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史上最全最细的比特币矿机挑选攻略 - 知乎

史上最全最细的比特币矿机挑选攻略 - 知乎首发于懒区块切换模式写文章登录/注册史上最全最细的比特币矿机挑选攻略白话挖矿矿叔前言：前一段时间的比特币小涨了一波，让本来死气沉沉的矿圈又似乎看到了希望。从长久来看，比特币绝对是值得持有的；比特币矿机也是市面上销售量最多的矿机；矿叔一直想做一篇比特币矿机的挑选攻略，所以就着手准备了这篇文章。封图设计 | 刘十三责编 | 矿叔深度好文：1815字 | 5分钟阅读首先你想挖比特币，绝对只能挑选Asic矿机。比特币只进行SHA256计算，Asic矿机只针对此算法进行挖矿，所以他的效率非常之高。现在N卡GTX1080p的算力是60MH/s,但是蚂蚁矿机s9是他的十万倍，拿显卡挖，你一辈子也挖不到一个比特币。那挑选矿机无非是四个点：算力、功率、成本、故障率；看起来很简单的四个指标，但是其中是有很多文章可以做的。算力不是越高越好首先我们要先知道矿机的算力是什么，简单来说就是代表挖矿的速度。算力是收益的保障，看起来似乎是算力越高越好，但是注意厂家会在算力这里挖坑，千万不要被所谓的“高算力”蒙骗。有些高算力不是硬件技术的提升，ASIC矿机算力是靠芯片的更新来迭代，芯片是一种非常精密的部件。从之前中国芯片被制裁就可以看出来，开发芯片是一个漫长的过程，有层层叠叠的技术壁垒的，很难去打破。尤其是矿机市场的竞争进入白热化状态，各家的技术水平其实相差不会大的，基本上算力浮动在5T以内。可是有一些厂商是怎么拿出远远高出市场水平算力的矿机；比如现在行业平均算力都在5t，假如一个厂家拿出20t算力的机器，那么极有可能是拿高算力做噱头。他们可能是将多个芯片放在同一张算力板上，这样极大的增加了机器的负荷，会导致机器的寿命减少；也有可能是将多个算力板放在机器里，相当于几台机子同时挖矿，那么会有什么影响呢？第1点：矿机过大的体积，不方便摆放，因为在同一个机箱里放了多个算力板。第2点：散热也是一个问题。正常矿机都有专门的人进行调试，散热都是经过精心设计的，只是为了高算力而无脑堆砌算力板和芯片，很容易造成热量太高，烧毁机器。第3点：耗电量也是巨大的，像这样的巨无霸，噪音能吵死人，像神马M3跟一台拖拉机一样。功率很接近的矿机怎么选功耗是非常重要的指标，因为这关系到你的成本。矿机的参数上是有区别的，有但是些矿机功率很接近很难去判断谁更好，这个时候我们可以计算功耗和算力的比值，也就是G/W。这也是比较科学的方法，只要这个比值越高，机器就有更高的转化率。怎么挑选性价比高的机器其实我们可以转化思路，与其说是买矿机倒不如是说买算力；一个矿机我们来看他性价比高不高，其实横简单。就是拿他的价格/算力，每一T的价格越低，他的性价比越高；在电费很低的情况下，机器的成本就显得更加重要了。(图片来自星球日报)回本周期可以作为参考下面是矿叔整理所有比特币矿机的回本周期，以8月3号比特币价格和0.3度点计算。最后除了这些矿机的参数要注意之外，在选择矿机的时候尽量选择大品牌，因为现在行业内鱼龙混杂，一些从来没听说过的牌子经常出现在各个渠道上，有些只是几张图片。这样的矿机厂商一般都有几种情况；一是你根本找不到渠道去买，或者你问他发售日期，他也没个确切的日期。他们可能做些优惠活动让矿工们先交定金，这样的厂商只有概念机，或者小部分样机，没有资金和实力量产；如果能实现量产还好说，实现不了直接拿钱跑路，或者从头到尾都是骗局，就是想骗你的定金。所以选择矿机尽量选择大厂，不仅靠谱些，也有售后保障。声明：行业有风险，投资需谨慎，本文纯属个人观点，不作任何投资意见；本文为白话挖矿原创，未经授权请勿转载，如需转载请联系小编。发布于 2018-08-09 18:04比特币矿机经济比特币 (Bitcoin)赞同 41 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录懒区块公众号：懒区块（lanquku

一张图看懂“主流比特币矿机哪家强” - 知乎

一张图看懂“主流比特币矿机哪家强” - 知乎首发于Odaily星球日报-探索真实区块链切换模式写文章登录/注册一张图看懂“主流比特币矿机哪家强”Odaily星球日报权威区块链媒体，36氪独家战略合作，让一部分人先读懂Web3文：郝方舟赵欢鑫组装中的阿瓦隆A841我不信，你没想过自己挖比特币。我刚听说比特币时，第一个问题就是“比特币是怎么来的”，之后才想到“它有啥用”和“多少钱一个”。现在我们都知道，比特币是矿工在区块上竞争解题（算Hash）时产生并确权的，这个过程俗称“挖矿”。这些年，挖矿经历了从早期“用个人电脑（CPU、显卡）挖”向现在“用专门的矿机（芯片）挖”的演变进化。市场也在几年前开始集中化，进入到“几大矿主垄断”的阶段。现在入场的“挖矿小白”更多是通过矿池（可以理解为用软件服务将挖矿众包）加入矿场，也有少数人手握资源，在电价洼地“包场供养”高性能的矿机组。有些人看到挖主流币（比特币、以太坊）的红利期已过，开始专攻“新小币种”。翼比特E9.3更多“矿业”历史和现状，星球日报将于近期发布深度文章进一步介绍解读，在此不赘述。今天，我们主要讨论下，如果个人想参与比特币挖矿，在挑选比特币矿机时要关注哪些核心指标。Odaily星球日报联合战略合作方鲸准研究院，推出面向小白的比特币矿机“选购指南”，enjoy~九款主流比特币矿机参数对比经比较：九款比特币矿机之中，“翼比特E10.1”的算力功耗比最优（但暂时买不到），紧随其后的“蚂蚁矿机S9i”官方售价6500元（价格居中）；“蚂蚁矿机V9”在算力和算力功耗比上“最弱”，但也最便宜。图中的“算力功耗比”是相对稳定，易于比较的指标。也有矿工，将矿机价格视为沉没成本，更关注“每日收益”。星球日报曾在“小白也能看懂的比特币矿机挑选标准”提到过另一个比较维度——“回本周期”。回本周期=矿机价格/（每日收益-电费）每日收益=理论上矿机获取比特币数量*比特币实时价格理论上矿机获取比特币数量=（当日开采比特币数量/全网算力）*矿机算力按2018年6月4日当天售价和币价，电费0.3元/度计算，九款主流比特币矿机中能在一年内回本的只有：蚂蚁矿机S9i，262天；蚂蚁矿机T9+，290天；翼比特E9.3，345天。当然，最终的“回本周期”是浮动的，还要综合考虑矿机寿命、挖矿软件分成……别忘了矿机售价也不是一成不变的。比如，“蚂蚁矿机销售”昨日公告显示，蚂蚁矿机Z9 Mini，调价至5900元人民币/台，相比其5月16日开售时1.1万人民币/台的价格下降了近一半。从供给侧来看，矿机市场也未必会是长期垄断的。本周，日本互联网巨头GMO公布了首款7nm比特币矿机B2。B2矿机在1950W功耗下，算力可达到24TH/s（算力功耗比为每1TH/81W），远超蚂蚁矿机S9i的13.5TH/s。不过，B2矿机的零售价1999美元也远高于蚂蚁矿机S9i的5600人民币（约877美元）。顺便提下，GMO出矿机更多用于内部矿场，并非对外销售。所以，考虑到这么多变量条件和已远去的红利期，大家还会寄希望于挖比特币致富吗？编者按：本文来自36氪战略合作区块链媒体“Odaily星球日报”（公众号ID：o-daily，APP下载）我是郝方舟，区块链优质项目寻求报道，可加微信nooxika，烦请备注公司+姓名+事由。发布于 2018-06-06 18:48比特币 (Bitcoin)比特币矿机虚拟货币赞同 3添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Odaily星球日报-探索真实区块链新闻资讯、数据行情、技术解读、独家深度，一网

