水位H = h + L，其中L是我们指定的数值，等于checkpoint周期处理请求数K的整数倍，可以设置为L = 2K。当副本节点i处理请求超过高水位H时，此时就会停止脚步，等待stable checkpoint发生变化，再继续前进。
在区块链场景中，一般适合于对强一致性有要求的私有链和联盟链场景。例如，在IBM主导的区块链超级账本项目中，PBFT是一个可选的共识协议。在Hyperledger的Fabric项目中，共识模块被设计成可插拔的模块，支持像PBFT、Raft等共识算法。
Raft基于领导者驱动的共识模型，其中将选举一位杰出的领导者(Leader)，而该Leader将完全负责管理集群，Leader负责管理Raft集群的所有节点之间的复制日志。
下图中，将在启动过程中选择集群的Leader（S1），并为来自客户端的所有命令/请求提供服务。 Raft集群中的所有节点都维护一个分布式日志（复制日志）以存储和提交由客户端发出的命令（日志条目）。 Leader接受来自客户端的日志条目，并在Raft集群中的所有关注者（S2，S3，S4，S5）之间复制它们。
在Raft集群中，需要满足最少数量的节点才能提供预期的级别共识保证， 这也称为法定人数。 在Raft集群中执行操作所需的最少投票数为 (N / 2 +1) ，其中N是组中成员总数，即 投票至少超过一半 ，这也就是为什么集群节点通常为奇数的原因。 因此，在上面的示例中，我们至少需要3个节点才能具有共识保证。
如果法定仲裁节点由于任何原因不可用，也就是投票没有超过半数，则此次协商没有达成一致，并且无法提交新日志。
数据存储：Tidb/TiKV
日志：阿里巴巴的 DLedger
服务发现：Consul& etcd
集群调度：HashiCorp Nomad
只能容纳故障节点(CFT)，不容纳作恶节点
顺序投票，只能串行apply，因此高并发场景下性能差
Raft通过解决围绕Leader选举的三个主要子问题，管理分布式日志和算法的安全性功能来解决分布式共识问题。
当我们启动一个新的Raft集群或某个领导者不可用时，将通过集群中所有成员节点之间协商来选举一个新的领导者。 因此，在给定的实例中，Raft集群的节点可以处于以下任何状态: 追随者(Follower)，候选人(Candidate)或领导者(Leader)。
系统刚开始启动的时候，所有节点都是follower，在一段时间内如果它们没有收到Leader的心跳信号，follower就会转化为Candidate；
如果某个Candidate节点收到大多数节点的票，则这个Candidate就可以转化为Leader，其余的Candidate节点都会回到Follower状态；
一旦一个Leader发现系统中存在一个Leader节点比自己拥有更高的任期(Term)，它就会转换为Follower。
Raft使用基于心跳的RPC机制来检测何时开始新的选举。 在正常期间， Leader 会定期向所有可用的 Follower 发送心跳消息（实际中可能把日志和心跳一起发过去）。 因此，其他节点以 Follower 状态启动，只要它从当前 Leader 那里收到周期性的心跳，就一直保持在 Follower 状态。
当 Follower 达到其超时时间时，它将通过以下方式启动选举程序：
根据 Candidate 从集群中其他节点收到的响应，可以得出选举的三个结果。
共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为 复制状态机 ：
简单来说： 相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态 。不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一下不确定的值，比如本地时间等。使用replicated log是一个很不错的注意，log具有持久化、保序的特点，是大多数分布式系统的基石。
有了Leader之后，客户端所有并发的请求可以在Leader这边形成一个有序的日志（状态）序列，以此来表示这些请求的先后处理顺序。Leader然后将自己的日志序列发送Follower，保持整个系统的全局一致性。注意并不是强一致性，而是 最终一致性 。
