『壹』 区块链技术有哪些区块链核心技术介绍
当下最火热的互联网话题是什么，不用小编说也知道，那就是区块链技术，不过不少朋友只是听说过这个技术，对其并没有过多的深入理解，那么区块链技术有哪些？下面我们将为大家带来区块链核心技术介绍，以作大家参考之用。
区块链技术核心有哪些？
区块链技术可以是一个公开的分类账（任何人都可以看到），也可以是一个受许可的网络（只有那些被授权的人可以看到），它解决了供应链的挑战，因为它是一个不可改变的记录，在网络参与者之间共享并实时更新。
区块链技术----数据层：设计账本的数据结构
核心技术1、区块+链：
从技术上来讲，区块是一种记录交易的数据结构，反映了一笔交易的资金流向。系统中已经达成的交易的区块连接在一起形成了一条主链，所有参与计算的节点都记录了主链或主链的一部分。
每个区块由区块头和区块体组成，区块体只负责记录前一段时间内的所有交易信息，主要包括交易数量和交易详情；区块头则封装了当前的版本号、前一区块地址、时间戳（记录该区块产生的时间，精确到秒）、随机数（记录解密该区块相关数学题的答案的值）、当前区块的目标哈希值、Merkle数的根值等信息。从结构来看，区块链的大部分功能都由区块头实现。
核心技术2、哈希函数：
哈希函数可将任意长度的资料经由Hash算法转换为一组固定长度的代码，原理是基于一种密码学上的单向哈希函数，这种函数很容易被验证，但是却很难破解。通常业界使用y=hash(x)的方式进行表示，该哈希函数实现对x进行运算计算出一个哈希值y。
常使用的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-384及SHA-512等。以SHA256算法为例，将任何一串数据输入到SHA256将得到一个256位的Hash值（散列值）。其特点：相同的数据输入将得到相同的结果。输入数据只要稍有变化（比如一个1变成了0）则将得到一个完全不同的结果，且结果无法事先预知。正向计算（由数据计算其对应的Hash值）十分容易。逆向计算（破解）极其困难，在当前科技条件下被视作不可能。
核心技术3、Merkle树：
Merkle树是一种哈希二叉树，使用它可以快速校验大规模数据的完整性。在区块链网络中，Merkle树被用来归纳一个区块中的所有交易信息，最终生成这个区块所有交易信息的一个统一的哈希值，区块中任何一笔交易信息的改变都会使得Merkle树改变。
核心技术4、非对称加密算法：
非对称加密算法是一种密钥的保密方法，需要两个密钥：公钥和私钥。公钥与私钥是一对，如果用公钥对数据进行加密，只有用对应的私钥才能解密，从而获取对应的数据价值；如果用私钥对数据进行签名，那么只有用对应的公钥才能验证签名，验证信息的发出者是私钥持有者。
因为加密和解密使用败裂仿的是两个不同的密钥，所以这种算法叫做非对称加密算法，而对称加密在加密与解密的过程中使用的是同一把密钥。
区块链技术----网络层：实现记账节点的去中心化
核心技术5、P2P网络：
P2P网络（对等网络），又称点对点技术，是没有中心服务器、依靠用户群交换信息的互联网体系。与有中心服务器的中央网络系统不同，对等网络的每个用户端既是一个节点，也有服务器的功能。国内的迅雷软件采用的就是P2P技术。P2P网络其具有去中心化与健壮性等特点。
区块链技术----共识层：调配记账节点的任务负载
核心技术6、共识机制：
共识机制，就是所有记账节点之间如何达成共识，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。目前主要有四大类共识机制：PoW、PoS、DPoS和分布式一致性算法。
PoW（ProofofWork，工作量证明）：PoW机制，也就是像比特币的挖矿机制，矿工通过把网络尚未记录的现有交易打包到一个区块，然后不断遍历尝试来寻找一个随机数，使得新区块加上随机数的哈希值满足一定的难度条件。找到满足条件的随机数，就相当于确定了区块链最新的一个区块，也相当于获得了区块链的本轮记账权。矿工把满足挖矿难度条件的区块在源伏网络中广播出去，全网其他节点在验证该区块满足挖矿难度条件，同时区块里的交易数据符合协议规范后，将各自把该区块链接到自己版本的区块链上，从而在全网形成对当前网络状态的共识。
PoS（ProofofStake，权益证明）：PoS机制，要求节点提供拥有一定数量的代币证明来获取竞争区块链记账权的一种分布式共识机制。如果单纯依靠代币余额来决定记账者必然察纤使得富有者胜出，导致记账权的中心化，降低共识的公正性，因此不同的PoS机制在权益证明的基础上，采用不同方式来增加记账权的随机性来避免中心化。例如点点币（PeerCoin）PoS机制中，拥有最多链龄长的比特币获得记账权的几率就越大。NXT和Blackcoin则采用一个公式来预测下一记账的节点。拥有多的代币被选为记账节点的概率就会大。未来以太坊也会从目前的PoW机制转换到PoS机制，从目前看到的资料看，以太坊的PoS机制将采用节点下赌注来赌下一个区块，赌中者有额外以太币奖，赌不中者会被扣以太币的方式来达成下一区块的共识。
DPoS（DelegatedProof-Of-Stake，股份授权证明）：DPoS很容易理解，类似于现代企业董事会制度。比特股采用的DPoS机制是由持股者投票选出一定数量的见证人，每个见证人按序有两秒的权限时间生成区块，若见证人在给定的时间片不能生成区块，区块生成权限交给下一个时间片对应的见证人。持股人可以随时通过投票更换这些见证人。DPoS的这种设计使得区块的生成更为快速，也更加节能。
分布式一致性算法：分布式一致性算法是基于传统的分布式一致性技术。其中有分为解决拜占庭将军问题的拜占庭容错算法，如PBFT（拜占庭容错算法）。另外解决非拜占庭问题的分布式一致性算法（Pasox、Raft），详细算法本文不做说明。该类算法目前是联盟链和私有链场景中常用的共识机制。
综合来看，POW适合应用于公链，如果搭建私链，因为不存在验证节点的信任问题，可以采用POS比较合适；而联盟链由于存在不可信局部节点，采用DPOS比较合适。
区块链技术----激励层：制定记账节点的"薪酬体系"
核心技术7、发行机制和激励机制：
以比特币为例。比特币最开始由系统奖励给那些创建新区块的矿工，该奖励大约每四年减半。刚开始每记录一个新区块，奖励矿工50个比特币，该奖励大约每四年减半。依次类推，到公元2140年左右，新创建区块就没有系统所给予的奖励了。届时比特币全量约为2100万个，这就是比特币的总量，所以不会无限增加下去。
另外一个激励的来源则是交易费。新创建区块没有系统的奖励时，矿工的收益会由系统奖励变为收取交易手续费。例如，你在转账时可以指定其中1%作为手续费支付给记录区块的矿工。如果某笔交易的输出值小于输入值，那么差额就是交易费，该交易费将被增加到该区块的激励中。只要既定数量的电子货币已经进入流通，那么激励机制就可以逐渐转换为完全依靠交易费，那么就不必再发行新的货币。