入行5年矿工吐血整理10家矿机详细对比！ - 知乎

入行5年矿工吐血整理10家矿机详细对比！ - 知乎切换模式写文章登录/注册入行5年矿工吐血整理10家矿机详细对比！xiaoxin矿机制造商们在挖到第一桶金后，普遍有了更多的资金去研发迭代新产品。在过去的两年里，行业里最出色的产品，其能耗比已经达到了29.5 J/TH。有的厂商甚至声称自己的下一代矿机功耗可达到20.8 J/TH。SHA-256矿机的单机最大算力也将从112到255 TH/s，显著提升 128%。由于采用了台积电和三星5nm微处理器芯片，这样的工程壮举才得以实现。在以下部分中，我将向您介绍顶级矿机制造商目前所提供的产品。1 Bitmain Antminer2 MicroBT WhatsMiner3 Canaan Avalon4 Intel5 Innosilicon6 EBang7 AnexMiner and KOI and iPollo比特大陆蚂蚁矿机比特大陆是比特币矿业制造商中的顶级生产商。去年 11 月，在迪拜的世界矿业数字峰会上，比特大陆宣布了其下一代S19 XP 型号产品。在1月份，他们宣布了他们的液冷 S19 Hydro 矿机。比特大陆展示了这两种型号的原型均采用台积电 5nm 芯片。目前比特大陆网站上有S19、S19 Pro现货，个人最多可够买50 台。其他产品都支持批量订购，交货时间更长。比特大陆现在在东南亚生产设备，对于西方客户是占便宜的，因为降低了进口关税。官网接受加密货币和法定货币付款，并出售莱特币、Zcash 和Dash山寨币矿机。从2021年开始，比特大陆仍在交付缺货订单，但其网站上提供了以下型号：比特微神马矿机本月早些时候，MicroBT在迈阿密举行的比特币大议上发布了制造WhatsMiner M50S 和M53S 的计划。虽然他们没有像比特大陆在迪拜那样展示原型机，而只展示了概念产品。比特微声称他们机器的稳定性是其他制造商无法比拟的。该公司的下一代机型采用三星 5nm芯片，M50S的功耗性能将比 M30S++高出约15%。与其他制造商一样，神马矿机在东南亚生产设备，这降低了一些矿工的进口成本。然而，由于拖欠订单、芯片短缺和口罩问题。目前都没有现货。与其他制造商一样，比特微也关注 ESG 原则（环境、社会与治理）。他们宣传其新型 M53S 水冷矿机的热回收特性可以实现碳中和。M53机器采用了类似于计算机服务器的新设计，可以在226 TH/s基础上超频30%。嘉楠耘智阿瓦隆嘉楠耘智是唯一一家采用多代工厂战略的矿机厂商。他们与台积电、三星和中芯国际建立了合作伙伴关系，还制造了人工智能芯片。目前他们仍在努力交付积压订单，还没有发布任何下一代产品。官网上提供的机器使用的是7/8nm中芯国际和三星芯片，具体如下：嘉楠耘智在中国成立，但有报告称他们也在努力改善其全球业务和售后服务。英特尔ASIC芯片在2月的ISSCC半导体会议上，英特尔推出了第一代比特币挖矿芯片。英特尔声称多年来一直致力于这项技术，并于2018 年首次申请专利。报告说他们进入比特币采矿设备行业的动机是因为他们预计未来三年该行业将增长28 亿美元。英特尔的第一代芯片，“Bonanza Mine”（BZM2）在原型设备上当功耗在3600W时算力可达到40 TH/s，效率为90 J/TH，算不上十分惊艳。然而，他们最新的 “Blockscale”ASIC在本月刚刚发布。第二代ASIC上每个芯片的算力可以达到580 GH/s，每台矿机大约有300个芯片，整机效率可以达到26 J/TH。 “Blockscale”的独特功能包括片上温度和电压感应功能，以及每个链支持多达256个集成电路。Blockscale芯片的性能是不错的，它让英特尔可以与Antminer和WhatsMiner相提并论了。此外，英特尔只会与符合其ESG目标的公司合作，这也意味着个人投资者很难买到。英特尔的 Blockscale ASIC将于今年第三季度开始出货，但价格尚未公布。Argo Blockchain、HIVE Blockchain、GRIID Infrastructure以及Block（原 Square）是首批客户。芯动Innosilicon是一家中国的比特币矿机公司，与中芯国际，以及此前与三星有着密切的关系。但目前他们只有老一代T3+机器在网站上出售，并没有不生产新一代矿机。T3+能耗3300W，算力 67 TH/s，能耗比在49 J/TH 。它的售价为2,750美元，或0.063733 BTC，相当于41美元/TH，20天内能发货，该公司还生产 A10 和 A11 ETH ASIC矿机。亿邦亿邦曾经是行业领先的比特币挖矿制造商之，但是亿邦已经很多年没有发布新产品了。他们的老一代Ebit E12 和 E10.6仍在官网出售，这些机器都使用10nm芯片。E12能耗2508W，算力44 TH/s，能耗比为57 J/T。包含运费在内的售价为1,930 美元，仅34 美元/TH。但是目前需要3.5个月才能交付。E10.6能耗1760W，算力16 TH/s，能耗比为110 J/TH。包含运费在内的售价为590 美元，即37 美元/TH。暗星AnexMiner、KOI和iPollo新的矿机制造商们正在破土而出。AnexMiner是一家在中国做Acis芯片设计的新公司，在中国矿工社区中有较大的关注度，官网上有ET系列的以太坊矿机，目前没有现货，据报道公司目前正在规划生产SHA-256矿机。KOI Miner最近发布了SHA-256矿机。他们的网站上有四种不同的C16型号矿机，算力范围从 86-112 TH/s，功耗比低至29.5 J/TH。售价在5,800至9,800 美元之间。公司地址位于中国深圳，毗邻富士康，但由于它们太新，其产品的可靠性和质量仍然不确定。iPollo是另一家发布比特币矿机的新公司。B1L是该公司的第一款 BTC 矿机，算力为60 TH/s，功耗比为50 J/TH。据悉iPollo的第二代产品 B1 即将推出，B1的性能将高达100 TH/s和29.5 J/TH，与 AntminerS19 Pro和Whatsminer M30S++相当。该公司总部位于新加坡，此外还生产Grin 和以太坊矿机。编辑于 2022-04-26 17:19挖矿机比特币矿机比特币 (Bitcoin)赞同 42 条评论分享喜欢收藏申请

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一张图看懂“主流比特币矿机哪家强”-36氪

7.7T！史上最大算力比特币矿机——蚂蚁矿机S5+ : 比特大陆-蚂蚁矿机中文博客

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7.7T！史上最大算力比特币矿机——蚂蚁矿机S5+

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by 李盈斐

on 2015年8月10日

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2015年8月10日，全球领先的比特币芯片和矿机解决方案供应商比特大陆（BITMAIN）发布蚂蚁矿机（AntMiner）S5+。蚂蚁矿机 S5+是S5的升级版，同样基于BM1384芯片。S5+通过对散热系统创新设计，整机算力达到了7722GH/s，功耗仅为0.445W/GH。蚂蚁矿机S5+是迄今为止单台算力最大并且算力功耗比最佳的比特币矿机。

