
区块链技术的六大核心算法
区块链核心算法一:拜占庭协定
拜占庭的故事大概是这么说的:拜占庭帝国拥有巨大的财富,周围10个邻邦垂诞已久,但拜占庭高墙耸立,固若金汤,没有一个单独的邻邦能够成功入侵。任何单个邻邦入侵的都会失败,同时也有可能自身被其他9个邻邦入侵。拜占庭帝国防御能力如此之强,至少要有十个邻邦中的一半以上同时进攻,才有可能攻破。然而,如果其中的一个或者几个邻邦本身答应好一起进攻,但实际过程出现背叛,那么入侵者可能都会被歼灭。于是每一方都小心行事,不敢轻易相信邻国。这就是拜占庭将军问题。
在这个分布式网络里:每个将军都有一份实时与其他将军同步的消息账本。账本里有每个将军的签名都是可以验证身份的。如果有哪些消息不一致,可以知道消息不一致的是哪些将军。尽管有消息不一致的,只要超过半数同意进攻,少数服从多数,共识达成。
由此,在一个分布式的系统中,尽管有坏人,坏人可以做任意事情(不受protocol限制),比如不响应、发送错误信息、对不同节点发送不同决定、不同错误节点联合起来干坏事等等。但是,只要大多数人是好人,就完全有可能去中心化地实现共识
区块链核心算法二:非对称加密技术
在上述拜占庭协定中,如果10个将军中的几个同时发起消息,势必会造成系统的混乱,造成各说各的攻击时间方案,行动难以一致。谁都可以发起进攻的信息,但由谁来发出呢?其实这只要加入一个成本就可以了,即:一段时间内只有一个节点可以传播信息。当某个节点发出统一进攻的消息后,各个节点收到发起者的消息必须签名盖章,确认各自的身份。
在如今看来,非对称加密技术完全可以解决这个签名问题。非对称加密算法的加密和解密使用不同的两个密钥.这两个密钥就是我们经常听到的”公钥”和”私钥”。公钥和私钥一般成对出现, 如果消息使用公钥加密,那么需要该公钥对应的私钥才能解密; 同样,如果消息使用私钥加密,那么需要该私钥对应的公钥才能解密。
区块链核心算法三:容错问题
我们假设在此网络中,消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送,并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外,节点的行为可以是任意的:可以随时加入、退出网络,可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等,还可能发生各种人为或非人为的故障。我们的算法对由共识节点组成的共识系统,提供的容错能力,这种容错能力同时包含安全性和可用性,并适用于任何网络环境。
区块链核心算法四:Paxos 算法(一致性算法)
Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中,是分布式计算中的重要问题。 节点通信存在两种模型:共享内存和消息传递。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。
区块链核心算法五:共识机制
区块链共识算法主要是工作量证明和权益证明。拿比特币来说,其实从技术角度来看可以把PoW看做重复使用的Hashcash,生成工作量证明在概率上来说是一个随机的过程。开采新的机密货币,生成区块时,必须得到所有参与者的同意,那矿工必须得到区块中所有数据的PoW工作证明。与此同时矿工还要时时观察调整这项工作的难度,因为对网络要求是平均每10分钟生成一个区块。
区块链核心算法六:分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术,通过网络使用每台机器上的磁盘空间,并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备,数据分散的存储在网络中的各个角落。所以,分布式存储技术并不是每台电脑都存放完整的数据,而是把数据切割后存放在不同的电脑里。就像存放100个鸡蛋,不是放在同一个篮子里,而是分开放在不同的地方,加起来的总和是100个。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01