区块链技术----合约层：赋予账本可编程的特性
核心技术8、智能合约：
智能合约是一组情景应对型的程序化规则和逻辑，是通过部署在区块链上的去中心化、可信共享的脚本代码实现的。通常情况下，智能合约经各方签署后，以程序代码的形式附着在区块链数据上，经P2P网络传播和节点验证后记入区块链的特定区块中。智能合约封装了预定义的若干状态及转换规则、触发合约执行的情景、特定情景下的应对行动等。区块链可实时监控智能合约的状态，并通过核查外部数据源、确认满足特定触发条件后激活并执行合约。
以上就是小编为您带来的区块链技术有哪些？区块链核心技术介绍的全部内容。
『贰』 区块链目前用到哪些共识机制它们各自的优缺点和适用范围是什么
目前主要有四大类共识机制：Pow、Pos、DPos、Pool
1、Pow工作量证明，就是大家熟悉的挖矿，通过与或运算，计算出一个满足规则的随机数，即获得本次记账权，发出本轮需要记录的数据，全网其它节点验证后一起存储；
优点：完全去中心化，节点自由进出；
缺点：目前bitcoin已经吸引全球大部分的算力，其它再用Pow共识机制的区块链应用很难获得相同的算力来保障自身的安全；挖矿造成大量的资源浪费；共识达成的周期较长，不适合商业应用
2、Pos权益证明，Pow的一种升级共识机制；根据每个节点所占代币的比例和时间；等比例的降低挖矿难度，从而加快找随机数的速度。
优点：在一定程度上缩短了共识达成的时间
缺点：还是需要挖矿，本质上没有解决商业应用的痛点
3、DPos股份授权证明机制，类似于董事会投票，持币者投出一定数量的节点，代理他们进行验证和记账。
优点：大幅缩小参与验证和记账节点的数量，可以达到秒级的共识验证
缺点：整个共识机制还是依赖于代币，很多商业应用是不需要代币存在的
4、Pool验证池，基于传统的分布式一致性技术，加上数据验证机制；是目前行业链大范围在使用的共识机制
优点：不需要代币也可以工作，在成熟的分布式一致性算法（Pasox、Raft）基础上，实现秒级共识验证；
缺点：去中心化程度不如bictoin；更适合多方参与的多中心商业模式
在使用共识机制，保证数据一致性时的巨大优势（共识机制则是Ripple首先提出的，数据正确性优先的网络交易同步机制，在共识网络中，无论软件代码怎么变动，无法取得共识就无法进入网络，更不要提分叉了）。
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PS：稍微自黑下，虽然共识机制绝对能确保任何时候都不会产生硬分叉。但是，这种机制的缺点也比较明显，那就是要取得与其他节点的共识，明显要比当前Bitcoin网络漫长的多。极端情况下，在Ripple共识机制网络中掉线的后果也是很恐怖的。
有可能你家停电一天，第二天整个系统就再也无法与其它Rippled节点取得共识了（共识机制事实上需要超过80%的节点承认了你的数据，你的提交才会被其它节点接受，否则就会被排它的拒绝连接），甚至只能清空自己全部500多GB数据重新同步才能连上其它Ripple节点。
所以目前来说，现有的Rippled端并不适合民用（商用的话影响就比较小，比如RL自己的Rippled节点托管在亚马逊云数据中心，长时间无响应是可以高额索赔的，而且那种地方除了大型灾害几乎不会断），这也是RL一直想改进的方面之一。
『叁』 什么是混合共识算法
转载泛融科技创始人谭宜勇博士的回答：
共识是区块链技术的核心算法，也基本上决定了该链的效率。区块是机器之间所需要共识的内容。账户层面，通过OLog(n)的Merkle验证树，可以快速定位出被篡改的数据，遍历StateTree安全获取用户余额，防止双花的出现。
区块链通过共识算法，让机器之间达成信任的基础，从实践上就是去解决拜占庭将军问题。BFT（拜占庭将军容错）里面，3F+1<N可以说是重要的共识理论，在实践中，BFT有多种变种算法：PBFT、RBFT、Q/U、HQ、Zyzzyva、ABsTRACTs、Aardvark、Adapt、A2M-PBFT-EAandMinBFT等等。这些算法，都根据不同设定的场景，从消息的广播方式、节点网络拓扑、硬件配置等方面进行了效率的优化。共识目标是达成共识，最终的解决方案就是投票（Vote），无论是BFT、PoW、PoS、DPoS……投票就有点模拟人类的生产模式，在区块链里面，是机器去投票。BFT类似于4PC（四段式）提交，从PrePrepare，PrePare，Commit，Reply四个阶段。每个阶段都要把消息广播给网络中的所有节点，参与下一个阶段的投票。
BFT最大的问题是节点之间的消息广播，会特别多。而且必须事先确定本次消息投票的节点基数。结合BFT投票性能差的问题，我们提出了一种方案，让BFT仅仅参与很少的投票过程，例如就是节点基数上。假定有100个备选节点，如何选出21个节点出来？每个节点记多少个块？这100个节点的能否达到了当前最高的高度，网络延迟等性能能否达标？这些信息，实际上跟我们交易没有任何关系。但是又会影响到整个链的性能。我们用PBFT去解决节点基数问题，为后续的交易广播和区块投票，提供了更高更高效的基础设施。在这一层，大家都是平等的，没有权益的参与。
下一步，Raft是一个Leader-Follow的算法，每一轮Term会随机选出一个Leader来，负责交易的收集和广播，其他节点Follow主节点的信息。在垂直的区块链3.0应用中，对链上的VM性能要求更高，而不是简单的栈式计算（EVM）了。例如游戏的主服务器逻辑放，如果每个节点都参与VM的计算，会造成大量的资源浪费。大数据处理系统里面，Raft可以去解决分工问题，做一个工作的调度者，可以让任务公平、安全的分发到不同的节点机器上。这样好处是可以通过几台机器，构建一个超级机器。Raft共识在我们链中，负责交易的验证广播分发，这是成块的基础，如果交易都是错误的，那就无需要进入区块了。
最后我们结合了DPoS共识算法，随机生成当前的轮值节点，对已验证过的交易进行打包和区块头的广播。区块仅仅是个头部验证信息而已，可以快速的到达每台机器。关于轮值的节点，我们认为一个节点每次就记一次块。出块速度由网络较好的节点决定，由他们构成了超级节点记账模式。
『肆』 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<REQUEST, o, t, c>请求。o: 请求的具体操作，t: 请求时客户端追加的时间戳，c：客户端标识。REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)。客户端对请求进行签名。