矿机参数

额定算力：7722 GH/s ±5% 墙上功耗：3436W (使用比特大陆APW3电源, 转化率93%, 环境温度25℃ ) 功率效率：0.445W/GH 电源输入：12V直流芯片数量：432颗BM1384，TSMC28NM 网络连接：以太网口冷却方式：6个12308风扇尺寸规格：275 mm x 372 mm x 155 mm 产品重量：11Kg

参数对照表

AntMiner S4+

AntMiner S5

AntMiner S5+

芯片型号

204x BM1382

60x BM1384

432x BM1384

额定算力

2570GH/s

1155GH/s

7722GH/s

墙上功耗

1500W

590W

3436W

功耗效率

0.58J/GH

0.51J/GH

0.445J/GH

尺寸规格

432*442*133

298*137*155

275*372*155

整机重量

14.4kg

3.5kg

11kg

蚂蚁矿机S5+最大的亮点是通过对散热系统创新设计，大大提高了芯片密度，从而使整机算力达到了7.722T，是迄今为止单台算力最大的比特币矿机。S5+摒弃了以往机型一贯使用的大散热片设计，每颗芯片都配有独立的小散热片来实现更大的散热；并且采用全铝机身，提高散热的同时也降低了重量。

（蚂蚁矿机S5+算力板）

（蚂蚁矿机S5+控制板）

售后政策

矿机不同于一般的消费类电子产品，而是根据顾客需求特殊定制的产品，投资需谨慎。本产品售后服务政策如下，一旦购买，即视为对本政策的认同。 1.此商品付款后不能退款、退货。 2.我们矿机产品提供30天的保修。 3.由于市场原因，产品价格可能会随时调整而不做事先通知和价格补偿。以下情况会使保修失效： 1.矿机本身被拆卸，私自改动、更换元器件； 2.雷击，电压浪涌，劣质电源等造成的损坏； 4.进水、电路板和元器件受潮、出现腐蚀造成的损坏； 3.电路板存在烧毁痕迹的或者芯片被烧毁的；如果发生了以上情况，我们为您矿机提供收费维修服务。具体流程请参考商城的售后流程。售后维修运费各自承担一半，且我们不对返修时间造成的收益损失负责。附：购买链接：http://shop.bitmain.cn/goods.php?id=47

About the Author (Author Profile)

李盈斐，比特大陆团队成员。现负责蚂蚁矿机国内市场销售工作。

QQ/ 微信：8133455 ,

Email：yingfei.li@bitmain.com

Comments (1)

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李矿说道：

2015年8月17日上午2:44

这款矿机十分不错，推荐大家使用。

Buy/Sell Bitcoin, Ether and Altcoins | Cryptocurrency Exchange | Binance

Error 403 Forbidden - This request is blocked.

For security reasons you can't connect to the server for this app or website at this time.

It maybe that you have too many requests or the illegal request payload is identified as an attack.

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比特币挖矿机_百度百科

矿机_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心比特币挖矿机播报讨论上传视频用来赚取比特币的机器收藏查看我的收藏0有用+10本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核。比特币挖矿机就是用于赚取比特币的计算机。这类计算机一般有专业的挖矿芯片，多采用安装大量显卡的方式工作，耗电量较大。计算机下载挖矿软件然后运行特定算法，与远方服务器通讯后可得到相应比特币，是获取比特币的方式之一 [1]。中文名比特币挖矿机外文名Bitcoin mining machine用途赚取比特币分类ASIC, GPU, IPFS, FPGA等目录1功能2原理3挖矿过程4收益5风险▪电费问题▪货币安全▪硬件支出功能播报编辑比特币挖矿机是获取比特币的方式之一。比特币（Bitcoin）是一种由开源的P2P软件产生的网络虚拟货币。它不依靠特定货币机构发行，通过特定算法的大量计算产生，比特币经济使用整个P2P网络中众多节点构成的分布式数据库来确认并记录所有的交易行为。P2P的去中心化特性与算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为操控币值 [1]。任何一台电脑都能成为挖矿机，只是收益会比较低，可能十年都挖不到一个比特币。很多公司已经开发出专业的比特币挖矿机，这种搭载特制挖矿芯片的矿机，要比普通的电脑运算速率高几十倍或者几百倍 [1]。原理播报编辑比特币系统由用户（用户通过密钥控制钱包）、交易（交易都会被广播到整个比特币网络）和矿工（通过竞争计算生成在每个节点达成共识的区块链，区块链是一个分布式的公共账簿，包含了比特币网络发生的所有的交易）组成 [2]。比特币矿工通过解决具有一定工作量的工作量证明机制问题，来管理比特币网络—确认交易并且防止双重支付。由于散列运算是不可逆的，查找到匹配要求的随机调整数非常困难，需要一个可以预计总次数的不断试错过程。这时，工作量证明机制就发挥作用了。当一个节点找到了匹配要求的解，那么它就可以向全网广播自己的结果。其他节点就可以接收这个新解出来的数据块，并检验其是否匹配规则。如果其他节点通过计算散列值发现确实满足要求（比特币要求的运算目标），那么该数据块有效，其他的节点就会接受该数据块 [3]。中本聪把通过消耗CPU的电力和时间来产生比特币，比喻成金矿消耗资源将黄金注入经济。比特币的挖矿与节点软件主要是透过点对点网络、数字签名、交互式证明系统来进行发起零知识证明与验证交易。每一个网络节点向网络进行广播交易，这些广播出来的交易在经过矿工（在网络上的计算机）验证后，矿工可使用自己的工作证明结果来表达确认，确认后的交易会被打包到数据块中，数据块会串起来形成连续的数据块链。每一个比特币的节点都会收集所有尚未确认的交易，并将其归集到一个数据块中，矿工节点会附加一个随机调整数，并计算前一个数据块的SHA256散列运算值。挖矿节点不断重复进行尝试，直到它找到的随机调整数使得产生的散列值低于某个特定的目标 [3]。挖矿过程播报编辑挖矿是增加比特币货币供应的一个过程。挖矿同时还保护着比特币系统的安全，防止欺诈交易，避免“双重支付”，“双重支付”是指多次花费同一笔比特币。矿工们通过为比特币网络提供算法来换取获得比特币奖励的机会。矿工们验证每笔新的交易并把它们记录在总帐簿上。每10分钟就会有一个新的区块被“挖掘”出来，每个区块里包含着从上一个区块产生到目前这段时间内发生的所有交易，这些交易被依次添加到区块链中。我们把包含在区块内且被添加到区块链上的交易称为“确认”交易，交易经过“确认”之后，新的拥有者才能够花费他在交易中得到的比特币 [2]。矿工们在挖矿过程中会得到两种类型的奖励：创建新区块的新币奖励，以及区块中所含交易的交易费。为了得到这些奖励，矿工们争相完成一种基于加密哈希算法的数学难题，也就是利用比特币挖矿机进行哈希算法的计算，这需要强大的计算能力，计算过程多少，计算结果好坏作为矿工的计算工作量的证明，被称为“工作量证明”。该算法的竞争机制以及获胜者有权在区块链上进行交易记录的机制，这二者保障了比特币的安全 [2]。矿工们同时也会获取交易费。每笔交易都可能包含一笔交易费，交易费是每笔交易记录的输入和输出的差额。在挖矿过程中成功“挖出”新区块的矿工可以得到该区块中包含的所有交易“小费”。随着挖矿奖励的递减，以及每个区块中包含的交易数量增加，交易费在矿工收益中所占的比重将会逐渐增加。在2140年之后，所有的矿工收益都将由交易费构成 [2]。挖矿是一种将结算去中心化的过程，每个结算对处理的交易进行验证和结算。挖矿保护了比特币系统的安全，并且实现了在没有中心机构的情况下，也能使整个比特币网络达成共识。挖矿这个发明使比特币变得很特别，这种去中心化的安全机制是点对点的电子货币的基础。铸造新币的奖励和交易费是一种激励机制，它可以调节矿工行为和网络安全，同时又完成了比特币的货币发行 [2]。收益播报编辑比特币的发行和交易的完成是通过挖矿来实现的，它以一个确定的但不断减慢的速率被铸造出来。每一个新区块都伴随着一定数量从无到有的全新比特币，它作为coinbase交易奖励给找到区块的矿工。每个区块的奖励不是固定不变的，每开采210000个区块，大约耗时4年，货币发行速率降低50%。在比特币运行的第一个四年中，每个区块创造出50个新比特币。每个区块创造出12.5个新比特币。除了块奖励外，矿工还会得到区块内所有交易的手续费 [4]。风险播报编辑电费问题显卡“挖矿”要让显卡长时间满载，功耗会相当高，电费开支也会越来越高。国内外有不少专业矿场开在水电站等电费极其低廉的地区，而更多的用户只能在家里或普通矿场内挖矿，电费自然不便宜。甚至云南某小区有人进行疯狂挖矿导致小区大面积跳闸，变压器被烧毁的案例 [5]。货币安全比特币的支取需要多达数百位的密钥，而多数人会将这一长串的数字记录于电脑上，但经常发生的如硬盘损坏等问题，会让密钥永久丢失，这也导致了比特币的丢失 [7]。硬件支出挖矿实际是性能的竞争、装备的竞争，有些挖矿机是更多这样的显卡阵列组成的，数十乃至过百的显卡一起来，硬体价格等各种成本本身就很高，挖矿存在相当大的支出。除了烧显卡的机器，一些ASIC（应用专用集成电路）专业挖矿机也在投入战场，ASIC是专门为哈希运算设计的，计算能力也相当强劲，而且由于它们的功耗远比显卡低，因此更容易形成规模，电费开销也更低，单张独显很难与这些挖矿机竞争，但与此同时，这种机器的花费也更大 [6]。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

