区块链技术构成 区块链技术构成包括

今天给大家聊到了区块链技术构成，以及区块链技术构成包括相关的内容，在此希望可以让网友有所了解，最后记得收藏本站。

区块链技术系统是由哪些层组成的？

一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。

其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等技术；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。

北大青鸟java培训：组成区块链基础运算功能的组织架构内容？

随着互联网的都不发展，消费者对区块链技术和数字虚拟货币的认知程度也在不断的提高。

今天，我们就一起来了解一下区块链技术的基础运算方法都有哪些结构构成的。

下面java课程就一起来了解一下具体情况吧。

构成计算技术的基本元素是存储、处理和通信。

大型主机、PC、移动设备和云服务都以各自的方式展现这些元素。

各个元素之内还有专门的构件块来分配资源。

本文聚焦于区块链的大框架：介绍区块链中各个计算元素的模块以及各个模块的一些实现案例，偏向概论而非详解。

区块链的组成模块以下是去中心化技术中各个计算元素的构件块：存储：代币存储、数据库、文件系统/blob处理：有状态的业务逻辑、无状态的业务逻辑、高性能计算通信：数据、价值和状态的连接网络存储作为基本计算元素，存储部分包含了以下构件块。

代币存储。

代币是价值的存储媒介(例如资产、证券等)，价值可以是比特币、航空里程或是数字作品的版权。

代币存储系统的主要作用是发放和传输代币(有多种变体)，同时防止多重支付之类的事件发生。

比特币和Zcash是两大“纯净”的、只关注代币本身的系统。

以太坊则开始将代币用于各种服务，以实现其充当全球计算中心的理想。

这些例子中代币被用作运营整个网络架构的内部激励。

还有些代币不是网络用来推动自身运行的内部工具，而是用做更高级别网络的激励，但它们的代币实际上是存储在底层架构中的。

一个例子是像Golem这样的ERC20代币，运行在以太坊网络层上。

另一个例子是Envoke的IP授权代币，运行在IPDB网络层上。

数据库。

数据库专门用来存储结构化的元数据，例如数据表(关系型数据库)、文档存储(例如JSON)、键值存储、时间序列或图数据库。

数据库可以使用SQL这样的查询快速检索数据。

传统的分布式(但中心化)数据库如MongoDB和Cassandra通常会存储数百TB甚至PB级的数据，性能可达到每秒百万次写入。

SQL这样的查询语言是很强大的，因为它将实现与规范区分开来，这样就不会绑定在某个具体的应用上。

SQL已经作为标准应用了数十年，所以同一个数据库系统可以用在很多不同的行业中。

换言之，要在比特币之外讨论一般性，不一定要拿图灵完备性说事。

你只需要一个数据库就够了，这样既简洁又方便扩展。

有些时候图灵完备也是很有用的，我们将在“去中心化处理”一节具体讨论。

BigchainDB是去中心化的数据库软件，是专门的文档存储系统。

它基于MongoDB(或RethinkDB)，继承了后者的查询和扩展逻辑。

但它也具备了区块链的特征，诸如去中心化控制、防篡改和代币支持。

IPDB是BigchainDB的一个受监管的公开实例。

在区块链领域，也可以说IOTA是一个时间序列数据库。

文件系统/blob数据存储。

这些系统以目录和文件的层级结构来存储大文件(电影、音乐、大数据集)。

IPFS和Tahoe-LAFS是去中心化的文件系统，包含去中心化或中心化的blob存储。

FileCoin、Storj、Sia和Tieron是去中心化的blob存储系统，古老而出色的BitTorrent也是如此，虽然后者使用的是p2p体系而非代币。

以太坊Swarm、Dat、Swarm-JS基本上都支持上述两种方式。

