本文從分布式系統角度討論了區塊鏈中的幾種創新模式:不可變模式、異步和共識以及網絡容錯可靠性。
不可變模式
區塊鏈是不可變的。分布式系統已經在相當一段時間內依靠不變性來消除異常。比如日志結構的文件系統、日志結構的合并樹和Copy-On-Write是分布式系統中用于模擬不可變數據結構的常見模式/技巧。區塊鏈以類似于事件溯源EventSourcing的方式來處理事務,這是分布式計算中用于處理事實和操作的常用技術。不是用最新數據覆蓋舊數據,而是創建一個包含所有事件/行動的只能不斷追加append-only的日志。
帕特·赫蘭德在他重要的流行論文“不變性改變一切”中描述了不變性:
會計師不能使用橡皮擦;否則他們舊可能蹲監獄。分類流水賬中的所有條目都保留。可以進行更正,但只能在分類帳中新增要進行更正的條目。正如當公司的季度業績公布時,會包括上一季度的小幅修正,這種小修正是屬于追加性質的,因為上一季度的數據已經公布,無法改變,只能在本季度進行數據修正,這種修正從時間角度看實際是新增追加。
Paradigm:Uniswap V3以太坊相關交易對深度已超中心化交易所:金色財經報道,Paradigm發表研究報告稱,Uniswap V3 在 ETH/USD、ETH/BTC 等以太坊交易對中擁有比中心化交易所更深的流動性,表明了 AMM 市場結構可以超越訂單簿交易并將傳統的金融市場結構轉變為更具流動性、穩定性和安全性。其中 Uniswap ETH/USD 流動性(匯總了包括 ETH 與 USD 以及 USDC、USDT、DAI 交易對的流動性)為幣安和 Coinbase 的兩倍,ETH/BTC 交易對流動性則是幣安的 3 倍和 Coinbase 的 4.5 倍。
這意味著在 Uniswap 進行 500 萬美元的 ETH/USD 交易將節約 2.4 萬美元的費用。此外,研究發現在 USDC/USDT 交易對流動性上,Uniswap 是幣安的 5.5 倍。[2022/5/6 2:54:13]
區塊鏈是簡單的分布式會計分類帳,因此名稱稱為DistributedLedgerTechnology,簡稱DLT。
ZG.COM Club與加密資本達成深度戰略合作伙伴關系:5月28日,由ZG.COM Club和加密資本主辦,ZG.COM冠名的“城市之光”———2020 ZG.COM Club 全球合作伙伴大會在深圳舉行。會上,ZG.COM Club與加密資本達成深度戰略合作伙伴關系,ZG.COM 華南中心執行總裁葉孝力、ZG.COM 華南中心COO劉敏、加密資本創始人謝偉豐、加密資本CMO聶時銳參與簽約儀式。雙方將圍繞區塊鏈項目孵化、虛擬貨幣現貨交易、虛擬貨幣合約交易、全球市場宣發、資源對接、渠道商招募以及全方面業務拓展展開全方位合作。[2020/5/28]
異步
區塊鏈可能運行在距離數千英里的各種服務器上。在這種異步網絡中想保證各種訂單交易的前后順序性是分布式系統經典問題。所有不可能的理論如像FLP定理(分布式系統的共識(consensus)算法)和CAP定理都適用于區塊鏈。
AWS官方宣布與IOST達成深度合作:近日,全球Top1的云計算平臺——亞馬遜云計算服務(AWS)官方宣布與IOST達成深度合作。IOST聯合創始人Terry接受了AWS的獨家專訪。作為第一個被AWS采訪的區塊鏈團隊,IOST登上了AWS的所有官方宣傳渠道。
據AWS報道:“未來,IOST將持續發展與AWS以及APN合作伙伴伊克羅德的良好合作關系,嘗試引入更多新的理念、架構和服務來重構整個區塊鏈內部測試平臺基礎設施,力求將先進的區塊鏈技術帶進更多行業,賦能企業創新發展。”
詳情點擊原文鏈接。[2020/3/20]
如同分布式系統一樣,區塊鏈塊中沒有“現在”概念,分布式系統中的不同節點的時鐘可能會相互隔離,因此,在全局所有機器上的對事件進行全局性的實時排序并不簡單,因為所有節點時鐘不能始終處于同步之中,因此使用機器本地時間戳將不再有幫助,除此之外,消息的延遲可以達到任意時間,可以是毫秒或秒級,甚至達到分鐘甚至幾天的數量級,對于比特幣區塊鏈,創始人中本聰設計了一種巧妙的方式來排序訂單交易,以防止雙重支出的問題,在沒有全局時鐘情況下使用了分布式Timestamp服務器。中本聰的比特幣白皮書中說:
動態 | 中軟國際教育科技集團、CoinDesk中文及Omni規范委員達成深度合作:近日,中軟國際教育科技集團、CoinDesk中文以及Omni規范委員會三方,就Omni中國區塊鏈人才認證培訓計劃達成深度戰略合作。Omni區塊鏈人才認證將由中軟國際教育科技集團與Omni聯合發行,涵蓋了全面的理論和應用,包括區塊鏈基礎理論,分布式數據庫基礎理論,通用區塊鏈系統實操,深度技術能力實操等等。中軟國際教育科技集團將提供滿足考試大綱的完整教程和培訓。通過Omni認證,三方致力于把最新的技術引入中國社區,本次合作的三方將利用各自品牌、渠道、技術優勢,在課程設計、教材制定、考試編制等培訓認證所需的各環節通力合作。[2020/1/14]