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浅谈：什么是挖矿？矿卡是什么？ - 哔哩哔哩

么是挖矿？矿卡是什么？ - 哔哩哔哩浅谈：什么是挖矿？矿卡是什么？吃饭团的佳乐同学

关注专栏/浅谈：什么是挖矿？矿卡是什么？浅谈：什么是挖矿？矿卡是什么？

2019年05月01日 22:09--浏览 ·

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吃饭团的佳乐同学粉丝：19.1万文章：5

关注这是一场资本主义的赛跑什么是挖矿？用来挖矿的电脑挖矿：即比特币挖矿，是一种利用电脑硬件计算出比特币的位置并获取的过程。（本文章举例比特币说明）比特币，指的是网络的虚拟货币中的一种，可以交易，并有一定的现实价值，是一种可以挖掘的虚拟货币，靠显卡（相较于CPU而言，显卡更适合用来计算虚拟货币）计算特定的一些数学任务，计算完成后可获得能够交易的虚拟货币，很多人也因此靠显卡计算出虚拟货币，并交易虚拟货币以此赚钱，这种行为就叫做“挖矿”。虚拟货币交易概念图当然，涉及到计算出任务以得到虚拟货币的时候，就不得不提到一个专业名词“算力”了，它代表着一个电子硬件在获取虚拟货币的过程中所拥有的“工作效率”，“算力”越高它获得“比特币”的时间就越快，选择更高“算力”的显卡，能够更快的获取到价格高昂的“比特币”。原来“矿”指的就是“比特币”这种虚拟货币，而“挖矿”指的就是获取这个虚拟货币的过程什么是矿卡？矿卡示意图矿卡：即用来获取比特币的显卡。相信不少小伙伴早已经看到很多朋友们说“矿卡”不能买，上手易翻车！这究竟是为什么呢？其实，矿卡作为资本家获取虚拟货币的工具，肯定不会拥有太过奢华的保养，经常24小时不间断，全年无休的满载运行着以获得“比特币”，这就导致“矿卡”使用寿命急剧缩减，长期高负荷运行导致电子元器件容易出现故障，通常都会有大大小小的毛病或者问题，一般来说常见的问题有：莫名其妙蓝屏、正常使用过程中卡顿、突然暴毙等，作为一张二手显卡，还是超负荷重度使用的显卡，其危险性和翻车概率相信不用我多说了吧。矿卡翻车图PS：其实大部分矿卡还是能够正常使用的，出现问题的毕竟不占大多数，主要运气不太差，买个矿卡拿回来将就的用用还是没问题的。原来用来挖矿的显卡就叫做矿卡，不建议购买是因为常年的重度使用矿卡是怎么来的？数量不少的矿卡因为“比特币”是虚拟货币，价格相较于正规货币而言，波动较大。比特币的总量有限，挖一个少一个，再加上近几年的炒作，价格水涨船高，也正因为如此，很多人一买几十张显卡用来挖矿，在“比特币”价格的鼎盛时期除开电费等成本小工作的一个月纯利润可以达到惊人6位数，当然也随着价格的起伏过程中，有不少囤积大量显卡用来挖矿的商人害怕市场饱和导致比特币价格不稳定，为了回血大量抛售矿卡，这些显卡流入二手市场，也正因为如此，矿卡才成为了一个电脑玩家们头疼不已的问题。矿卡价格低，数量多，你说怎么让人不心动呢？原来矿卡之所以这么大量的流入市场，除开矿场对显卡的需求量大以外，还因为虚拟货币的不稳定性，商人为了“回血”低价售卖矿卡。简单的科普后，相信大家对挖矿和矿卡有了一定的了解，其实如今市面上有了越来越多的专业矿机后，使用电脑显卡拿来挖矿的比例也明显下降了，也许在不久的将来，一台电脑装载10余个显卡挖矿的事情会消失在历史的长河中，到那时我们也不必担心二手显卡市场中的不稳定因素了。而且因为矿卡的使用和“算力”挂钩，一些特别高端的显卡和功耗高算力低的老卡的出现频率可以忽略不计了，毕竟一天的电费都比挖出来的虚拟货币值钱，那还挖什么矿呢？本文为我原创本文禁止转载或摘编

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区块链技术研究综述：原理、进展与应用

主管单位：中国科学技术协会

主办单位：中国通信学会

ISSN 1000-436X CN 11-2102/TN

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通信学报, 2020, 41(1): 134-151 doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020027

综述

区块链技术研究综述：原理、进展与应用

曾诗钦1, 霍如2,3, 黄韬1,3, 刘江1,3, 汪硕1,3, 冯伟4

1 北京邮电大学网络与交换国家重点实验室，北京 100876

2 北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心，北京 100124

3 网络通信与安全紫金山实验室，江苏南京 211111

4 工业和信息化部信息化和软件服务业司，北京 100846

Survey of blockchain:principle,progress and application

ZENG Shiqin1, HUO Ru2,3, HUANG Tao1,3, LIU Jiang1,3, WANG Shuo1,3, FENG Wei4

1 State Key Laboratory of Networking and Switching Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China

2 Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China

3 Purple Mountain Laboratories,Nanjing 211111,China

4 Department of Information Technology Application and Software Services,Beijing 100846,China

通讯作者: 霍如，huoru@bjut.edu.cn

修回日期: 2019-12-12

网络出版日期: 2020-01-25

基金资助:

国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目. 2015AA015702未来网络操作系统发展战略研究基金资助项目. 2019-XY-5

Revised: 2019-12-12

Online: 2020-01-25

Fund supported:

The National High Technology Research and Development Program of China (863 Program). 2015AA015702The Development Strategy Research of Future Network Operating System. 2019-XY-5