日志由有序编号（log index）的日志条目组成。每个日志条目包含它被创建时的任期号（term），和日志中包含的数据组成，日志包含的数据可以为任何类型，从简单类型到区块链的区块。每个日志条目可以用[ term, index, data]序列对表示，其中term表示任期， index表示索引号，data表示日志数据。
Leader 尝试在集群中的大多数节点上执行复制命令。 如果复制成功，则将命令提交给集群，并将响应发送回客户端。类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要超过一半节点同意（处于工作状态）即可。
leader 、 follower 都可能crash，那么 follower 维护的日志与 leader 相比可能出现以下情况
当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制follower复制自己的log， Leader会从后往前试 ，每次AppendEntries失败后尝试前一个日志条目（递减nextIndex值）， 直到成功找到每个Follower的日志一致位置点（基于上述的两条保证），然后向后逐条覆盖Followers在该位置之后的条目 。所以丢失的或者多出来的条目可能会持续多个任期。
要求候选人的日志至少与其他节点一样最新。如果不是，则跟随者节点将不投票给候选者。
意味着每个提交的条目都必须存在于这些服务器中的至少一个中。如果候选人的日志至少与该多数日志中的其他日志一样最新，则它将保存所有已提交的条目，避免了日志回滚事件的发生。
即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：
因此， 某一任期内一定只有一个leader 。
当集群中节点的状态发生变化（集群配置发生变化）时，系统容易受到系统故障。 因此，为防止这种情况，Raft使用了一种称为两阶段的方法来更改集群成员身份。 因此，在这种方法中，集群在实现新的成员身份配置之前首先更改为中间状态（称为联合共识）。 联合共识使系统即使在配置之间进行转换时也可用于响应客户端请求，它的主要目的是提升分布式系统的可用性。
❺ 区块链入门的教程
可是，简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么，有何特别之处，很少有解释。
下面，我就来尝试，写一篇最好懂的区块链教程。毕竟它也不是很难的东西，核心概念非常简单，几句话就能说清楚。我希望读完本文，你不仅可以理解区块链，还会明白什么是挖矿、为什么挖矿越来越难等问题。
需要说明的是，我并非这方面的专家。虽然很早就关注，但是仔细地了解区块链，还是从今年初开始。文中的错误和不准确的地方，欢迎大家指正。
一、区块链的本质
区块链是什么？一句话，它是一种特殊的分布式数据库。
首先，区块链的主要作用是储存信息。任何需要保存的信息，都可以写入区块链，也可以从里面读取，所以它是数据库。
其次，任何人都可以架设服务器，加入区块链网络，成为一个节点。区块链的世界里面，没有中心节点，每个节点都是平等的，都保存着整个数据库。你可以向任何一个节点，写入/读取数据，因为所有节点最后都会同步，保证区块链一致。
二、区块链的最大特点
分布式数据库并非新发明，市场上早有此类产品。但是，区块链有一个革命性特点。
区块链没有管理员，它是彻底无中心的。其他的数据库都有管理员，但是区块链没有。如果有人想对区块链添加审核，也实现不了，因为它的设计目标就是防止出现居于中心地位的管理当局。
正是因为嫌败无法管理，区块链才能做到无法被控制。否则一旦大公司大集团控制了管理权，他们就会控制整个平台，其他使用者就都必须听命于他们了。
但是，没有了管理员，人人都可以往里面写入数据，怎么才能保证数据是可信的呢？被坏人改了怎么办？请接着往下读，这就是区块链奇妙的地方。
三、区块
区块链由一个个区块(block)组成。区块很像数据库的记录，每次写入数据，就是创建一个区块。
每个区块包含两个部分。
区块头(Head)：记录当前区块的特征值
区块体(Body)：实际数据
区块头包含了当前区块的多项特征值。
生成时间
实际数据(即区块体)的哈希
上一个区块的哈希
...
