基于图结构的共识算法:
2021/12/22 17:21:46
本文主要是介绍基于图结构的共识算法:,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
Tangle
是一种共识算法,
当有一个新的交易生成的时候,这个tangle网络系统中就会挑选两个历史交易作为新的交易的父交易,新的交易在指向这两个父交易的时候,会对这两个父交易进行验证。
如何挑选父交易的:随机游走方法,随机的标准就是会根据权重来决定是否有资格。想成为新交易的父交易,只有权重到达一定的数值的时候,才有资格当父交易。
权重增长的方法:由劳动量的大小来决定权重的大小,而且权重可以累加.
Tangle的优点:
1、没有手续费,(对小额记账十分友好)
2、交易量越大,确定的速度越快(因为交易相互确认的特性)
Tangle的缺点:
1、没有人自发的维护(因为没有激励机制),系统维护困难。
2、共识比较脆弱,当节点比较少的时候,(就是如果没有节点的权重足够来当父交易的情景)会采用一个闭源的协调者,这个协调者有资格确认某一笔交易是否100%可信,
3、不安全,如果有人能够产生整个网络的1/3的交易,就可以将无效的交易改为有效的交易。
Hashgraph:
也是一种共识算法和数据结构,为了解决异步拜占庭容错,但是不能完美的异步拜占庭容错,
共识机制:
主要通过互相投票和虚拟投票来实现共识过程。
共识过程:
1、使用事件,来纪录交易的,这个事件包括:交易信息、两个父节点的hash值、时间戳、和签名。
2、基于gossip协议,随机生成账本,通过round(轮次)来划分阶段,基于一个节点的前后的关系来决定一个公证人,这个公证人来决定DAG中事件的顺序,
Hashgraph优点:
1、公平:每一笔交易都会定序
2、安全
3、速度快
Hashgraph缺点:
1、不能使用在大规模的公链环境下,
2、数据压缩困难
这篇关于基于图结构的共识算法:的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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