作者简介 About authors

曾诗钦（1995-），男，广西南宁人，北京邮电大学博士生，主要研究方向为区块链、标识解析技术、工业互联网

。

霍如（1988-），女，黑龙江哈尔滨人，博士，北京工业大学讲师，主要研究方向为计算机网络、信息中心网络、网络缓存策略与算法、工业互联网、标识解析技术等。

。

黄韬（1980-），男，重庆人，博士，北京邮电大学教授，主要研究方向为未来网络体系架构、软件定义网络、网络虚拟化等。

。

刘江（1983-），男，河南郑州人，博士，北京邮电大学教授，主要研究方向为未来网络体系架构、软件定义网络、网络虚拟化、信息中心网络等。

。

汪硕（1991-），男，河南灵宝人，博士，北京邮电大学在站博士后，主要研究方向为数据中心网络、软件定义网络、网络流量调度等。

。

冯伟（1980-），男，河北邯郸人，博士，工业和信息化部副研究员，主要研究方向为工业互联网平台、数字孪生、信息化和工业化融合发展关键技术等

。

摘要

区块链是一种分布式账本技术，依靠智能合约等逻辑控制功能演变为完整的存储系统。其分类方式、服务模式和应用需求的变化导致核心技术形态的多样性发展。为了完整地认知区块链生态系统，设计了一个层次化的区块链技术体系结构，进一步深入剖析区块链每层结构的基本原理、技术关联以及研究进展，系统归纳典型区块链项目的技术选型和特点，最后给出智慧城市、工业互联网等区块链前沿应用方向，提出区块链技术挑战与研究展望。

关键词：

区块链

;

加密货币

;

去中心化

;

层次化技术体系结构

;

技术多样性

;

工业区块链

Abstract

Blockchain is a kind of distributed ledger technology that upgrades to a complete storage system by adding logic control functions such as intelligent contracts.With the changes of its classification,service mode and application requirements,the core technology forms of Blockchain show diversified development.In order to understand the Blockchain ecosystem thoroughly,a hierarchical technology architecture of Blockchain was proposed.Furthermore,each layer of blockchain was analyzed from the perspectives of basic principle,related technologies and research progress in-depth.Moreover,the technology selections and characteristics of typical Blockchain projects were summarized systematically.Finally,some application directions of blockchain frontiers,technology challenges and research prospects including Smart Cities and Industrial Internet were given.

Keywords：

blockchain

;

cryptocurrency

;

decentralization

;

hierarchical technology architecture

;

technology diversity

;

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本文引用格式

曾诗钦, 霍如, 黄韬, 刘江, 汪硕, 冯伟. 区块链技术研究综述：原理、进展与应用. 通信学报[J], 2020, 41(1): 134-151 doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2020027

ZENG Shiqin. Survey of blockchain:principle,progress and application. Journal on Communications[J], 2020, 41(1): 134-151 doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2020027

1 引言

2008年，中本聪提出了去中心化加密货币——比特币（bitcoin）的设计构想。2009年，比特币系统开始运行，标志着比特币的正式诞生。2010—2015 年，比特币逐渐进入大众视野。2016—2018年，随着各国陆续对比特币进行公开表态以及世界主流经济的不确定性增强，比特币的受关注程度激增，需求量迅速扩大。事实上，比特币是区块链技术最成功的应用场景之一。伴随着以太坊（ethereum）等开源区块链平台的诞生以及大量去中心化应用（DApp,decentralized application）的落地，区块链技术在更多的行业中得到了应用。

由于具备过程可信和去中心化两大特点，区块链能够在多利益主体参与的场景下以低成本的方式构建信任基础，旨在重塑社会信用体系。近两年来区块链发展迅速，人们开始尝试将其应用于金融、教育、医疗、物流等领域。但是，资源浪费、运行低效等问题制约着区块链的发展，这些因素造成区块链分类方式、服务模式和应用需求发生快速变化，进一步导致核心技术朝多样化方向发展，因此有必要采取通用的结构分析区块链项目的技术路线和特点，以梳理和明确区块链的研究方向。

区块链涵盖多种技术，相关概念易混淆，且应用场景繁多，为此，已有相关综述主要从技术体系结构、技术挑战和应用场景等角度来梳理区块链的最新进展、技术差异和联系，总结技术形态和应用价值。袁勇等[1]给出了区块链基本模型，以比特币为例将非许可链分为数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层；邵奇峰等[2]结合开源项目细节，对比了多种企业级区块链（许可链）的技术特点；Yang等[3]总结了基于区块链的网络服务架构的特点、挑战和发展趋势；韩璇等[4]系统性归纳了区块链安全问题的研究现状；Ali等[5]总结了区块链在物联网方面的应用研究进展、趋势。上述文献虽然归纳得较为完整，但是都没有从许可链与非许可链共性技术的角度进行通用的层次结构分析，没有体现出区块链技术与组网路由、数据结构、同步机制等已有技术的关联性，且缺少对区块链项目的差异分析。本文则对有关概念进行区分，探讨了通用的层次化技术结构及其与已有技术的关联性，并针对该结构横向分析相关学术研究进展；根据分层结构对比部分区块链项目的技术选型；最后以智慧城市场景、边缘计算和人工智能技术为代表介绍区块链应用研究现状，给出区块链技术挑战与研究展望。

2 相关概念

随着区块链技术的深入研究，不断衍生出了很多相关的术语，例如“中心化”“去中心化”“公链”“联盟链”等。为了全面地了解区块链技术，并对区块链技术涉及的关键术语有系统的认知，本节将给出区块链及其相关概念的定义，以及它们的联系，更好地区分易使人混淆的术语。

2.1 中心化与去中心化

中心化（centralization）与去中心化（decentralization）最早用来描述社会治理权力的分布特征。从区块链应用角度出发，中心化是指以单个组织为枢纽构建信任关系的场景特点。例如，电子支付场景下用户必须通过银行的信息系统完成身份验证、信用审查和交易追溯等；电子商务场景下对端身份的验证必须依靠权威机构下发的数字证书完成。相反，去中心化是指不依靠单一组织进行信任构建的场景特点，该场景下每个组织的重要性基本相同。

2.2 加密货币

加密货币（cryptocurrency）是一类数字货币（digital currency）技术，它利用多种密码学方法处理货币数据，保证用户的匿名性、价值的有效性；利用可信设施发放和核对货币数据，保证货币数量的可控性、资产记录的可审核性，从而使货币数据成为具备流通属性的价值交换媒介，同时保护使用者的隐私。

加密货币的概念起源于一种基于盲签名（blind signature）的匿名交易技术[6]，最早的加密货币交易模型“electronic cash”[7]如图1所示。

图1

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图1

“electronic cash”交易模型

交易开始前，付款者使用银行账户兑换加密货币，然后将货币数据发送给领款者，领款者向银行发起核对请求，若该数据为银行签发的合法货币数据，那么银行将向领款者账户记入等额数值。通过盲签名技术，银行完成对货币数据的认证，而无法获得发放货币与接收货币之间的关联，从而保证了价值的有效性、用户的匿名性；银行天然具有发放币种、账户记录的能力，因此保证了货币数量的可控性与资产记录的可审核性。

最早的加密货币构想将银行作为构建信任的基础，呈现中心化特点。此后，加密货币朝着去中心化方向发展，并试图用工作量证明（PoW,poof of work）[8]或其改进方法定义价值。比特币在此基础上，采用新型分布式账本技术保证被所有节点维护的数据不可篡改，从而成功构建信任基础，成为真正意义上的去中心化加密货币。区块链从去中心化加密货币发展而来，随着区块链的进一步发展，去中心化加密货币已经成为区块链的主要应用之一。

2.3 区块链及工作流程

一般认为，区块链是一种融合多种现有技术的新型分布式计算和存储范式。它利用分布式共识算法生成和更新数据，并利用对等网络进行节点间的数据传输，结合密码学原理和时间戳等技术的分布式账本保证存储数据的不可篡改，利用自动化脚本代码或智能合约实现上层应用逻辑。如果说传统数据库实现数据的单方维护，那么区块链则实现多方维护相同数据，保证数据的安全性和业务的公平性。区块链的工作流程主要包含生成区块、共识验证、账本维护3个步骤。