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<<PRE-PREPARE, v, n, d>, m>消息给其他副本节点。v：视图编号，d客户端消息摘要，m消息内容。<PRE-PREPARE, v, n, d>进行主节点签名。n是要在某一个范围区间内的[h, H]，具体原因参见 垃圾回收 章节。
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<PREPARE, v, n, d, i>消息, v, n, d, m与上述PRE-PREPARE消息内容相同，i是当前副本节点编号。<PREPARE, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录PRE-PREPARE和PREPARE消息到log中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。
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<COMMIT, v, n, d, i>消息，v, n, d, i与上述PREPARE消息内容相同。<COMMIT, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录COMMIT消息到日志中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。记录其他副本节点发送的PREPARE消息到log中。
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<REPLY, v, t, c, i, r>给客户端，r：是请求操作结果，客户端如果收到f+1个相同的REPLY消息，说明客户端发起的请求已经达成全网共识，否则客户端需要判断是否重新发送请求给主节点。记录其他副本节点发送的COMMIT消息到log中。
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<VIEW-CHANGE, v+1, n, C , P , i>消息。n是最新的stable checkpoint的编号， C 是 2f+1验证过的CheckPoint消息集合， P 是当前副本节点未完成的请求的PRE-PREPARE和PREPARE消息集合。
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<NEW-VIEW, v+1, V , O >消息。 V 是有效的VIEW-CHANGE消息集合。 O 是主节点重新发起的未经完成的PRE-PREPARE消息集合。PRE-PREPARE消息集合的选取规则：
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 O 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<CheckPoint, n, d, i>给其他节点，n是当前节点所保留的最后一个视图请求编号，d是对当前状态的一个摘要，该CheckPoint消息记录到log中。如果副本节点i收到了2f+1个验证过的CheckPoint消息，则清除先前日志中的消息，并以n作为当前一个stable checkpoint。
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。
『伍』 Quorum介绍（二）：Quorum共识
我们知道，公共区块链是一个开放的社区，任何人都能够成为一个节点加入网络，在网络中计算，提交交易到链上等，因此公链是没有信任基础的，所以公链的共识第一要义就是证明交易的合法性和真实性，防止恶意成员的捣乱，效率不是第一要义。
与公链的环境不同，有准入门槛的企业链或者联盟链链上的所有成员在加入时实际上是已经获得了某些认可和许可的，因此企业链/联盟链上的成员是有一定信任基础的。在企业级链上我们没有必要使用POW或者POS这种浪费算力或者低效的交易共识。
Quorum提供了多种共识供用户采用：
在讲Raft前，有必要提一下Paxos算法，Paxos算法是Leslie Lamport于1990年提出的基于消息传递的一致性算法。然而，由于算法难以理解，刚开始并没有得到很多人的重视。其后，作者在八年后，也就是1998年在ACM上正式发表，然而由于算法难以理解还是没有得到重视。而作者之后用更容易接受的方法重新发表了一篇论文《Paxos Made Simple》。
可见，Paxos算法是有多难理解，即便现在放到很多高校，依然很多学生、教授都反馈Paxos算法难以理解。同时，Paxos算法在实际应用实现的时候也是比较困难的。这也是为什么会有后来Raft算法的提出。
Raft是实现分布式共识的一种算法，主要用来管理日志复制的一致性。它和Paxos的功能是一样，但是相比于Paxos，Raft算法更容易理解、也更容易应用到实际的系统当中。而Raft算法也是联盟链采用比较多的共识算法。
Raft一共有三种角色状态：
每个节点上都有一个倒计时器 (Election Timeout)，时间随机在 150ms 到 300ms 之间。有几种情况会重设 Timeout：
在分布式系统中，“时间同步”是一个很大的难题，因为每个机器可能由于所处的地理位置、机器环境等因素会不同程度造成时钟不一致，但是为了识别“过期信息”，时间信息必不可少。
Raft算法中就采用任期（Term）的概念，将时间切分为一个个的Term（同时每个节点自身也会本地维护currentTerm），可以认为是逻辑上的时间，如下图。
每一任期的开始都是一次领导人选举，一个或多个候选人（Candidate）会尝试成为领导（Leader）。如果一个人赢得选举，就会在该任期（Term）内剩余的时间担任领导人。在某些情况下，选票可能会被评分，有可能没有选出领导人（如t3），那么，将会开始另一任期，并且立刻开始下一次选举。Raft 算法保证在给定的一个任期最少要有一个领导人。
特殊情况的处理
在以太坊中节点本身并没有角色，因此在使用Raft共识时，我们称leader节点为挖矿节点：
Raft共识机制本身保证了同一时间点最多只有一个leader，因此用在以太坊模型下也只会有一个出块者，避免了同时出块或者算力浪费的情况。
在单笔交易(transaction)层级Quorum依然沿用了Ethereum的p2p传输机制，只有在块(block)层级才会使用Raft的传输机制。
其中需要注意到一点，在以太坊中一个节点收到块以后就会立刻记账，而在Quorum模型中，一个块的记录必须遵从Raft协议，每个节点从leader处收到块以后必须报告给leader确认收到以后，再由leader通知各个节点进行数据提交（记录）