数据市场。

这种系统将数据所有者(比如企业)与数据使用者(比如AI创业公司)连接在一起。

它们位于数据库与文件系统的上层，但依旧是核心架构，因为数不清的需要数据的应用(例如AI)都依赖这类服务。

Ocean就是协议和网络的一个例子，可以基于它创建数据市场。

还有一些特定应用的数据市场：EnigmaCatalyst用于加密市场，Datum用于私人数据，DataBrokerDAO则用于物联网数据流。

处理接下来讨论处理这个基本计算元素。

“智能合约”系统，通常指的是以去中心化形式处理数据的系统[3]。

它其实有两个属性完全不同的子集：无状态(组合式)业务逻辑和有状态(顺序式)业务逻辑。

无状态和有状态在复杂性、可验证性等方面差异巨大。

三种去中心化的处理模块是高性能计算(HPC)。

无状态(组合式)业务逻辑。

这是一种任意逻辑，不在内部保留状态。

用电子工程术语来说，它可以理解为组合式数字逻辑电路。

这一逻辑可以表现为真值表、逻辑示意图、或者带条件语句的代码(if/then、and、or、not等判断的组合)。

因为它们没有状态，很容易验证大型无状态智能合约，从而创建大型可验证的安全系统。

N个输入和一个输出需要O(2^N)个计算来验证。

跨账本协议(ILP)包含crypto-conditions(CC)协议，以便清楚地标出组合电路。

CC很好理解，因为它通过IETF成为了互联网标准，而ILP则在各种中心和去中心化的支付网络(例如超过75家银行使用的瑞波)中广泛应用。

CC有很多独立实现的版本，包括JavaScript、Python、Java等。

BigchainDB、瑞波等系统也用CC，用以支持组合式业务逻辑/智能合约。

区块链的三大核心技术是什么？

区块链运作的7个核心技术介绍 2018-01-15

1.区块链的链接

顾名思义，区块链即由一个个区块组成的链。每个区块分为区块头和区块体（含交易数据）两个部分。区块头包括用来实现区块链接的前一区块的哈希（PrevHash）值（又称散列值）和用于计算挖矿难度的随机数（nonce）。前一区块的哈希值实际是上一个区块头部的哈希值，而计算随机数规则决定了哪个矿工可以获得记录区块的权力。

2.共识机制

区块链是伴随比特币诞生的，是比特币的基础技术架构。可以将区块链理解为一个基于互联网的去中心化记账系统。类似比特币这样的去中心化数字货币系统，要求在没有中心节点的情况下保证各个诚实节点记账的一致性，就需要区块链来完成。所以区块链技术的核心是在没有中心控制的情况下，在互相没有信任基础的个体之间就交易的合法性等达成共识的共识机制。

区块链的共识机制目前主要有4类：PoW、PoS、DPoS、分布式一致性算法。

3.解锁脚本

脚本是区块链上实现自动验证、自动执行合约的重要技术。每一笔交易的每一项输出严格意义上并不是指向一个地址，而是指向一个脚本。脚本类似一套规则，它约束着接收方怎样才能花掉这个输出上锁定的资产。

交易的合法性验证也依赖于脚本。目前它依赖于两类脚本：锁定脚本与解锁脚本。锁定脚本是在输出交易上加上的条件，通过一段脚本语言来实现，位于交易的输出。解锁脚本与锁定脚本相对应，只有满足锁定脚本要求的条件，才能花掉这个脚本上对应的资产，位于交易的输入。通过脚本语言可以表达很多灵活的条件。解释脚本是通过类似我们编程领域里的“虚拟机”，它分布式运行在区块链网络里的每一个节点。

4.交易规则

区块链交易就是构成区块的基本单位，也是区块链负责记录的实际有效内容。一个区块链交易可以是一次转账，也可以是智能合约的部署等其他事务。

就比特币而言，交易即指一次支付转账。其交易规则如下：

1）交易的输入和输出不能为空。

2）对交易的每个输入，如果其对应的UTXO输出能在当前交易池中找到，则拒绝该交易。因为当前交易池是未被记录在区块链中的交易，而交易的每个输入，应该来自确认的UTXO。如果在当前交易池中找到，那就是双花交易。