1) 生成区块。区块链节点收集广播在网络中的交易——需要记录的数据条目，然后将这些交易打包成区块——具有特定结构的数据集。

2) 共识验证。节点将区块广播至网络中，全网节点接收大量区块后进行顺序的共识和内容的验证，形成账本——具有特定结构的区块集。

3) 账本维护。节点长期存储验证通过的账本数据并提供回溯检验等功能，为上层应用提供账本访问接口。

2.4 区块链类型

根据不同场景下的信任构建方式，可将区块链分为2类：非许可链（permissionless blockchain）和许可链（permissioned blockchain）。

非许可链也称为公链（public blockchain），是一种完全开放的区块链，即任何人都可以加入网络并参与完整的共识记账过程，彼此之间不需要信任。公链以消耗算力等方式建立全网节点的信任关系，具备完全去中心化特点的同时也带来资源浪费、效率低下等问题。公链多应用于比特币等去监管、匿名化、自由的加密货币场景。

许可链是一种半开放式的区块链，只有指定的成员可以加入网络，且每个成员的参与权各有不同。许可链往往通过颁发身份证书的方式事先建立信任关系，具备部分去中心化特点，相比于非许可链拥有更高的效率。进一步，许可链分为联盟链（consortium blockchain）和私链（fully private blockchain）。联盟链由多个机构组成的联盟构建，账本的生成、共识、维护分别由联盟指定的成员参与完成。在结合区块链与其他技术进行场景创新时，公链的完全开放与去中心化特性并非必需，其低效率更无法满足需求，因此联盟链在某些场景中成为实适用性更强的区块链选型。私链相较联盟链而言中心化程度更高，其数据的产生、共识、维护过程完全由单个组织掌握，被该组织指定的成员仅具有账本的读取权限。

3 区块链体系结构

根据区块链发展现状，本节将归纳区块链的通用层次技术结构、基本原理和研究进展。

现有项目的技术选型多数由比特币演变而来，所以区块链主要基于对等网络通信，拥有新型的基础数据结构，通过全网节点共识实现公共账本数据的统一。但是区块链也存在效率低、功耗大和可扩展性差等问题，因此人们进一步以共识算法、处理模型、交易模式创新为切入点进行技术方案改进，并在此基础上丰富了逻辑控制功能和区块链应用功能，使其成为一种新型计算模式。本文给出如图2 所示的区块链通用层次化技术结构，自下而上分别为网络层、数据层、共识层、控制层和应用层。其中，网络层是区块链信息交互的基础，承载节点间的共识过程和数据传输，主要包括建立在基础网络之上的对等网络及其安全机制；数据层包括区块链基本数据结构及其原理；共识层保证节点数据的一致性，封装各类共识算法和驱动节点共识行为的奖惩机制；控制层包括沙盒环境、自动化脚本、智能合约和权限管理等，提供区块链可编程特性，实现对区块数据、业务数据、组织结构的控制；应用层包括区块链的相关应用场景和实践案例，通过调用控制合约提供的接口进行数据交互，由于该层次不涉及区块链原理，因此在第 5节中单独介绍。

3.1 网络层

网络层关注区块链网络的基础通信方式——对等（P2P,peer-to-peer）网络。对等网络是区别于“客户端/服务器”服务模式的计算机通信与存储架构，网络中每个节点既是数据的提供者也是数据的使用者，节点间通过直接交换实现计算机资源与信息的共享，因此每个节点地位均等。区块链网络层由组网结构、通信机制、安全机制组成。其中组网结构描述节点间的路由和拓扑关系，通信机制用于实现节点间的信息交互，安全机制涵盖对端安全和传输安全。

图2

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图2

区块链层次化技术结构

1) 组网结构

对等网络的体系架构可分为无结构对等网络、结构化对等网络和混合式对等网络[9]，根据节点的逻辑拓扑关系，区块链网络的组网结构也可以划分为上述3种，如图3所示。

图3

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图3

区块链组网结构

无结构对等网络是指网络中不存在特殊中继节点、节点路由表的生成无确定规律、网络拓扑呈现随机图状的一类对等网络。该类网络结构松散，设计简洁，具有良好的容错性和匿名性，但由于采用洪泛机制作为信息传播方式，其可扩展性较差。典型的协议有Gnutella等。

结构化对等网络是指网络中不存在特殊中继节点、节点间根据特定算法生成路由表、网络拓扑具有严格规律的一类对等网络。该类网络实现复杂但可扩展性良好，通过结构化寻址可以精确定位节点从而实现多样化功能。常见的结构化网络以DHT （distributed hash table）网络为主，典型的算法有Chord、Kademlia等。

混合式对等网络是指节点通过分布式中继节点实现全网消息路由的一类对等网络。每个中继节点维护部分网络节点地址、文件索引等工作，共同实现数据中继的功能。典型的协议有Kazza等。

2) 通信机制

通信机制是指区块链网络中各节点间的对等通信协议，建立在 TCP/UDP 之上，位于计算机网络协议栈的应用层，如图4所示。该机制承载对等网络的具体交互逻辑，例如节点握手、心跳检测、交易和区块传播等。由于包含的协议功能不同（例如基础链接与扩展交互），本文将通信机制细分为3个层次：传播层、连接层和交互逻辑层。

传播层实现对等节点间数据的基本传输，包括2 种数据传播方式：单点传播和多点传播。单点传播是指数据在2个已知节点间直接进行传输而不经过其他节点转发的传播方式；多点传播是指接收数据的节点通过广播向邻近节点进行数据转发的传播方式，区块链网络普遍基于Gossip协议[10]实现洪泛传播。连接层用于获取节点信息，监测和改变节点间连通状态，确保节点间链路的可用性（availability）。具体而言，连接层协议帮助新加入节点获取路由表数据，通过定时心跳监测为节点保持稳定连接，在邻居节点失效等情况下为节点关闭连接等。交互逻辑层是区块链网络的核心，从主要流程上看，该层协议承载对等节点间账本数据的同步、交易和区块数据的传输、数据校验结果的反馈等信息交互逻辑，除此之外，还为节点选举、共识算法实施等复杂操作和扩展应用提供消息通路。

图4

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图4

区块链网络通信机制

3) 安全机制

安全是每个系统必须具备的要素，以比特币为代表的非许可链利用其数据层和共识层的机制，依靠消耗算力的方式保证数据的一致性和有效性，没有考虑数据传输过程的安全性，反而将其建立在不可信的透明P2P网络上。随着隐私保护需求的提出，非许可链也采用了一些网络匿名通信方法，例如匿名网络Tor（the onion router）通过沿路径的层层数据加密机制来保护对端身份。许可链对成员的可信程度有更高的要求，在网络层面采取适当的安全机制，主要包括身份安全和传输安全两方面。身份安全是许可链的主要安全需求，保证端到端的可信，一般采用数字签名技术实现，对节点的全生命周期（例如节点交互、投票、同步等）进行签名，从而实现许可链的准入许可。传输安全防止数据在传输过程中遭到篡改或监听，常采用基于TLS的点对点传输和基于Hash算法的数据验证技术。

4) 研究现状

目前，区块链网络层研究主要集中在3个方向：测量优化、匿名分析与隐私保护、安全防护。

随着近年来区块链网络的爆炸式发展以及开源特点，学术界开始关注大型公有链项目的网络状况，监测并研究它们的特点，研究对象主要为比特币网络。Decker等[11]设计和实现测量工具，分析传播时延数据、协议数据和地址数据，建模分析影响比特币网络性能的网络层因素，基于此提出各自的优化方法。Fadhil等[12]提出基于事件仿真的比特币网络仿真模型，利用真实测量数据验证模型的有效性，最后提出优化机制 BCBSN，旨在设立超级节点降低网络波动。Kaneko 等[13]将区块链节点分为共识节点和验证节点，其中共识节点采用无结构组网方式，验证节点采用结构化组网方式，利用不同组网方式的优点实现网络负载的均衡。