在Quorum模型中新块的信息是很有可能和已有块的header信息不符的，最容易发生这种情况的就是选举人更替(挖矿节点更替)，具体描述如下：
假设有两个节点，node1和node2，node1是现有的leader，现有链的最新区块是0xbeda，它的父区块是0xacaa
对块“Extends”或者“No-op”的标记是在更上层完成的，并不由raft本身log记录机制实现。因为在raft内部，信息并不分为有效或无效，只有在区块链层面才会有有效区块和无效区块的含义。
需要注意的是，Quorum的这种记账机制和本身Ethereum的LVC（最长链机制）是完全不一样的
Quorum的出块频率默认是50ms一个块，可以通过 --raftblocktime 参数进行设置
投机性出块并不是以太坊Raft共识严格必须的核心机制之一，但是是提高出块效率的有效方式。
一个块从产生到实际被记录账本，走完整个raft流程实际上是需要耗费一定时间的。如果我们在上一个块被计入账本之后才开始产生下一个块，那么一笔交易想要成功被记录需要耗费较多的时间。
而在投机性(speculative minting)出块中，我们允许一个新块在它的父块被记录之前就产生。依次类推，在一段时间内，实际上会产生“投机链（speculative chain）”，在祖先块没有被记录进账本之前，一个一个新块已经依据先后关系组成了一条临时链片段，等待被记录。
对于已经被记录进投机块的交易，我们会在交易池中标记为“proposed transaction”
在之前我们说过，raft机制中是存在两个挖矿节点比赛出块和记账的可能的，因此，一条 speculative chain 中间的某一个块很有可能不会被记录到账本中。在这种情况下我们也会把交易池中的交易状态修改回来。( InvalidRaftOrdering event)
目前，Quorum并没有对speculative chain的长度做限制，但在它的未来规划中有讲这一点作为一个性能优化项加入开发进程，最后能够让一个挖矿节点即使在raft共识层没有连接上，它也可以离线一直出块，产生自己的speculative chain。
一条speculative chain有以下几个部分构成：
在块传输上我们使用etcd Raft默认的http传输，当然使用Ethereum的p2p传输也是可以的，但是Quorum团队在测试阶段发现，高负载的状态下，ETH p2p的性能没有raft p2p性能好。
Quorum使用50400端口作为Raft 传输层的默认监听端口，也可以通过 --raftport 参数自行设置。
一个集群默认的最大节点个数是25，可以通过 --maxpeers N 来设置，N是你的最大节点个数。
Quorum的IBFT其实就是PBFT，只不过摩根大通把它自己实现的PBFT叫做IBFT，所以IBFT的基本原理与PBFT是一样的，所不同的是,IBFT中把出块和共识的三阶段结合在了一起。
Istanbul BFT修改自PBFT算法，包括三个阶段： PRE-PREPARE 、 PREPARE 以及 COMMIT 。在 N 个节点的网络中，这个算法可以最多容忍 F 个出错节点，其中 N=3F+1 。
Istanbul BFT算法中的区块是确定的，意味着链没有分叉并且合法的区块一定是在链中。为了防止一个恶意节点生成不同的链，在把区块插入进链 之前 ，每一个validator必须把 2F + 1 个 COMMIT 签名放进区块头的 extraData 字段。因此，区块是可以自我验证的（因为有签名）并且轻客户端也支持。
然而动态的 extraData 也会造成区块的hash计算问题。因为一个区块可以被不同的validator验证，所以会有不同的签名，所以同一个区块会有不同的hash。解决的方案是，计算区块hash的时候把 COMMIT 签名排除在外。因此我们任然可以在保证block hash一致性的同时进行共识验证。
由于Ethereum POA共识在网上已经有大量介绍，笔者这里就不多做详细介绍，只对重要特点和POA的工作流程做大致梳理和介绍
『陆』 区块链的核心技术是什么
简单来说，区块链是一个提供了拜占庭容错、并保证了最终一致性的分布式数据库；从数据结构上看，它是基于时间序列的链式数据块结构；从节点拓扑上看，它所有的节点互为冗余备份；从操作上看，它提供了基于密码学的公私钥管理体系来管理账户。
或许以上概念过于抽象，我来举个例子，你就好理解了。
你可以想象有 100 台计算机分布在世界各地，这 100 台机器之间的网络是广域网，并且，这 100 台机器的拥有者互相不信任。
那么，我们采用什么样的算法（共识机制）才能够为它提供一个可信任的环境，并且使得：
节点之间的数据交换过程不可篡改，并且已生成的历史记录不可被篡改；
每个节点的数据会同步到最新数据，并且会验证最新数据的有效性；
基于少数服从多数的原则，整体节点维护的数据可以客观反映交换历史。
区块链就是为了解决上述问题而产生的技术方案。
二、区块链的核心技术组成
无论是公链还是联盟链，至少需要四个模块组成：P2P 网络协议、分布式一致性算法（共识机制）、加密签名算法、账户与存储模型。
1、P2P 网络协议
P2P 网络协议是所有区块链的最底层模块，负责交易数据的网络传输和广播、节点发现和维护。
通常我们所用的都是比特币 P2P 网络协议模块，它遵循一定的交互原则。比如：初次连接到其他节点会被要求按照握手协议来确认状态，在握手之后开始请求 Peer 节点的地址数据以及区块数据。
这套 P2P 交互协议也具有自己的指令集合，指令体现在在消息头（Message Header) 的 命令（command）域中，这些命令为上层提供了节点发现、节点获取、区块头获取、区块获取等功能，这些功能都是非常底层、非常基础的功能。如果你想要深入了解，可以参考比特币开发者指南中的 Peer Discovery 的章节。
2、分布式一致性算法
在经典分布式计算领域，我们有 Raft 和 Paxos 算法家族代表的非拜占庭容错算法，以及具有拜占庭容错特性的 PBFT 共识算法。
如果从技术演化的角度来看，我们可以得出一个图，其中，区块链技术把原来的分布式算法进行了经济学上的拓展。
在图中我们可以看到，计算机应用在最开始多为单点应用，高可用方便采用的是冷灾备，后来发展到异地多活，这些异地多活可能采用的是负载均衡和路由技术，随着分布式系统技术的发展，我们过渡到了 Paxos 和 Raft 为主的分布式系统。
而在区块链领域，多采用 PoW 工作量证明算法、PoS 权益证明算法，以及 DPoS 代理权益证明算法，以上三种是业界主流的共识算法，这些算法与经典分布式一致性算法不同的是，它们融入了经济学博弈的概念，下面我分别简单介绍这三种共识算法。