这里，你需要理解什么叫哈希(hash)，这是理解区块链必需的。
所谓哈希就是计算机可以对任意内容，计算出一个长度相同的特征值。区块链的 哈希长度是256位，这就是说，不管原始内容是什么，最后都会计算出一个256位的二进制数字。而且可以保证，只要原始内容不同，对应的哈希一定是不同的。
举例来说，字符串123的哈希是(十六进制)，转成二进制就是256位，而且只有123能得到这个哈希。(理论上，其他字符串也有可能得到这个哈希，但是概率极低，可以近似认为不可能发生。)
因此，就有两个重要的推论。
推论1：每个区块的哈希都是不一样的，可以通过哈希标识区块。
推论2：如果区块的内容变了，它的哈希一定会改变。
四、 Hash 的不可修改性
区块与哈希是一一对应的，每个区块的哈希都是针对区块头(Head)计算的。也就是说，把区块头的各项特征值，按照顺序连接在一起，组成一个很长的字符串，再对这个字符串计算哈希。
Hash = SHA256( 区块头 )
上面就是区块哈希的计算公式，SHA256是区块链的哈希算法。注意，这个公式里面只包含区块头，不包含区块体，也就是说，哈希由区块头唯一决定，
前面说过，区块头包含很多内容，其中有当前区块体的哈希，还有上一个区块的哈希。这意味着，如果当前区块体的内容变了，或者上一个区块的哈希变了，一定会引起当前区块的哈希改弯首变。
这一点对区块链有重大意义。如果有人修改了一个区块，该区块的哈希就变了。为了让后面的区块还能连到它(因为下一个区块包含上一个区块的哈希)，该人必须依次修改后面所有的区块，否则被改掉的区块就脱离区块链了。由于后面要提到的原因，哈希的计算很耗时，短时间内修改多个区块几乎不可能发生，除非有人掌握了全网51%以上的计算能力。
正是通过这种联动机制，区块链保证了自身的可靠性，数据一旦写入，就无法被篡改。这就像历史一样，发生了就是发生了，从此再无法改变。
每个区块都连着上一个区块，这也是区块链这个名字的由来。
五、采矿
由于必须保证节点之间的同步，所以新区块的添加速度芹闹颤不能太快。试想一下，你刚刚同步了一个区块，准备基于它生成下一个区块，但这时别的节点又有新区块生成，你不得不放弃做了一半的计算，再次去同步。因为每个区块的后面，只能跟着一个区块，你永远只能在最新区块的后面，生成下一个区块。所以，你别无选择，一听到信号，就必须立刻同步。
所以，区块链的发明者中本聪(这是假名，真实身份至今未知)故意让添加新区块，变得很困难。他的设计是，平均每10分钟，全网才能生成一个新区块，一小时也就六个。
这种产出速度不是通过命令达成的，而是故意设置了海量的计算。也就是说，只有通过极其大量的计算，才能得到当前区块的有效哈希，从而把新区块添加到区块链。由于计算量太大，所以快不起来。
这个过程就叫做采矿(mining)，因为计算有效哈希的难度，好比在全世界的沙子里面，找到一粒符合条件的沙子。计算哈希的机器就叫做矿机，操作矿机的人就叫做矿工。
六、难度系数
读到这里，你可能会有一个疑问，人们都说采矿很难，可是采矿不就是用计算机算出一个哈希吗，这正是计算机的强项啊，怎么会变得很难，迟迟算不出来呢？
原来不是任意一个哈希都可以，只有满足条件的哈希才会被区块链接受。这个条件特别苛刻，使得绝大部分哈希都不满足要求，必须重算。
原来，区块头包含一个难度系数(difficulty)，这个值决定了计算哈希的难度。举例来说，第100000个区块的难度系数是 14484.16236122。
区块链协议规定，使用一个常量除以难度系数，可以得到目标值(target)。显然，难度系数越大，目标值就越小。
哈希的有效性跟目标值密切相关，只有小于目标值的哈希才是有效的，否则哈希无效，必须重算。由于目标值非常小，哈希小于该值的机会极其渺茫，可能计算10亿次，才算中一次。这就是采矿如此之慢的根本原因。