3）交易中的每个输入，其对应的输出必须是UTXO。

4）每个输入的解锁脚本（unlocking ）必须和相应输出的锁定脚本（locking ）共同验证交易的合规性。

5.交易优先级

区块链交易的优先级由区块链协议规则决定。对于比特币而言，交易被区块包含的优先次序由交易广播到网络上的时间和交易额的大小决定。随着交易广播到网络上的时间的增长，交易的链龄增加，交易的优先级就被提高，最终会被区块包含。对于以太坊而言，交易的优先级还与交易的发布者愿意支付的交易费用有关，发布者愿意支付的交易费用越高，交易被包含进区块的优先级就越高。

6.Merkle证明

Merkle证明的原始应用是比特币系统（Bitcoin），它是由中本聪（Satoshi Nakamoto）在2009年描述并且创造的。比特币区块链使用了Merkle证明，为的是将交易存储在每一个区块中。使得交易不能被篡改，同时也容易验证交易是否包含在一个特定区块中。

7.RLP

RLP（Recursive Length Prefix，递归长度前缀编码）是Ethereum中对象序列化的一个主要编码方式，其目的是对任意嵌套的二进制数据的序列进行编码。

区块链技术框架有哪些？

当前主流的区块链架构包含六个层级：网络层、数据层、共识层、激励层、合约层和应用层。图中将数据层和网络层的位置进行了对调，主要用途将在下一节中详述。

网络层：区块链网络本质是一个P2P（Peer-to-peer点对点）的网络，网络中的资源和服务分散在所有节点上，信息的传输和服务的实现都直接在节点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入。每一个节点既接收信息，也产生信息，节点之间通过维护一个共同的区块链来同步信息，当一个节点创造出新的区块后便以广播的形式通知其他节点，其他节点收到信息后对该区块进行验证，并在该区块的基础上去创建新的区块，从而达到全网共同维护一个底层账本的作用。所以网络层会涉及到P2P网络，传播机制，验证机制等的设计，显而易见，这些设计都能影响到区块信息的确认速度，网络层可以作为区块链技术可扩展方案中的一个研究方向；

数据层：区块链的底层数据是一个区块+链表的数据结构，它包括数据区块、链式结构、时间戳、哈希函数、Merkle树、非对称加密等设计。其中数据区块、链式结构都可作为区块链技术可扩展方案对数据层研究时的改进方向。

共识层：它是让高度分散的节点对区块数据的有效性达到快速共识的基础，主要的共识机制有POW（Proof Of Work工作量证明机制），POS（Proof of Stake权益证明机制），DPOS（Delegated Proof of Stake委托权益证明机制）和PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance实用拜占庭容错）等，它们一直是区块链技术可扩展方案中的重头戏。

激励层：它是大家常说的挖矿机制，用来设计一定的经济激励模型，鼓励节点来参与区块链的安全验证工作，包括发行机制，分配机制的设计等。这个层级的改进貌似与区块链可扩展并无直接联系。

合约层：主要是指各种脚本代码、算法机制以及智能合约等。第一代区块链严格讲这一层是缺失的，所以它们只能进行交易，而无法用于其他的领域或是进行其他的逻辑处理，合约层的出现，使得在其他领域使用区块链成为了现实，以太坊中这部分包括了EVM(以太坊虚拟机)和智能合约两部分。这个层级的改进貌似给区块链可扩展提供了潜在的新方向，但结构上来看貌似并无直接联系

应用层：它是区块链的展示层，包括各种应用场景和案例。如以太坊使用的是truffle和web3-js.区块链的应用层可以是移动端，web端，或是是融合进现有的服务器，把当前的业务服务器当成应用层。这个层级的改进貌似也给区块链可扩展提供了潜在的新方向，但结构上来看貌似并无直接联系。