我們的解決方案是基于時間戳服務器,時間戳服務器的工作就是通過獲取要被時間戳標識的某個區塊的條目的哈希值,然后廣泛發布這個哈希值,例如在報紙或BBS帖子中,總是附加具體的發布時間,這個時間戳提供了當時數據存在的證明。每個當前時間戳包含之前的時間戳哈希,由此形成一個鏈條,這樣一個時間戳相當于有兩份存在證明,更加堅固可靠。
聲音 | 何寶宏:區塊鏈與人工智能等深度融合將組成數字社會新型基礎:金色財經報道,中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏表示,2020年國內區塊鏈將掀起新一輪技術熱潮。區塊鏈的應用領域還有待技術完善,仍存在擴展性較差等問題,大規模應用還很缺乏。何寶宏認為,未來,隨著區塊鏈技術、應用、治理不斷完善,將為承載數字資產和價值流互連做好準備,成為未來信息基礎設施重要組成部分。區塊鏈與人工智能、物聯網等技術深度融合,將共同組成泛在、信任的數字社會新型基礎。[2019/12/31]
這類似于DBMS中通過事務日志記錄保存所有對數據庫的寫入操作事件。在這種情況下,區塊鏈本質上是一個分布式事務日志。
共識
在沒有全局同步時鐘的情況下,決定訂單交易順序的唯一方法是通過分布式共識。就像在分布式機器上對事件/事務進行排序達成共識一樣,但是在分布式系統中達成共識很困難:
FLP表明,在異步網絡中,消息可能被延遲但不會丟失,如果至少有一個節點發生故障停機了,那么就不可能達到所有機器獲得共識一致。
能夠對網絡的崩潰故障進行容錯的算法有:Paxos,Zab,Raft,Viewstamped復制,這些網絡容錯算法能夠在流程或機器可能發生崩潰或導致消息傳遞延遲的情況下達成共識一致性。上述算法通常在一個可控的組織內實現分布式系統。
區塊鏈工作在更加復雜的條件下,用來處理稱為“拜占庭將軍問題”的故障類型,其中一些節點可能是惡意的,因為節點是由不相互信任的不同實體/組織運行。區塊鏈假設是你自己的網絡并不在你身邊。因此,您需要拜占庭容錯算法才能在區塊鏈中達成共識。拜占庭容錯算法已經在分布式系統文獻中存在很長期的研究了。1999年,MiguelCastro和BarbaraLiskov介紹了實際拜占庭容錯算法,該算法提供了高性能拜占庭狀態機復制,每秒處理數千個請求,延遲時間為毫秒級。雖然這篇文章是在1999年寫就的,但是直到比特幣在2008年使用“工作證明”算法,還沒有其他BFT算法的已知實踐實現,只是在一些系統中用來限制垃圾電子郵件。區塊鏈引起了對BFT算法重新研究的興趣,并在學術界積極努力下催生了大量新的BFT算法,一些應用案例包括ProofOfStake,Bitcoin-NG,Tendermint和HoneyBadger.。
網絡可靠性
與普通人大眾想法不同的是:網絡默認是不可靠。分布式系統工程師必須處理這個冷酷事實。比特幣和其他加密貨幣被建立在互聯網上工作,其中網絡分區和消息丟失/重新排序是常見的。有趣的是,區塊鏈數據結構本身是檢測消息丟失和重新排序的一種聰明的方法。每個塊都有一個指向前一個塊的指針,類似于一個鏈表,可以很容易地檢測到丟失的塊。再次引用中本聰語錄:
新的交易不一定需要廣播到達所有節點。只要能到達大多數節點即可,這些新交易很快進入一個區塊中。堵塞廣播也能容忍消息的丟棄。如果一個節點沒有收到一個塊,它會在接收到下一個塊時,如果意識到那塊被忽略了就會重新請求它。
這個原理類似于復制交易日志或日志傳送,這是用于保持副本同步的常用技術。當一個交易日志被訂閱關注時,就會提供了一個簡單的機制來檢測差距和修復副本。類似地,可以通過檢查區塊中的merkle根來驗證塊鏈中每個塊的完整性。因此,很容易發現缺少的交易。提醒一下,merkle樹是在復制同步技術anti-entropy中非常常用的技術。
區塊鏈是一個令人興奮的技術突破。讓我們首次擁有一個在不相互信任的實體之間實現的分布式數據庫。我們還處在這個有趣技術的早期階段,類似于當初編寫第一個分布式的NoSQL數據庫,如亞馬遜的Dynamo或Google的BigTable時期。這些分布式數據庫為我們展示了構建大型數據庫的新途徑,并且開辟了新的設計模式和數據結構。NoSQL數據庫現在已經被商品化了。如果您聽到有關新的NoSQL數據庫,90%的模式和算法是一樣的。DLT也正在經歷類似的階段,最終將成為商品化。但是現在還是早期階段,我們正在挖掘建立它們的最佳模式。
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19Q3-20Q3各季度全市場現貨成交量&20Q3各月全市場現貨成交量,來源:TokenInsight在各家交易所對DeFi與DEX的態度上.
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1900/1/1 0:00:00據TokenInsight數據顯示,反映區塊鏈行業整體表現的TI指數北京時間14日9時報797.10點,較昨日同期下跌40.85點,跌幅4.87%.
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