前面说过，当前区块的哈希由区块头唯一决定。如果要对同一个区块反复计算哈希，就意味着，区块头必须不停地变化，否则不可能算出不一样的哈希。区块头里面所有的特征值都是固定的，为了让区块头产生变化，中本聪故意增加了一个随机项，叫做 Nonce。
Nonce 是一个随机值，矿工的作用其实就是猜出 Nonce 的值，使得区块头的哈希可以小于目标值，从而能够写入区块链。Nonce 是非常难猜的，目前只能通过穷举法一个个试错。根据协议，Nonce 是一个32位的二进制值，即最大可以到21.47亿。第 100000 个区块的 Nonce 值是274148111，可以理解成，矿工从0开始，一直计算了 2.74 亿次，才得到了一个有效的 Nonce 值，使得算出的哈希能够满足条件。
运气好的话，也许一会就找到了 Nonce。运气不好的话，可能算完了21.47亿次，都没有发现 Nonce，即当前区块体不可能算出满足条件的哈希。这时，协议允许矿工改变区块体，开始新的计算。
七、难度系数的动态调节
正如上一节所说，采矿具有随机性，没法保证正好十分钟产出一个区块，有时一分钟就算出来了，有时几个小时可能也没结果。总体来看，随着硬件设备的提升，以及矿机的数量增长，计算速度一定会越来越快。
为了将产出速率恒定在十分钟，中本聪还设计了难度系数的动态调节机制。他规定，难度系数每两周(2016个区块)调整一次。如果这两周里面，区块的平均生成速度是9分钟，就意味着比法定速度快了10%，因此接下来的难度系数就要调高10%;如果平均生成速度是11分钟，就意味着比法定速度慢了10%，因此接下来的难度系数就要调低10%。
难度系数越调越高(目标值越来越小)，导致了采矿越来越难。
八、区块链的分叉
即使区块链是可靠的，现在还有一个问题没有解决：如果两个人同时向区块链写入数据，也就是说，同时有两个区块加入，因为它们都连着前一个区块，就形成了分叉。这时应该采纳哪一个区块呢？
现在的规则是，新节点总是采用最长的那条区块链。如果区块链有分叉，将看哪个分支在分叉点后面，先达到6个新区块(称为六次确认)。按照10分钟一个区块计算，一小时就可以确认。
由于新区块的生成速度由计算能力决定，所以这条规则就是说，拥有大多数计算能力的那条分支，就是正宗的区块链。
九、总结
区块链作为无人管理的分布式数据库，从2009年开始已经运行了8年，没有出现大的问题。这证明它是可行的。
但是，为了保证数据的可靠性，区块链也有自己的代价。一是效率，数据写入区块链，最少要等待十分钟，所有节点都同步数据，则需要更多的时间;二是能耗，区块的生成需要矿工进行无数无意义的计算，这是非常耗费能源的。
因此，区块链的适用场景，其实非常有限。
不存在所有成员都信任的管理当局
写入的数据不要求实时使用
挖矿的收益能够弥补本身的成本
如果无法满足上述的条件，那么传统的数据库是更好的解决方案。
目前，区块链最大的应用场景(可能也是唯一的应用场景)，就是以比特币为代表的加密货币。
❻ 深入了解区块链的共识机制及算法原理
所谓“共识机制”，是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。再通俗一点来讲，如果中国一名微博大V、美国一名虚拟币玩家、一名非洲留学生和一名欧洲旅行者互不相识，但他们都一致认为你是个好人，那么基本上就可以断定你这人还不坏。
要想整个区块链网络节点维持一份相同的数据，同时保证每个参与者的公平性，整个体系的所有参与者必须要有统一的协议，也就是我们这里要将的共识算法。比特币所有的节点都遵循统一的协议规范。协议规范（共识算法）由相关的共识规则组成，这些规则可以分为两个大的核心：工作量证明与最长链机制。所有规则（共识）的最终体现就是比特币的最长链。共识算法的目的就是保证比特币不停地在最长链条上运转，从而保证整个记账系统的一致性和可靠性。