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区块链的基本要素包括

1-包含一个分布式数据库

2-分布式数据库是区块链的物理载体，区块链是交易的逻辑载体，所有核心节点都应包含该条区块链数据的全副本

3-区块链按时间序列化区块，且区块链是整个网络交易数据的唯一主体

4-区块链只对添加有效，对其他操作无效

5-基于非对称加密的公私钥验证

6-记账节点要求拜占庭将军问题可解/避免

7-共识过程（consensus progress）是演化稳定的，即面对一定量的不同节点的矛盾数据不会崩溃。

8-共识过程能够解决double-spending问题。

区块链的五个特点：

去中心化

由于使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。

得益于区块链的去中心化特征，比特币也拥有去中心化的特征 [6] 。

开放性

系统是开放的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人公开，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。

自治性

区块链采用基于协商一致的规范和协议（比如一套公开透明的算法）使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据，使得对“人”的信任改成了对机器的信任，任何人为的干预不起作用。

信息不可篡改

一旦信息经过验证并添加至区块链，就会永久的存储起来，除非能够同时控制住系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。

匿名性

由于节点之间的交换遵循固定的算法，其数据交互是无需信任的（区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效），因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方自己产生信任，对信用的累积非常有帮助。

什么是区块链技术？区块链技术的核心构成是什么？

从技术的角度，架构的角度，用通俗的语言来跟大家讲讲，我对区块链的一些理解。

究竟啥是区块链？Block chain，一句话来说，区块链是一个存储系统，存储系统更细一点，区块链是一个没有管理员，每个节点都拥有全部数据的分布式存储系统。

那常见的存储系统，是什么样子的呢？

如上图所示，底部是数据，上面可以写入数据。一个空间存储数据，一个软件管理数据，提供接口写入数据，这就是存储系统。比如MySQL就是最常见的存储系统。

普通的存储系统，容易存在什么问题呢？至少有两个常见的问题

第一个是非高可用的问题，数据存在一个地方很危险。用技术的话说，就是数据不高可用。

第二个问题是，它存在写入的单点，写入点只有一个。用技术的话说，就是它是一个单点控制。

那普通的存储系统通常是如何解决这两个问题的呢？

首先看一下如何保证高可用？

普通的存储系统通常是用“冗余”的方式来解决高可用问题的。图上图所示如果能够把数据复制成几份，冗余到多个地方，就能够保证高可用。一个地方的数据挂了，另外的地方还存有数据，例如MySQL的主从集群就是这个原理，磁盘的RAID也是这个原理。

这个地方需要强调的两点是：数据冗余，往往会引发一致性的问题

1、例如MySQL的主从集群中中其实读写会有延时的，它其实就是有一个短的时间内读写不一致。这个是数据冗余，带来的一个副作用。

2、第二个点是数据冗余往往会降低写入的效率，因为数据同步也是需要消耗资源的。你看单点写入，如果加了两个从库之后，其实写入的效率会受影响。普通的存储系统，就是采用冗余的方式，保证数据的高可用的。

那么第二个问题，普通的存储系统，能否多点写入呢？

答案是可以的，比如说以这个图为例：

其实MySQL的话可以做一个双主的主从同步，双主的主从同步，两个节点，同时可以写入。如果要做多机房多活的数据中心，其实多机房多活也是进行数据同步的。这里要强调的是多点写入，往往会引发写写冲突的一致性问题，以MySQl为例，假设有一个表的属性是自增ID，那么现在数据库中的数据是1234，那么其中一个节点写入，插入了一条数据，那它可能变成5了，然后这5条数据，向另外一个主节点进行数据同步，同步完成之前，如果另外一个写入节点，也插入了一条数据，也生成了一条这个自增id为5的数据。那么，生成之后，往另外一个节点同步，然后同步数据到达之后会与本地的这两条5冲突，就会同步失败，会引发写写的一致性冲突问题。这个多点写入的话都会出现这个问题。

多点写入，如何保证一致？

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