PoW： 通常是指在给定的约束下，求解一个特定难度的数学问题，谁解的速度快，谁就能获得记账权（出块）权利。这个求解过程往往会转换成计算问题，所以在比拼速度的情况下，也就变成了谁的计算方法更优，以及谁的设备性能更好。
PoS： 这是一种股权证明机制，它的基本概念是你产生区块的难度应该与你在网络里所占的股权（所有权占比）成比例，它实现的核心思路是：使用你所锁定代币的币龄（CoinAge）以及一个小的工作量证明，去计算一个目标值，当满足目标值时，你将可能获取记账权。
DPoS： 简单来理解就是将 PoS 共识算法中的记账者转换为指定节点数组成的小圈子，而不是所有人都可以参与记账。这个圈子可能是 21 个节点，也有可能是 101 个节点，这一点取决于设计，只有这个圈子中的节点才能获得记账权。这将会极大地提高系统的吞吐量，因为更少的节点也就意味着网络和节点的可控。
3、加密签名算法
在区块链领域，应用得最多的是哈希算法。哈希算法具有抗碰撞性、原像不可逆、难题友好性等特征。
其中，难题友好性正是众多 PoW 币种赖以存在的基础，在比特币中，SHA256 算法被用作工作量证明的计算方法，也就是我们所说的挖矿算法。
而在莱特币身上，我们也会看到 Scrypt 算法，该算法与 SHA256 不同的是，需要大内存支持。而在其他一些币种身上，我们也能看到基于 SHA3 算法的挖矿算法。以太坊使用了 Dagger-Hashimoto 算法的改良版本，并命名为 Ethash，这是一个 IO 难解性的算法。
当然，除了挖矿算法，我们还会使用到 RIPEMD160 算法，主要用于生成地址，众多的比特币衍生代码中，绝大部分都采用了比特币的地址设计。
除了地址，我们还会使用到最核心的，也是区块链 Token 系统的基石：公私钥密码算法。
在比特币大类的代码中，基本上使用的都是 ECDSA。ECDSA 是 ECC 与 DSA 的结合，整个签名过程与 DSA 类似，所不一样的是签名中采取的算法为 ECC（椭圆曲线函数）。
从技术上看，我们先从生成私钥开始，其次从私钥生成公钥，最后从公钥生成地址，以上每一步都是不可逆过程，也就是说无法从地址推导出公钥，从公钥推导到私钥。
4、账户与交易模型
从一开始的定义我们知道，仅从技术角度可以认为区块链是一种分布式数据库，那么，多数区块链到底使用了什么类型的数据库呢？
我在设计元界区块链时，参考了多种数据库，有 NoSQL 的 BerkelyDB、LevelDB，也有一些币种采用基于 SQL 的 SQLite。这些作为底层的存储设施，多以轻量级嵌入式数据库为主，由于并不涉及区块链的账本特性，这些存储技术与其他场合下的使用并没有什么不同。
区块链的账本特性，通常分为 UTXO 结构以及基于 Accout-Balance 结构的账本结构，我们也称为账本模型。UTXO 是“unspent transaction input/output”的缩写，翻译过来就是指“未花费的交易输入输出”。
这个区块链中 Token 转移的一种记账模式，每次转移均以输入输出的形式出现；而在 Balance 结构中，是没有这个模式的。
『柒』 常见的共识算法介绍
在异步系统中，需要主机之间进行状态复制，以保证每个主机达成一致的状态共识。而在异步系统中，主机之间可能出现故障，因此需要在默认不可靠的异步网络中定义容错协议，以确保各个主机达到安全可靠的状态共识。
共识算法其实就是一组规则，设置一组条件，筛选出具有代表性的节点。在区块链系统中，存在很多这样的筛选方案，如在公有链中的POW、Pos、DPOS等，而在不需要货币体系的许可链或私有链中，绝对信任的节点、高效的需求是公有链共识算法不能提供的，对于这样的区块链，传统的一致性共识算法成为首选，如PBFT、PAXOS、RAFT等。
目录
一、BFT（拜占庭容错技术）
二、PBFT（实用拜占庭容错算法）
三、PAXOS
四、Raft
五、POW（工作量证明）
六、POS（权益证明）
七、DPOS（委任权益证明）
八、Ripple
拜占庭弄错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击的原因，计算机和网络出现不可预测的行为。拜占庭容错用来处理这种异常行为，并满足所要解决问题的规范。
拜占庭容错系统是一个拥有n台节点的系统，整个系统对于每一个请求，满足以下条件：
1）所有非拜占庭节点使用相同的输入信息，产生同样的结果；
2）如果输入的信息正确，那么所有非拜占庭节点必须接收这个信息，并计算相应的结果。
拜占庭系统普遍采用的假设条件包括：
1）拜占庭节点的行为可以是任意的，拜占庭节点之间可以共谋；
2）节点之间的错误是不相关的；
3）节点之间通过异步网络连接，网络中的消息可能丢失、乱序并延时到达，但大部分协议假设消息在有限的时间里能传达到目的地；
4）服务器之间传递的信息，第三方可以嗅探到，但是不能篡改、伪造信息的内容和验证信息的完整性。
拜占庭容错由于其理论上的可行性而缺乏实用性，另外还需要额外的时钟同步机制支持，算法的复杂度也是随节点的增加而指数级增加。
实用拜占庭容错降低了拜占庭协议的运行复杂度，从指数级别降低到多项式级别。
PBFT是一种状态机副本复制算法，即服务作为状态机进行建模，状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。PBFT要求共同维护一个状态。需要运行三类基本协议，包括一致性协议、检查点协议和视图更换协议。
一致性协议。一致性协议至少包含若干个阶段：请求（request）、序号分配（pre-prepare）和响应（reply），可能包含相互交互（prepare），序号确认（commit）等阶段。
PBFT通信模式中，每个客户端的请求需要经过5个阶段。由于客户端不能从服务器端获得任何服务器运行状态的信息，PBFT中主节点是否发生错误只能由服务器监测。如果服务器在一段时间内都不能完成客户端的请求，则会触发视图更换协议。
整个协议的基本过程如下：
1）客户端发送请求，激活主节点的服务操作。
2）当主节点接收请求后，启动三阶段的协议以向各从节点广播请求。
［2.1］序号分配阶段，主节点给请求赋值一个序列号n，广播序号分配消息和客户端的请求消息m，并将构造PRE-PREPARE消息给各从节点；
［2.2］交互阶段，从节点接收PRE-PREPARE消息，向其他服务节点广播PREPARE消息；
［2.3］序号确认阶段，各节点对视图内的请求和次序进行验证后，广播COMMIT消息，执行收到的客户端的请求并给客户端以响应。
3）客户端等待来自不同节点的响应，若有m+1个响应相同，则该响应即为运算的结果。
PBFT一般适合有对强一致性有要求的私有链和联盟链，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。