区块链中的用户进行交易时不需要考虑对方的信用、不需要信任对方，也无需一个可信的中介机构或中央机构，只需要依据区块链协议即可实现交易。这种不需要可信第三方中介就可以顺利交易的前提是区块链的共识机制，即在互不了解、信任的市场环境中，参与交易的各节点出于对自身利益考虑，没有任何违规作弊的动机、行为，因此各节点会主动自觉遵守预先设定的规则，来判断每一笔交易的真实性和可靠性，并将检验通过的记录写入到区块链中。各节点的利益各不相同，逻辑上将它们没有合谋欺骗作弊的动机产生，而当网络中有的节点拥有公共信誉时，这一点尤为明显。区块链技术运用基于数学原理的共识算法，在节点之间建立“信任”网络，利用技术手段从而实现一种创新式的信用网络。
目前区款连行业内主流的共识算法机制包含：工作量证明机制、权益证明机制、股份授权证明机制和Pool验证池这四大类。
工作量证明机制即对于工作量的证明，是生成要加入到区块链中的一笔新的交易信息(即新区块)时必须满足的要求。在基于工作量证明机制构建的区块链网络中，节点通过计算随机哈希散列的数值解争夺记账权，求得正确的数值解以生成区块的能力是节点算力的具体表现。工作量证明机制具有完全去中心化的优点，在以工作量证明机制为共识的区块链中，节点可以自由进出。大家所熟知的比特币网络就应用工作量证明机制来生产新的货币。然而，由于工作量证明机制在比特币网络中的应用已经吸引了全球计算机大部分的算力，其他想尝试使用该机制的区块链应用很难获得同样规模的算力来维持自身的安全。同时，基于工作量证明机制的挖矿行为还造成了大量的资源浪费，达成共识所需要的周期也较长，因此该机制并不适合商业应用。
2012年，化名Sunny King的网友推出了Peercoin，该加密电子货币采用工作量证明机制发行新币，采用权益证明机制维护网络安全，这是权益证明机制在加密电子货币中的首次应用。与要求证明人执行一定量的计算工作不同，权益证明要求证明人提供一定数量加密货币的所有权即可。权益证明机制的运作方式是，当创造一个新区块时，矿工需要创建一个“币权”交易，交易会按照预先设定的比例把一些币发送给矿工本身。权益证明机制根据每个节点拥有代币的比例和时间，依据算法等比例地降低节点的挖矿难度，从而加快了寻找随机数的速度。这种共识机制可以缩短达成共识所需的时间，但本质上仍然需要网络中的节点进行挖矿运算。因此，PoS机制并没有从根本上解决PoW机制难以应用于商业领域的问题。
股份授权证明机制是一种新的保障网络安全的共识机制。它在尝试解决传统的PoW机制和PoS机制问题的同时，还能通过实施科技式的民主抵消中心化所带来的负面效应。
股份授权证明机制与董事会投票类似，该机制拥有一个内置的实时股权人投票系统，就像系统随时都在召开一个永不散场的股东大会，所有股东都在这里投票决定公司决策。基于DPoS机制建立的区块链的去中心化依赖于一定数量的代表，而非全体用户。在这样的区块链中，全体节点投票选举出一定数量的节点代表，由他们来代理全体节点确认区块、维持系统有序运行。同时，区块链中的全体节点具有随时罢免和任命代表的权力。如果必要，全体节点可以通过投票让现任节点代表失去代表资格，重新选举新的代表，实现实时的民主。
股份授权证明机制可以大大缩小参与验证和记账节点的数量，从而达到秒级的共识验证。然而，该共识机制仍然不能完美解决区块链在商业中的应用问题，因为该共识机制无法摆脱对于代币的依赖，而在很多商业应用中并不需要代币的存在。
Pool验证池基于传统的分布式一致性技术建立，并辅之以数据验证机制，是目前区块链中广泛使用的一种共识机制。
Pool验证池不需要依赖代币就可以工作，在成熟的分布式一致性算法(Pasox、Raft)基础之上，可以实现秒级共识验证，更适合有多方参与的多中心商业模式。不过，Pool验证池也存在一些不足，例如该共识机制能够实现的分布式程度不如PoW机制等
这里主要讲解区块链工作量证明机制的一些算法原理以及比特币网络是如何证明自己的工作量的，希望大家能够对共识算法有一个基本的认识。