匿名性是加密货币的重要特性之一，但从网络层视角看，区块链的匿名性并不能有效保证，因为攻击者可以利用监听并追踪 IP 地址的方式推测出交易之间、交易与公钥地址之间的关系，通过匿名隐私研究可以主动发掘安全隐患，规避潜在危害。Koshy 等[16,17]从网络拓扑、传播层协议和作恶模型3个方面对比特币网络进行建模，通过理论分析和仿真实验证明了比特币网络协议在树形组网结构下仅具备弱匿名性，在此基础上提出 Dandelion 网络策略以较低的网络开销优化匿名性，随后又提出 Dandelion++原理，以最优信息理论保证来抵抗大规模去匿名攻击。

区块链重点关注其数据层和共识层面机制，并基于普通网络构建开放的互联环境，该方式极易遭受攻击。为提高区块链网络的安全性，学术界展开研究并给出了相应的解决方案。Heilman 等[18]对比特币和以太坊网络实施日蚀攻击（eclipse attack）——通过屏蔽正确节点从而完全控制特定节点的信息来源，证实了该攻击的可行性。Apostolaki等[19]提出针对比特币网络的 BGP（border gateway protocal）劫持攻击，通过操纵自治域间路由或拦截域间流量来制造节点通信阻塞，表明针对关键数据的沿路攻击可以大大降低区块传播性能。

3.2 数据层

区块链中的“块”和“链”都是用来描述其数据结构特征的词汇，可见数据层是区块链技术体系的核心。区块链数据层定义了各节点中数据的联系和组织方式，利用多种算法和机制保证数据的强关联性和验证的高效性，从而使区块链具备实用的数据防篡改特性。除此之外，区块链网络中每个节点存储完整数据的行为增加了信息泄露的风险，隐私保护便成为迫切需求，而数据层通过非对称加密等密码学原理实现了承载应用信息的匿名保护，促进区块链应用普及和生态构建。因此，从不同应用信息的承载方式出发，考虑数据关联性、验证高效性和信息匿名性需求，可将数据层关键技术分为信息模型、关联验证结构和加密机制3类。

1) 信息模型

区块链承载了不同应用的数据（例如支付记录、审计数据、供应链信息等），而信息模型则是指节点记录应用信息的逻辑结构，主要包括UTXO （unspent transaction output）、基于账户和键值对模型3种。需要说明的是，在大部分区块链网络中，每个用户均被分配了交易地址，该地址由一对公私钥生成，使用地址标识用户并通过数字签名的方式检验交易的有效性。

UTXO是比特币交易中的核心概念，逐渐演变为区块链在金融领域应用的主要信息模型，如图5所示。每笔交易（Tx）由输入数据（Input）和输出数据（Output）组成，输出数据为交易金额（Num）和用户公钥地址（Adr），而输入数据为上一笔交易输出数据的指针（Pointer），直到该比特币的初始交易由区块链网络向节点发放。

图5

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图5

UTXO信息模型

基于账户的信息模型以键值对的形式存储数据，维护着账户当前的有效余额，通过执行交易来不断更新账户数据。相比于UTXO，基于账户的信息模型与银行的储蓄账户类似，更直观和高效。

不管是UTXO还是基于账户的信息模型，都建立在更为通用的键值对模型上，因此为了适应更广泛的应用场景，键值对模型可直接用于存储业务数据，表现为表单或集合形式。该模型利于数据的存取并支持更复杂的业务逻辑，但是也存在复杂度高的问题。

2) 关联验证结构

区块链之所以具备防篡改特性，得益于链状数据结构的强关联性。该结构确定了数据之间的绑定关系，当某个数据被篡改时，该关系将会遭到破坏。由于伪造这种关系的代价是极高的，相反检验该关系的工作量很小，因此篡改成功率被降至极低。链状结构的基本数据单位是“区块（block）”，基本内容如图6所示。

图6

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图6

基本区块结构

区块由区块头（Header）和区块体（Body）两部分组成，区块体包含一定数量的交易集合；区块头通过前继散列（PrevHash）维持与上一区块的关联从而形成链状结构，通过MKT（MerkleTree）生成的根散列（RootHash）快速验证区块体交易集合的完整性。因此散列算法和 MKT 是关联验证结构的关键，以下将对此展开介绍。

散列（Hash）算法也称为散列函数，它实现了明文到密文的不可逆映射；同时，散列算法可以将任意长度的输入经过变化得到固定长度的输出；最后，即使元数据有细微差距，变化后的输出也会产生显著不同。利用散列算法的单向、定长和差异放大的特征，节点通过比对当前区块头的前继散列即可确定上一区块内容的正确性，使区块的链状结构得以维系。区块链中常用的散列算法包括SHA256等。

MKT包括根散列、散列分支和交易数据。MKT首先对交易进行散列运算，再对这些散列值进行分组散列，最后逐级递归直至根散列。MKT 带来诸多好处：一方面，对根散列的完整性确定即间接地实现交易的完整性确认，提升高效性；另一方面，根据交易的散列路径（例如 Tx1：Hash2、Hash34）可降低验证某交易存在性的复杂度，若交易总数为N，那么MKT可将复杂度由N降为lbN。除此之外，还有其他数据结构与其配合使用，例如以太坊通过MPT（Merkle Patricia tree）——PatriciaTrie 和MerkleTree混合结构，高效验证其基于账户的信息模型数据。

此外，区块头中还可根据不同项目需求灵活添加其他信息，例如添加时间戳为区块链加入时间维度，形成时序记录；添加记账节点标识，以维护成块节点的权益；添加交易数量，进一步提高区块体数据的安全性。

3) 加密机制

由上述加密货币原理可知，经比特币演变的区块链技术具备与生俱来的匿名性，通过非对称加密等技术既保证了用户的隐私又检验了用户身份。非对称加密技术是指加密者和解密者利用2个不同秘钥完成加解密，且秘钥之间不能相互推导的加密机制。常用的非对称加密算法包括 RSA、Elgamal、背包算法、Rabin、D-H、ECC（椭圆曲线加密算法）等。对应图5，Alice 向 Bob 发起交易 Tx2，Alice使用Bob的公钥对交易签名，仅当Bob使用私钥验证该数字签名时，才有权利创建另一笔交易，使自身拥有的币生效。该机制将公钥作为基础标识用户，使用户身份不可读，一定程度上保护了隐私。

4) 研究现状

数据层面的研究方向集中在高效验证、匿名分析、隐私保护3个方面。

高效验证的学术问题源于验证数据结构（ADS,authenticated data structure），即利用特定数据结构快速验证数据的完整性，实际上 MKT 也是其中的一种。为了适应区块链数据的动态性（dynamical）并保持良好性能，学术界展开了研究。Reyzin等[20]基于AVL树形结构提出AVL+，并通过平衡验证路径、缺省堆栈交易集等机制，简化轻量级节点的区块头验证过程。Zhang等[21]提出GEM2-tree结构，并对其进行优化提出 GEM2כ-tree 结构，通过分解单树结构、动态调整节点计算速度、扩展数据索引等机制降低以太坊节点计算开销。

区块数据直接承载业务信息，因此区块数据的匿名关联性分析更为直接。Reid等[22]将区块数据建模为事务网络和用户网络，利用多交易数据的用户指向性分析成功降低网络复杂度。Meiklejohn等[23]利用启发式聚类方法分析交易数据的流动特性并对用户进行分组，通过与这些服务的互动来识别主要机构的比特币地址。Awan 等[24]使用优势集（dominant set）方法对区块链交易进行自动分类，从而提高分析准确率。