在有些分布式场景下，其假设条件不需要考虑拜占庭故障，而只是处理一般的死机故障。在这种情况下，采用Paxos等协议会更加高效。。PAXOS是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。
PAXOS中有三类角色Proposer、Acceptor及Learner，主要交互过程在Proposer和Acceptor之间。算法流程分为两个阶段：
phase 1
a) proposer向网络内超过半数的acceptor发送prepare消息
b) acceptor正常情况下回复promise消息
phase 2
a) 在有足够多acceptor回复promise消息时，proposer发送accept消息
b) 正常情况下acceptor回复accepted消息
流程图如图所示：
PAXOS协议用于微信PaxosStore中，每分钟调用Paxos协议过程数十亿次量级。
Paxos是Lamport设计的保持分布式系统一致性的协议。但由于Paxos非常复杂，比较难以理解，因此后来出现了各种不同的实现和变种。Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法，意在取代目前广为使用的Paxos算法。
Raft最初是一个用于管理复制日志的共识算法，它是在非拜占庭故障下达成共识的强一致协议。Raft实现共识过程如下：首先选举一个leader，leader从客户端接收记账请求、完成记账操作、生成区块，并复制到其他记账节点。leader有完全的管理记账权利，例如，leader能够决定是否接受新的交易记录项而无需考虑其他的记账节点，leader可能失效或与其他节点失去联系，这时，重新选出新的leader。
在Raft中，每个节点会处于以下三种状态中的一种：
（1）follower：所有结点都以follower的状态开始。如果没收到leader消息则会变成candidate状态；
（2）candidate：会向其他结点“拉选票”，如果得到大部分的票则成为leader。这个过程就叫做Leader选举(Leader Election)；
（3）leader：所有对系统的修改都会先经过leader。每个修改都会写一条日志(log entry)。leader收到修改请求后的过程如下：此过程叫做日志复制（Log Replication）
1）复制日志到所有follower结点
2）大部分结点响应时才提交日志
3）通知所有follower结点日志已提交
4）所有follower也提交日志
5）现在整个系统处于一致的状态
Raft阶段主要分为两个，首先是leader选举过程，然后在选举出来的leader基础上进行正常操作，比如日志复制、记账等。
（1）leader选举
当follower在选举时间内未收到leader的消息，则转换为candidate状态。在Raft系统中：
1）任何一个服务器都可以成为候选者candidate，只要它向其他服务器follower发出选举自己的请求。
2）如果其他服务器同意了，发出OK。如果在这个过程中，有一个follower宕机，没有收到请求选举的要求，此时候选者可以自己选自己，只要达到N/2+1的大多数票，候选人还是可以成为leader的。
3）这样这个候选者就成为了leader领导人，它可以向选民也就是follower发出指令，比如进行记账。
4）以后通过心跳消息进行记账的通知。
5）一旦这个leader崩溃了，那么follower中有一个成为候选者，并发出邀票选举。
6）follower同意后，其成为leader，继续承担记账等指导工作。
（2）日志复制
记账步骤如下所示：
1）假设leader已经选出，这时客户端发出增加一个日志的要求；
2）leader要求follower遵从他的指令，将这个新的日志内容追加到各自日志中；
3）大多数follower服务器将交易记录写入账本后，确认追加成功，发出确认成功信息；
4）在下一个心跳消息中，leader会通知所有follower更新确认的项目。
对于每个新的交易记录，重复上述过程。
在这一过程中，若发生网络通信故障，使得leader不能访问大多数follower了，那么leader只能正常更新它能访问的那些follower服务器。而大多数的服务器follower因为没有了leader，他们将重新选举一个候选者作为leader，然后这个leader作为代表与外界打交道，如果外界要求其添加新的交易记录，这个新的leader就按上述步骤通知大多数follower。当网络通信恢复，原先的leader就变成follower，在失联阶段，这个老leader的任何更新都不能算确认，必须全部回滚，接收新的leader的新的更新。
在去中心账本系统中，每个加入这个系统的节点都要保存一份完整的账本，但每个节点却不能同时记账，因为节点处于不同的环境，接收不同的信息，如果同时记账，必然导致账本的不一致。因此通过同时来决定那个节点拥有记账权。
在比特币系统中，大约每10分钟进行一轮算力竞赛，竞赛的胜利者，就获得一次记账的权力，并向其他节点同步新增账本信息。
PoW系统的主要特征是计算的不对称性。工作端要做一定难度的工作才能得出一个结果，而验证方却很容易通过结果来检查工作端是不是做了相应的工作。该工作量的要求是，在某个字符串后面连接一个称为nonce的整数值串，对连接后的字符串进行SHA256哈希运算，如果得到的哈希结果（以十六进制的形式表示）是以若干个0开头的，则验证通过。
比特币网络中任何一个节点，如果想生成一个新的区块并写入区块链，必须解出比特币网络出的PoW问题。关键的3个要素是 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，区块决定了这道题的输入数据，难度值决定了这道题所需要的计算量。
（1）工作量证明函数就是<u style="box-sizing: border-box;"> SHA256 </u>
比特币的区块由区块头及该区块所包含的交易列表组成。拥有80字节固定长度的区块头，就是用于比特币工作量证明的输入字符串。
（2）难度的调整是在每个完整节点中独立自动发生的。每2016个区块，所有节点都会按统一的公式自动调整难度。如果区块产生的速率比10分钟快则增加难度，比10分钟慢则降低难度。
公式可以总结为：新难度值=旧难度值×（过去2016个区块花费时长/20160分钟）
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：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工计算出来的 区块哈希值必须小于目标值 。
（3）PoW能否解决拜占庭将军问题
比特币的PoW共识算法是一种概率性的拜占庭协议（Probabilistic BA）
