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[導讀]圖結(jié)構(gòu)算法研究背景眾所周知,現(xiàn)有的共識算法并不完美。以比特幣為例,比特幣采用的是PoW共識算法,而PoW算法面臨著嚴重的效率問題,而比特幣受限于共識算法和區(qū)塊容量,每

圖結(jié)構(gòu)算法研究背景

眾所周知,現(xiàn)有的共識算法并不完美。以比特幣為例,比特幣采用的是PoW共識算法,而PoW算法面臨著嚴重的效率問題,而比特幣受限于共識算法和區(qū)塊容量,每分鐘只能處理約2000筆交易(一說是每秒7筆,主要取決于交易大小),相對緩慢的速率使得比特幣網(wǎng)絡(luò)上的擁堵成為常事。

比特幣的效率瓶頸,主要在于其驗證需基于最長鏈的串行簽名。因為在一維度的鏈狀結(jié)構(gòu)中,區(qū)塊的產(chǎn)生嚴格按照時間順序產(chǎn)生,需要上一個區(qū)塊進行廣播后才能產(chǎn)生下一個區(qū)塊,并且需要所有節(jié)點共同認證,而這個過程較為漫長。

為解決這個問題,可以引入圖結(jié)構(gòu)DAG,降低了區(qū)塊產(chǎn)生過程的順序要求,有利于區(qū)塊產(chǎn)生過程的并行性,也就是說,可能有兩個甚至更多的區(qū)塊共同產(chǎn)生。

提高并行性將會大大提高計算速率,突破共識算法的效率瓶頸,但同時也會帶來產(chǎn)生冗余或錯誤區(qū)塊等不良影響,需要進行總的排序和驗證對它進行篩選。因此基于DAG的共識算法的關(guān)鍵之處在于節(jié)點之間的聯(lián)系關(guān)系和最終正確區(qū)塊的選擇辦法。

下面我們分析一些具體的項目算法。

由以色列學者提出,可被視為最基本的DAG共識算法。它和最長鏈共識算法的唯一區(qū)別在于引入了DAG圖狀結(jié)構(gòu)。區(qū)塊之間由最基本的父子節(jié)點進行連接,并遵循最長鏈算法,按照區(qū)塊的時間關(guān)系,當鏈長度相同時選擇時間較早的區(qū)塊。

 

 

其效率可以如上圖所示,紅色代表最優(yōu)效果,藍色表示采用圖計算的實際效果,綠色代表未采用的效果。

phantom

最大K聚類算法選擇區(qū)塊,其概要可歸納為:只有一個帶加入?yún)^(qū)塊的DAG圖的反錐面的節(jié)點數(shù)<=K,即除該區(qū)塊鏈能到達的路徑上的區(qū)塊和能達到該區(qū)塊的路徑上的區(qū)塊外的其它區(qū)塊數(shù),該區(qū)塊才能夠加入DAG。

在下圖中,加入DAG的是正確區(qū)塊,標為藍色,而不加入DAG圖的是非正確區(qū)塊鏈,即可能是惡意或冗余區(qū)塊,標注為紅色。

 

 

以該圖為例,比如節(jié)點I,I的錐面包括A,B,F(xiàn),C,D,即能到達的節(jié)點數(shù),而反錐面節(jié)點即是所有藍色節(jié)點減去錐面節(jié)點,只剩下G和J,只有2個。而E,H,K三個被認為是冗余的,不予以采信。

一言以蔽之,一個節(jié)點的反錐面越小,該節(jié)點與其它節(jié)點的聯(lián)系性越強。其優(yōu)點在于具有良好的擴展性,但不能保證強的線性排序和livebess。即難度杜絕惡意挖礦,延遲發(fā)布的情況,在抵抗這種攻擊的能力略顯不足。

Specture

區(qū)塊間也是通過基本連接方式(即父子節(jié)點連接方式),主要通過一種區(qū)塊鏈投票算法,并優(yōu)先選擇所在錐面節(jié)點總數(shù)多的區(qū)塊排在前面,對區(qū)塊進行總排序,如果兩個區(qū)塊相沖突,它將選擇總排序后未知靠前的區(qū)塊。

對于已經(jīng)有兩個區(qū)塊,X,Y,是將X還是Y放在前面呢?因為區(qū)塊6-8可以看到區(qū)塊X,看不到區(qū)塊Y,他們會把X排在前面,同樣的,區(qū)塊9-11只能看到區(qū)塊Y,它們會把區(qū)塊Y排在前面,區(qū)塊12根據(jù)圖結(jié)構(gòu)認為X排在前面,而區(qū)塊1-5一致認為X在前面是因為結(jié)構(gòu)中更多的區(qū)塊都認為X應(yīng)該在前面。

 

 

Conflux

該項目算法的連接方式在基本連接的基礎(chǔ)上,又加進了索引連接。所謂索引連接,指的是此區(qū)塊之前發(fā)現(xiàn)其他區(qū)塊(非父子)也會連接在一起,在此基礎(chǔ)上也能大幅度提升效率。據(jù)悉,清華姚班曾參與一次實驗,在亞馬遜EC2云用2萬臺機器節(jié)點實驗,達到5.76GB/h的吞吐率,每秒實現(xiàn)了6400個交易,吸引了國內(nèi)外許多資本的關(guān)注。

其算法依然是GHOST算法,與以太坊相似,GHOST算法是一種主鏈選擇協(xié)議,以包括子樹數(shù)目最多為基本原則,即根據(jù)這條路徑從根區(qū)塊對應(yīng)鏈上節(jié)點連接的節(jié)點總數(shù)決定。

Snowflake to Avalanche

該項目區(qū)塊之間由基本的連接方式(父子區(qū)塊)所連接,根據(jù)隨機查詢和基于DAG圖的二著色的顏色信心值選擇正確的交易。

每個節(jié)點初始化都是無色的,每個節(jié)點隨機查詢周圍的其他節(jié)點,對周邊節(jié)點的顏色(紅色或藍色)進行統(tǒng)計,在查詢K次之后,選擇顏色統(tǒng)計大的作為自己的顏色,并對改變的顏色信心值加1.

在引入DAG圖之后,其中的每個節(jié)點在改變顏色的同時,都會更新祖先交易的信心值(加1),并更新祖先提交的優(yōu)先(perfer)交易。

倘若交易中的所有祖先交易(父節(jié)點,或父節(jié)點之上的節(jié)點)均為優(yōu)先(prefer),則該交易為強優(yōu)先,系統(tǒng)隨機選擇一個節(jié)點查詢一個交易,如果返回的是強優(yōu)先交易,則投票數(shù)量加1.

當該交易投票數(shù)達到一定的閾值,或者交易通過到達一定數(shù)量的成功查詢,則該交易被判定為正確。

結(jié)語

方躍堅副教授對上述5個項目算法進行了簡明的介紹,并表示現(xiàn)在的國內(nèi)外基于圖結(jié)構(gòu)的算法研究方興未艾,還有很多極具創(chuàng)意的新興算法有待研究。Trias CTO 魏明也指出,現(xiàn)在硅谷的許多投資機構(gòu)都已經(jīng)把注意力從人工智能轉(zhuǎn)移到區(qū)塊鏈。

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