工作量证明系统的主要特征是客户端要做一定难度的工作来得到一个结果，验证方则很容易通过结果来检查客户端是不是做了相应的工作。这种方案的一个核心特征是不对称性：工作对于请求方是适中中的，对于验证方是易于验证的。它与验证码不同，验证码是易于被人类解决而不是易于被计算机解决。
下图所示的为工作量证明流程。
举个例子，给个一个基本的字符创“hello，world！”，我们给出的工作量要求是，可以在这个字符创后面添加一个叫做nonce（随机数）的整数值，对变更后（添加nonce）的字符创进行SHA-256运算，如果得到的结果（一十六进制的形式表示）以“0000”开头的，则验证通过。为了达到这个工作量证明的目标，需要不停地递增nonce值，对得到的字符创进行SHA-256哈希运算。按照这个规则，需要经过4251次运算，才能找到前导为4个0的哈希散列。
通过这个示例我们对工作量证明机制有了一个初步的理解。有人或许认为如果工作量证明只是这样一个过程，那是不是只要记住nonce为4521使计算能通过验证就行了，当然不是了，这只是一个例子。
下面我们将输入简单的变更为“Hello,World!+整数值”，整数值取1~1000，也就是说将输入变成一个1~1000的数组：Hello,World!1；Hello,World!2；...；Hello,World!1000。然后对数组中的每一个输入依次进行上面的工作量证明—找到前导为4个0的哈希散列。
由于哈希值伪随机的特性，根据概率论的相关知识容易计算出，预计要进行2的16次方次数的尝试，才能得到前导为4个0的哈希散列。而统计一下刚刚进行的1000次计算的实际结果会发现，进行计算的平均次数为66958次，十分接近2的16次方（65536）。在这个例子中，数学期望的计算次数实际就是要求的“工作量”，重复进行多次的工作量证明会是一个符合统计学规律的概率事件。
统计输入的字符创与得到对应目标结果实际使用的计算次数如下：
对于比特币网络中的任何节点，如果想生成一个新的区块加入到区块链中，则必须解决出比特币网络出的这道谜题。这道题的关键要素是工作量证明函数、区块及难度值。工作量证明函数是这道题的计算方法，区块是这道题的输入数据，难度值决定了解这道题的所需要的计算量。
比特币网络中使用的工作量证明函数正是上文提及的SHA-256。区块其实就是在工作量证明环节产生的。旷工通过不停地构造区块数据，检验每次计算出的结果是否满足要求的工作量，从而判断该区块是不是符合网络难度。区块头即比特币工作量证明函数的输入数据。
难度值是矿工们挖掘的重要参考指标，它决定了旷工需要经过多少次哈希运算才能产生一个合法的区块。比特币网络大约每10分钟生成一个区块，如果在不同的全网算力条件下，新区块的产生基本都保持这个速度，难度值必须根据全网算力的变化进行调整。总的原则即为无论挖矿能力如何，使得网络始终保持10分钟产生一个新区块。
难度值的调整是在每个完整节点中独立自动发生的。每隔2016个区块，所有节点都会按照统一的格式自动调整难度值，这个公式是由最新产生的2016个区块的花费时长与期望时长（按每10分钟产生一个取款，则期望时长为20160分钟）比较得出来的，根据实际时长一期望时长的比值进行调整。也就是说，如果区块产生的速度比10分钟快，则增加难度值；反正，则降低难度值。用公式来表达如下：
新难度值=旧难度值*（20160分钟/过去2016个区块花费时长）。
工作量证明需要有一个目标值。比特币工作量证明的目标值（Target）的计算公式如下：
目标值=最大目标值/难度值，其中最大目标值为一个恒定值
目标值的大小与难度值成反比，比特币工作量证明的达成就是矿中计算出来的区块哈希值必须小于目标值。
我们也可以将比特币工作量的过程简单的理解成，通过不停变更区块头（即尝试不同nonce值）并将其作为输入，进行SHA-256哈希运算，找出一个有特定格式哈希值的过程（即要求有一定数量的前导0），而要求的前导0个数越多，难度越大。
