區塊圖是中本聰共識突破發展瓶頸的關鍵技術-ODAILY_區塊鏈:Credmark

大家好，上次分享我們講解了區塊大小和出塊時間跟擴容的關系，我們特別的闡述了在區塊鏈的系統中這兩個變量是如何互動和制約的。今天我們會詳細討論在DAG的系統中這兩個變量的關系，以及在SoteriaDAG的設計里，我們是怎么處理這個問題的。

并發下的親子關系

上一篇我們講到，在BlockDAG區塊圖的大背景下，因為沒有贏者通吃的這一限制，于是礦工們可以并行的挖礦，并及時的把挖出來的區塊廣播出去。網絡的傳輸導致了延遲，所以在網絡的任何一個地方我們能聽到的其他礦工的廣播也可能是不一樣的。不過沒關系，對于我們收到的塊，我們想盡辦法把他們納入到我們的區塊圖里就行了。而我們下一個要挖的新塊一定要引用我們區塊圖里的每一個還沒有被引用的塊。燃鵝，你會發現我們可能收到下圖這樣的一些區塊，他們的引用都不一樣，而且他們都是誠實節點挖出來的合法區塊。這是怎么回事兒呢？這正是由我們之前談到的區塊大小，傳輸時間和出塊時間所導致的。

報告：比特幣采用率創歷史新高 全球區塊鏈支出或將由銀行業推動:研究機構ResearchAndMarkets.com近日發布報告《加密貨幣市場：增長、趨勢及預測》。報告稱，比特幣采用率創歷史新高，已經采用比特幣和加密貨幣或完全涉足數字貨幣領域的公司包括代幣產品開發公司、礦企、云公司、錢包提供商以及支付和交易解決方案提供商。此外，該報告總結了當前的監管模式，并得出結論，全球區塊鏈支出將很可能由銀行業推動。這些金融機構中的許多都試圖發行中心化版本的加密貨幣，這意味著它們是由受管制的銀行和類似公司建立的數字貨幣。(Live Bitcoin News)[2020/11/23 21:44:17]

鄔賀銓：將區塊鏈嵌入智聯網終端可解決數據資產化問題:中國工程院院士鄔賀銓在由新浪科技、新浪5G聯合發起的《5G大家談》欄目中表示，將人工智能芯片、軟件等集成到物聯網模塊中成為AIoT終端，再發展至AIoT智聯網，適用于要求更精密的環境。此外，將區塊鏈能力嵌入AIoT終端，除了保障物聯網設備的接入認證、數據加密與設備控制授權的安全，亦能解決基于數據的確權和數據資產化問題。（新浪科技）[2020/5/17]

假設上邊這個狀態是下圖里節點B所觀測到的狀態。那么之所以每個收到的區塊的父輩鏈接不同是因為信息在網絡上傳播耗時不同所導致:假設網絡因為地理或者邏輯的鏈接被切分成三個傳播區域，綠色的區域夾在紅色的和藍色之間，信息從綠色區域傳到紅色或者藍色區域有一定的延遲，藍色和紅色區域之間傳送信息要經過綠色區域所以延時更大。為了簡單，我們就認為這種跨區域的延遲是臨區域延遲的兩倍。節點A，節點B和節點C分別生成了區塊a，區塊b和區塊c，他們馬上把區塊向網絡的所有方向廣播出去。在紅色區域的節點D和在藍色區域的節點E和節點F都會在不同時間收到這些區塊。因為節點ABC在網絡上相對于節點D和節點E/F的網絡位置，帶寬，延遲都不一樣，所以他們收到完整的區塊abc的時間也不一樣。所以在某個時刻，節點D只收到了區塊a和區塊b而區塊c還在傳播的路上；節點E/F只收到了區塊b和區塊c，而區塊a還在路上。節點B最為和出塊的節點最近的節點，除了他自己生成的區塊b以外，所有其他的區塊也都收到了。

