五分钟了解共识机制
什么是共识机制?
“共识机制是区块链的灵魂。”这是业内经常能听到的一句话,共识机制在区块链中的地位可想而知。那么到底什么是共识机制呢?我们不妨从拜占庭将军问题说起。
拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都。由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息。 在战争的时候,拜占庭军队内所有将军和副官必须达成一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营。但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又扰乱整体军队的秩序。在进行共识时,结果并不代表大多数人的意见。这时候,在已知有成员谋反的情况下,其余忠诚的将军在不受叛徒的影响下如何达成一致的协议,拜占庭问题就此形成。
拜占庭将军问题是一个协议问题,拜占庭帝国军队的将军们必须全体一致的决定是否攻击某一支敌军。问题是这些将军在地理上是分隔开来的,并且将军中存在叛徒。叛徒可以任意行动以达到以下目标:欺骗某些将军采取进攻行动;促成一个不是所有将军都同意的决定,如当将军们不希望进攻时促成进攻行动;或者迷惑某些将军,使他们无法做出决定。如果叛徒达到了这些目的之一,则任何攻击行动的结果都是注定要失败的,只有完全达成一致的努力才能获得胜利。
而这个问题该如何解决?中本聪的理念给出了一个比较好的答案:不能让所有人都有资格发信息,而是给发信息设置了一个条件:“工作量”,将军们同时做一道计算题,谁先算完,谁才能获得给其他小国发信息的资格。而其他小国在收到信息后,必须采用加密技术进行签字盖戳,以确认身份。然后再继续做题,做对题的再继续发消息……对这种先后顺序达成共识的算法,就是共识机制。
共识机制的作用
区块链作为一种按时间顺序存储数据的数据结构,可支持不同的共识机制。在区块链上,每个人都会有一份记录链上所有交易的账本,链上产生一笔新的交易时,每个人接收到这个信息的时间是不一样的,有些想要干坏事的人就有可能在这时发布一些错误的信息,这时就需要一个人把所有人接收到的信息进行验证,最后公布最正确的信息。
共识机制是区块链技术的重要组件。它就像一本法典,维系着区块链世界的正常运转,使得区块链技术自带改善世界的光芒,也是让区块链得以被全世界逐步接受和认可的最大幕后功臣,它让互联网、陌生人之间,在没有第三方作为信用背书的情况下发生的一切交易变成可能,它赋予了机械的代码以人性和温度。
共识机制的类别
目前的共识机制主要有POW、POS、DPOS、PBFT、dBFT、Pool验证池。
POW,就是人们熟悉的比特币挖矿,通过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。可实现完全去中心化,节点自由进出。干的越多,收的越多。
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,以此等比例的挖矿难度,从而加快找随机数的速度。持有越多,获得越多
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。
PBFT ,Practical Byzantine Fault Tolerance,实用拜占庭容错算法,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,每个状态机的副本都保存了服务的状态,同时也实现了服务的操作。
dBFT,delegated BFT 授权拜占庭容错算法,由权益来选出记账人,然后记账人之间通过拜占庭容错算法来达成共识。
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。
现有共识机制存在问题
目前现有的共识机制都不算完美,在一些实际应用场景弊端很多。
A、计算能力浪费
在工作量证明机制POW中,猜数字最快的通常是电脑计算能力强的。超强的计算能级仅用来猜数字,实在是浪费。
B、权益向顶层集中
在权益证明机制POS中,token的余额越多的人获得公示信息的概率越高,公示人会得到一定的token作为奖励,如此持有token多的人会越来越多,少的人越来越少。
C、作恶成本低下
在靠算力与权益的的多少来获得公示信息的权利的模式当中,当算力和权益向少数人集中之后,这些少数人如果想要做一些违反规则的事情是轻而易举的;在PBFT中,由所有人投票,如果一个没有任何token余额的人想要捣乱,那他几乎是完全没有利益损失。
D、对于真正的去中心化构成威胁
在工作量证明机制中,计算能力越强,获得记录权利的概率就越高。如果有人把很多人集中在一起来猜数字,把好多电脑的算力加在一起来用,那这些抱团的人就会更容易获得公示信息的权利,发展到最后可能公示权就直接掌握在这些人手里。
在权益证明机制POS中,权益越大的人获得记录权利的概率越高,而记录的人就会有奖励token ,这样一来这些人就会越来越富有,贫富差距就会越来越大。持有token少的人几乎都没有话语权了。权利掌握在少数人手中,这有违区块链去中心化理念。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21