可以把比特币将这道工作量证明谜题的步骤大致归纳如下：
该过程可以用下图表示：
比特币的工作量证明，就是我们俗称“挖矿”所做的主要工作。理解工作量证明机制，将为我们进一步理解比特币区块链的共识机制奠定基础。
❼ 共识算法4 (BFT)
拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），由Leslie Lamport、Robert Shostak和Marshall Pease，在其同名论文中提出（1982年）。拜占庭将军问题现在主要指分布式对等网络节点间的通信容错问题。在分布式网络中，不同的计节点通过交换信息达成共识。但有时候，系统中的成员节点可能出错而发送错误的信息，用于传递信息的通讯网络也可能导致信息损坏，也可能存在恶意节点或被黑客攻破的节点故意发送错误的信息，从而导致系统无法达成共识或者达成错误的共识。（参考： BFT Wikipedia ）
拜占庭将军问题提出后，有很多的算法被提出用于解决这个问题。这类算法统称拜占庭容错算法（BFT: Byzantine Fault Tolerance）。BFT从上世纪80年代开始被研究，目前已经是一个被研究得比较透彻的理论，具体实现都已经有现成的算法。
BFT算法中最典型的是PBFT（Practical BFT）。PBFT是由Miguel Castro和Barbara Liskov于1999年提出。PBFT算法解决了之前拜占庭容错算法效率不高的问题，将算法复杂度由指数级降低到多项式级，使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行。PBFT在保证安全性和可用性的前提下，提供了 (n-1)/3 的容错性。（细节请参考： PBFT ）
PBFT之后，很多进一步提升性能或鲁棒性的BFT算法先后被提出，例如Zyzzyva、ABsTRACTs、Aardvark、RBFT等等。近几年，由于区块链的热度，无数针对区块链应用场景优化过的BFT算法也不断涌现出来。虽然目前PBFT已经不能说是最好的，或最适合区块链的BFT算法。但是PBFT已经足够好了，而且在实际应用中已经非常成熟。
在BFT共识机制中，网络中节点的数量和身份必须是提前确定好的。BFT共识机制无法做到PoW共识机制中实现的任何人都可以随时加入挖矿。另外，BFT算法无法应用到大量的节点，业内普遍认为100个节点是BFT算法的上限。所以BFT算法无法直接用于公有链，BFT算法适合的场景是私有链和联盟链。业内大名鼎鼎的联盟链Hyperledger fabric v0.6采用的是PBFT，v1.0又推出PBFT的改进版本SBFT。这里再顺便提一句，在可信环境下共识算法一般使用传统的分布式一致算法PAXOS或者RAFT。
公有链使用BFT的一个例外是NEO，NEO使用了DBFT（delegated BFT）共识机制。DBFT共识机制下投票选出7个共识节点。这些代理节点是通过静态选出的，并完全由项目方部署。这也是NEO被外界质疑过于中心化的原因。（参考： 早期公有链明星项目-NEO ）
BFT算法和公有链合适的结合点在于基于BFT的PoS共识算法（BFT based PoS）。基于BFT的PoS共识算法要点有：一，网络节点通过锁定虚拟资产申请成为区块链系统的验证者（或矿工）。系统验证者的数量是动态变化的。二，系统从当前验证者中随机选择一个人作为区块提案人。三，系统验证者对区块提案进行投票表决，投票可能要进行多轮才能达成共识。每个人的投票比重与锁定的虚拟资产成比例。
基于BFT的PoS的典型例子是tendermint（Cosmos采用了tendermint作为共识核心）。
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