動態 | 印度《國家區塊鏈戰略》草案建議印度央行數字貨幣CBDR:由印度政府注冊成立的非營利性公共機構印度國家智能治理研究所（NISG）現已提交《國家區塊鏈戰略》。該草案對區塊鏈、智能合約、區塊鏈技術采用挑戰及影響進行了解釋和介紹。此外，該戰略文件稱有必要明確區分不同類型的區塊鏈系統。除了區塊鏈的其他用例外，該戰略草案建議印度政府和印度儲備銀行發行中央銀行數字INR（CBDR），并支持去中心化應用程序。簡而言之，該草案強調法律法規應基于區塊鏈執行的功能，而不應基于技術本身。該草案還建議建立一個機構來協調各個州機構之間的區塊鏈戰略。該草案的戰略愿景為，到2025年，印度將成為創新、教育、商業化以及區塊鏈技術采用方面的領先國家之一。[2020/1/28]

動態 | 金氪資本獲“Nova全球區塊鏈投資機構百強”獎項:近日，Nova全球區塊鏈投資機構峰會在中國廣州成功舉辦。會上，主辦方頒布了Nova投資機構評選結果，金氪資本（Krypital Group）獲得“Nova全球區塊鏈投資機構百強”，金氪資本聯合創始人兼CEO Maggie Wu榮獲“Nova區塊鏈投資人風云榜50人”獎項。

金氪資本是一家區塊鏈孵化投資機構，已成立圍繞一級項目、二級市場以及資產管理三只總計6000萬美元的專項基金，提供項目孵化、咨詢及品牌管理服務，目前已涉足公鏈、DAPP、交易所投資孵化。[2019/12/5]

當節點D，E，F開始挖下一個區塊的時候，根據“包容”的原則，他們會把新的區塊的父輩鏈接鎖定在他們剛剛收到的這些區塊上，然后再馬上廣播出去。也就是，節點D生成了一個鏈接在區塊a和區塊b的區塊d，節點B生成了一個鏈接在區塊a,b,c上的區塊b'，而節點E和節點F分別生成了鏈接在區塊b，c的區塊e和區塊f。這恰恰是之前我們看到的BlockDAG的狀態。很明顯，區塊a，b'，e，f之間不可能有任何鏈接，也就是說他們都是一代的，或者說他們都是兄弟姐妹。跟之前區塊鏈的構造里“獨生子女”的政策比起來，在區塊圖的環境下會出現“多子多福”的情況了。我們沒有調整區塊大小和出塊速度，就自動擴容了。而兄弟姐妹的數量就反映著我們擴容的能力。我們暫且叫它K。為了科學地描述K，我們給出如下的表述：對于任何一個節點，當它在時間t的時候產生了一個區塊b；而網絡對區塊的最大傳輸延遲為Dmax，即在任何兩個節點完成傳輸一個標準大小的區塊所需的時間；那么在如下這個區間：

里面整個系統里生成的區塊都應該是區塊B的兄弟姐妹。這個非常好理解：在t時刻，因為網絡傳輸，所有在這段時間里產生的區塊還沒有傳到這個節點，所以在生成B的時候不會把這些區塊當成父輩節點用來鏈接。同理，在這段時間里開始挖礦的節點也因為傳輸延遲，還沒有聽到區塊B，所以那些節點生成的區塊中也不能把B當作父輩節點來鏈接。那么，如果系統的出塊速度是r的話，那么平均下來，這段時間產生的區塊數量的上限就是：

(t+Dmax)-(t-Dmax)

——————————

r

也就是

2Dmax

———

r

所以，擴容能力仍然是被網絡傳輸延遲和出塊速度所制約的，但是這一次，沒有了之前的那些限制了。真的沒有這些限制了嗎？當然不是了。首先，上邊的描述是非常近似的結果，更加嚴謹的結果大家可以參考Phamtom的paper的第四章；另外更重要的是即使是嚴謹的結果放在工程實現的環境下就會出現更多的限制條件，比如接收區塊的處理時間，區塊圖鏈接的時間，區塊的驗證時間。這些時間都直接的影響到實際運行中區塊圖的鏈接特性。所以真正能夠實際操作的并發擴容參數比理論值可能會小一個數量級。從工程的角度上，我們采用了根據應用場景反推K的方法：首先確定一個吞吐量的要求范圍，然后根據系統運行環境的網絡傳輸性能的范圍，確定一個Dmax，之后在Dmax的基礎上認為添加一些軟件方面的延遲，最后把上述幾個參數通過在仿真系統里多次運行得出一個優化的系數。

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