当不诚实的算力小于网络总算力的50%时，同时挖矿难度比较高（在大约10分钟出一个区块情况下）比特币网络达到一致性的概念会随确认区块的数目增多而呈指数型增加。但当不诚实算力具一定规模，甚至不用接近50%的时候，比特币的共识算法并不能保证正确性，也就是，不能保证大多数的区块由诚实节点来提供。
比特币的共识算法不适合于私有链和联盟链。其原因首先是它是一个最终一致性共识算法，不是一个强一致性共识算法。第二个原因是其共识效率低。
扩展知识： 一致性
严格一致性，是在系统不发生任何故障，而且所有节点之间的通信无需任何时间这种理想的条件下，才能达到。这个时候整个系统就等价于一台机器了。在现实中，是不可能达到的。
强一致性，当分布式系统中更新操作完成之后，任何多个进程或线程，访问系统都会获得最新的值。
弱一致性，是指系统并不保证后续进程或线程的访问都会返回最新的更新的值。系统在数据成功写入之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体承诺多久读到。但是会尽可能保证在某个时间级别（秒级）之后。可以让数据达到一致性状态。
最终一致性是弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。也就是说，如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。
在股权证明PoS模式下，有一个名词叫币龄，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，如果你发现了一个PoS区块，你的币龄就会被清空为0。你每被清空365币龄，你将会从区块中获得0.05个币的利息(假定利息可理解为年利率5%)，那么在这个案例中，利息 = 3000 * 5% / 365 = 0.41个币，这下就很有意思了，持币有利息。
点点币（Peercoin）是首先采用权益证明的货币。，点点币的权益证明机制结合了随机化与币龄的概念，未使用至少30天的币可以参与竞争下一区块，越久和越大的币集有更大的可能去签名下一区块。一旦币的权益被用于签名一个区块，则币龄将清为零，这样必须等待至少30日才能签署另一区块。
PoS机制虽然考虑到了PoW的不足，但依据权益结余来选择，会导致首富账户的权力更大，有可能支配记账权。股份授权证明机制（Delegated Proof of Stake，DPoS）的出现正是基于解决PoW机制和PoS机制的这类不足。
比特股（Bitshare）是一类采用DPoS机制的密码货币。它的原理是，让每一个持有比特股的人进行投票，由此产生101位代表 , 我们可以将其理解为101个超级节点或者矿池，而这101个超级节点彼此的权利是完全相等的。如果代表不能履行他们的职责（当轮到他们时，没能生成区块），他们会被除名，网络会选出新的超级节点来取代他们。
比特股引入了见证人这个概念，见证人可以生成区块，每一个持有比特股的人都可以投票选举见证人。得到总同意票数中的前N个（N通常定义为101）候选者可以当选为见证人，当选见证人的个数（N）需满足：至少一半的参与投票者相信N已经充分地去中心化。
见证人的候选名单每个维护周期（1天）更新一次。见证人然后随机排列，每个见证人按序有2秒的权限时间生成区块，若见证人在给定的时间片不能生成区块，区块生成权限交给下一个时间片对应的见证人。
比特股还设计了另外一类竞选，代表竞选。选出的代表拥有提出改变网络参数的特权，包括交易费用、区块大小、见证人费用和区块区间。若大多数代表同意所提出的改变，持股人有两周的审查期，这期间可以罢免代表并废止所提出的改变。这一设计确保代表技术上没有直接修改参数的权利以及所有的网络参数的改变最终需得到持股人的同意。
Ripple（瑞波）是一种基于互联网的开源支付协议，在Ripple的网络中，交易由客户端（应用）发起，经过追踪节点（tracking node）或验证节点（validating node）把交易广播到整个网络中。
追踪节点的主要功能是分发交易信息以及响应客户端的账本请求。验证节点除包含追踪节点的所有功能外，还能够通过共识协议，在账本中增加新的账本实例数据。
Ripple的共识达成发生在验证节点之间，每个验证节点都预先配置了一份可信任节点名单，称为UNL（Unique Node List）。在名单上的节点可对交易达成进行投票。每隔几秒，Ripple网络将进行如下共识过程：
1）每个验证节点会不断收到从网络发送过来的交易，通过与本地账本数据验证后，不合法的交易直接丢弃，合法的交易将汇总成交易候选集（candidate set）。交易候选集里面还包括之前共识过程无法确认而遗留下来的交易。
2）每个验证节点把自己的交易候选集作为提案发送给其他验证节点。
3）验证节点在收到其他节点发来的提案后，如果不是来自UNL上的节点，则忽略该提案；如果是来自UNL上的节点，就会对比提案中的交易和本地的交易候选集，如果有相同的交易，该交易就获得一票。在一定时间内，当交易获得超过50%的票数时，则该交易进入下一轮。没有超过50%的交易，将留待下一次共识过程去确认。
4）验证节点把超过50%票数的交易作为提案发给其他节点，同时提高所需票数的阈值到60%，重复步骤3）、步骤4），直到阈值达到80%。
5）验证节点把经过80%UNL节点确认的交易正式写入本地的账本数据中，称为最后关闭账本（Last Closed Ledger），即账本最后（最新）的状态。
在Ripple的共识算法中，参与投票节点的身份是事先知道的。该共识算法只适合于权限链（Permissioned chain）的场景。Ripple共识算法的拜占庭容错（BFT）能力为（n-1）/5，即可以容忍整个网络中20%的节点出现拜占庭错误而不影响正确的共识。
在区块链网络中，由于应用场景的不同，所设计的目标各异，不同的区块链系统采用了不同的共识算法。一般来说，在私有链和联盟链情况下，对一致性、正确性有很强的要求。一般来说要采用强一致性的共识算法。而在公有链情况下，对一致性和正确性通常没法做到百分之百，通常采用最终一致性（Eventual Consistency）的共识算法。
共识算法的选择与应用场景高度相关，可信环境使用paxos 或者raft，带许可的联盟可使用pbft ，非许可链可以是pow，pos，ripple共识等，根据对手方信任度分级，自由选择共识机制。
『捌』 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。
『玖』 如何检测区块链智能合约的风险等级高低
随着上海城市数字化转型脚步的加快，区块链技术在政务、金融、物流、司法等众多领域得到深入应用。在应用过程中，不仅催生了新的业务形态和商业模式，也产生了很多安全问题，因而安全监管显得尤为重要。安全测评作为监管重要手段之一，成为很多区块链研发厂商和应用企业的关注热点。本文就大家关心的区块链合规性安全测评谈谈我们做的一点探索和实践。
一、区块链技术测评
区块链技术测评一般分为功能测试、性能测试和安全测评。
1、功能测试
功能测试是对底层区块链系统支持的基础功能的测试，目的是衡量底层区块链系统的能力范围。
区块链功能测试主要依据GB/T 25000.10-2016《系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第10部分：系统与软件质量模型》、GB/T 25000.51-2016《系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第51部分：就绪可用软件产品（RUSP）的质量要求和测试细则》等标准，验证被测软件是否满足相关测试标准要求。
区块链功能测试具体包括组网方式和通信、数据存储和传输、加密模块可用性、共识功能和容错、智能合约功能、系统管理稳定性、链稳定性、隐私保护、互操作能力、账户和交易类型、私钥管理方案、审计管理等模块。
2、性能测试
性能测试是为描述测试对象与性能相关的特征并对其进行评价而实施和执行的一类测试，大多在项目验收测评中，用来验证既定的技术指标是否完成。
区块链性能测试具体包括高并发压力测试场景、尖峰冲击测试场景、长时间稳定运行测试场景、查询测试场景等模块。
3、安全测评
区块链安全测评主要是对账户数据、密码学机制、共识机制、智能合约等进行安全测试和评价。
区块链安全测评的主要依据是《DB31/T 1331-2021区块链技术安全通用要求》。也可根据实际测试需求参考《JR/T 0193-2020区块链技术金融应用评估规则》、《JR/T 0184—2020金融分布式账本技术安全规范》等标准。
区块链安全测评具体包括存储、网络、计算、共识机制、密码学机制、时序机制、个人信息保护、组网机制、智能合约、服务与访问等内容。
二、区块链合规性安全测评
区块链合规性安全测评一般包括“区块链信息服务安全评估”、 “网络安全等级保护测评”和“专项资金项目验收测评”三类。
1、区块链信息服务安全评估
区块链信息服务安全评估主要依据国家互联网信息办公室2019年1月10日发布的《区块链信息服务管理规定》（以下简称“《规定》”）和参考区块链国家标准《区块链信息服务安全规范（征求意见稿）》进行。
《规定》旨在明确区块链信息服务提供者的信息安全管理责任，规范和促进区块链技术及相关服务的健康发展，规避区块链信息服务安全风险，为区块链信息服务的提供、使用、管理等提供有效的法律依据。《规定》第九条指出：区块链信息服务提供者开发上线新产品、新应用、新功能的，应当按照有关规定报国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室进行安全评估。
《区块链信息服务安全规范》是由中国科学院信息工程研究所牵头，浙江大学、中国电子技术标准化研究院、上海市信息安全测评认证中心等单位共同参与编写的一项建设和评估区块链信息服务安全能力的国家标准。《区块链信息服务安全规范》规定了联盟链和私有链的区块链信息服务提供者应满足的安全要求，包括安全技术要求和安全保障要求以及相应的测试评估方法，适用于指导区块链信息服务安全评估和区块链信息服务安全建设。标准提出的安全技术要求、保障要求框架如下：
图1 区块链信息服务安全要求模型
2、网络安全等级保护测评
网络安全等级保护测评的主要依据包括《GB/T 22239-2019网络安全等级保护基本要求》、《GB/T 28448-2019网络安全等级保护测评要求》。
区块链作为一种新兴信息技术，构建的应用系统同样属于等级保护对象，需要按照规定开展等级保护测评。等级保护安全测评通用要求适用于评估区块链的基础设施部分，但目前并没有提出区块链特有的安全要求。因此，区块链安全测评扩展要求还有待进一步探索和研究。
3、专项资金项目验收测评
根据市经信委有关规定，信息化专项资金项目在项目验收时需出具安全测评报告。区块链应用项目的验收测评将依据上海市最新发布的区块链地方标准《DB31/T 1331-2021 区块链技术安全通用要求》开展。
三、区块链安全测评探索与实践
1、标准编制
上海测评中心积极参与区块链标准编制工作。由上海测评中心牵头，苏州同济区块链研究院有限公司、上海七印信息科技有限公司、上海墨珩网络科技有限公司、电信科学技术第一研究所等单位参加编写的区块链地方标准《DB31/T 1331-2021 区块链技术安全通用要求》已于2021年12月正式发布，今年3月1日起正式实施。上海测评中心参与编写的区块链国标《区块链信息服务安全规范》正处于征求意见阶段。
同时，测评中心还参与编写了国家人力资源和社会保障部组织，同济大学牵头编写的区块链工程技术人员初级和中级教材，负责编制“测试区块链系统”章节内容。
2、项目实践
近年来，上海测评中心依据相关技术标准进行了大量的区块链安全测评实践，包括等级保护测评、信息服务安全评估、项目安全测评等。在测评实践中，发现的主要安全问题如下：
表1 区块链主要是安全问题
序号
测评项
问题描述
1
共识算法
共识算法采用Kafka或Raft共识，不支持拜占庭容错，不支持容忍节点恶意行为。
2
上链数据
上链敏感信息未进行加密处理，通过查询接口或区块链浏览器可访问链上所有数据。
3
密码算法
密码算法中使用的随机数不符合GB/T 32915-2016对随机性的要求。
4
节点防护
对于联盟链，未能对节点服务器所在区域配置安全防护措施。
5
通信传输
节点间通信、区块链与上层应用之间通信时，未建立安全的信息传输通道。
6
共识算法
系统部署节点数量较少，有时甚至没有达到共识算法要求的容错数量。
7
智能合约
未对智能合约的运行进行监测，无法及时发现、处置智能合约运行过程中出现的问题。
8
服务与访问
上层应用存在未授权、越权等访问控制缺陷，导致业务错乱、数据泄露。
9
智能合约
智能合约编码不规范，当智能合约出现错误时，不提供智能合约冻结功能。
10
智能合约
智能合约的运行环境没有与外部隔离，存在外部攻击的风险。
3、工具应用
测评中心在组织编制《DB31/T 1331-2021 区块链技术安全通用要求》时，已考虑与等级保护测评的衔接需求。DB31/T 1331中的“基础设施层”安全与等级保护的安全物理环境、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境、安全管理中心等相关要求保持一致，“协议层安全”、“扩展层安全”则更多体现区块链特有的安全保护要求。
测评中心依据DB31/T 1331相关安全要求，正在组织编写区块链测评扩展要求，相关成果将应用于网络安全等级保护测评工具——测评能手。届时，使用“测评能手”软件的测评机构就能准确、规范、高效地开展区块链安全测评，发现区块链安全风险，并提出对应的整改建议