隐私保护方面，Saxena等[25]提出复合签名技术削弱数据的关联性，基于双线性映射中的Diffie-Hellman假设保证计算困难性，从而保护用户隐私。Miers 等[26]和 Sasson 等[27]提出 Zerocoin 和Zerocash，在不添加可信方的情况下断开交易间的联系，最早利用零知识证明（zero-knowledge proof）技术隐藏交易的输入、输出和金额信息，提高比特币的匿名性。非对称加密是区块链数据安全的核心，但在量子计算面前却显得“捉襟见肘”，为此Yin等[28]利用盆景树模型（bonsai tree）改进晶格签名技术（lattice-based signature），以保证公私钥的随机性和安全性，使反量子加密技术适用于区块链用户地址的生成。

3.3 共识层

区块链网络中每个节点必须维护完全相同的账本数据，然而各节点产生数据的时间不同、获取数据的来源未知，存在节点故意广播错误数据的可能性，这将导致女巫攻击[29]、双花攻击[30]等安全风险；除此之外，节点故障、网络拥塞带来的数据异常也无法预测。因此，如何在不可信的环境下实现账本数据的全网统一是共识层解决的关键问题。实际上，上述错误是拜占庭将军问题（the Byzantine generals problem）[31]在区块链中的具体表现，即拜占庭错误——相互独立的组件可以做出任意或恶意的行为，并可能与其他错误组件产生协作，此类错误在可信分布式计算领域被广泛研究。

状态机复制（state-machine replication）是解决分布式系统容错问题的常用理论。其基本思想为：任何计算都表示为状态机，通过接收消息来更改其状态。假设一组副本以相同的初始状态开始，并且能够就一组公共消息的顺序达成一致，那么它们可以独立进行状态的演化计算，从而正确维护各自副本之间的一致性。同样，区块链也使用状态机复制理论解决拜占庭容错问题，如果把每个节点的数据视为账本数据的副本，那么节点接收到的交易、区块即为引起副本状态变化的消息。状态机复制理论实现和维持副本的一致性主要包含2个要素：正确执行计算逻辑的确定性状态机和传播相同序列消息的共识协议。其中，共识协议是影响容错效果、吞吐量和复杂度的关键，不同安全性、可扩展性要求的系统需要的共识协议各有不同。学术界普遍根据通信模型和容错类型对共识协议进行区分[32]，因此严格地说，区块链使用的共识协议需要解决的是部分同步（partial synchrony）模型[33]下的拜占庭容错问题。

区块链网络中主要包含PoX（poof of X）[34]、BFT（byzantine-fault tolerant）和 CFT（crash-fault tolerant）类基础共识协议。PoX 类协议是以 PoW （proof of work）为代表的基于奖惩机制驱动的新型共识协议，为了适应数据吞吐量、资源利用率和安全性的需求，人们又提出PoS（proof of stake）、PoST （proof of space-time）等改进协议。它们的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错。BFT类协议是指解决拜占庭容错问题的传统共识协议及其改良协议，包括PBFT、BFT-SMaRt、Tendermint等。CFT类协议用于实现崩溃容错，通过身份证明等手段规避节点作恶的情况，仅考虑节点或网络的崩溃（crash）故障，主要包括Raft、Paxos、Kafka等协议。

非许可链和许可链的开放程度和容错需求存在差异，共识层面技术在两者之间产生了较大区别。具体而言，非许可链完全开放，需要抵御严重的拜占庭风险，多采用PoX、BFT类协议并配合奖惩机制实现共识。许可链拥有准入机制，网络中节点身份可知，一定程度降低了拜占庭风险，因此可采用BFT类协议、CFT类协议构建相同的信任模型[35]。

限于篇幅原因，本节仅以 PoW、PBFT、Raft为切入进行3类协议的分析。

1) PoX类协议

PoW也称为Nakamoto协议，是比特币及其衍生项目使用的核心共识协议，如图7所示。

图7

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图7

PoW协议示意

该协议在区块链头结构中加入随机数Nonce，并设计证明依据：为生成新区块，节点必须计算出合适的 Nonce 值，使新生成的区块头经过双重SHA256 运算后小于特定阈值。该协议的整体流程为：全网节点分别计算证明依据，成功求解的节点确定合法区块并广播，其余节点对合法区块头进行验证，若验证无误则与本地区块形成链状结构并转发，最终达到全网共识。PoW是随机性协议，任何节点都有可能求出依据，合法区块的不唯一将导致生成分支链，此时节点根据“最长链原则”选择一定时间内生成的最长链作为主链而抛弃其余分支链，从而使各节点数据最终收敛。

PoW协议采用随机性算力选举机制，实现拜占庭容错的关键在于记账权的争夺，目前寻找证明依据的方法只有暴力搜索，其速度完全取决于计算芯片的性能，因此当诚实节点数量过半，即“诚实算力”过半时，PoW便能使合法分支链保持最快的增长速度，也即保证主链一直是合法的。PoW是一种依靠饱和算力竞争纠正拜占庭错误的共识协议，关注区块产生、传播过程中的拜占庭容错，在保证防止双花攻击的同时也存在资源浪费、可扩展性差等问题。

2) BFT类协议

PBFT是 BFT经典共识协议，其主要流程如图8 所示。PBFT将节点分为主节点和副节点，其中主节点负责将交易打包成区块，副节点参与验证和转发，假设作恶节点数量为f。PBFT共识主要分为预准备、准备和接受3个阶段，主节点首先收集交易后排序并提出合法区块提案；其余节点先验证提案的合法性，然后根据区块内交易顺序依次执行并将结果摘要组播；各节点收到2f个与自身相同的摘要后便组播接受投票；当节点收到超过2f+1个投票时便存储区块及其产生的新状态[36]。

图8

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图8

PBFT协议示意

PBFT 协议解决消息传播过程的拜占庭容错，由于算法复杂度为 O(n2)且存在确定性的主节点选举规则，PBFT 仅适用于节点数量少的小型许可链系统。

3) CFT类协议

Raft[37]是典型的崩溃容错共识协议，以可用性强著称。Raft将节点分为跟随节点、候选节点和领导节点，领导节点负责将交易打包成区块，追随节点响应领导节点的同步指令，候选节点完成领导节点的选举工作。当网络运行稳定时，只存在领导节点和追随节点，领导节点向追随节点推送区块数据从而实现同步。节点均设置生存时间决定角色变化周期，领导节点的心跳信息不断重置追随节点的生存时间，当领导节点发生崩溃时，追随节点自动转化为候选节点并进入选举流程，实现网络自恢复。

Raft协议实现崩溃容错的关键在于领导节点的自选举机制，部分许可链选择降低可信需求，将拜占庭容错转换为崩溃容错，从而提升共识速度。

4) 奖惩机制

奖惩机制包括激励机制与惩罚策略，其中激励机制是为了弥补节点算力消耗、平衡协议运行收益比的措施，当节点能够在共识过程中获得收益时才会进行记账权的争夺，因此激励机制利用经济效益驱动各共识协议可持续运行。激励机制一般基于价值均衡理论设计，具有代表性的机制包括PPLNS、PPS等。为了实现收益最大化，节点可能采用不诚实的运行策略（如扣块攻击、自私挖矿等），损害了诚实节点的利益，惩罚策略基于博弈论等理论对节点进行惩罚，从而纠正不端节点的行为，维护共识可持续性。

5) 研究现状

随着可扩展性和性能需求的多样化发展，除了传统的BFT、CFT协议和PoX协议衍生研究，还产生了混合型协议（Hybrid）——主要为 PoX类协议混合以及PoX-BFT协议混合。因此本节从PoX类、BFT类以及Hybrid类协议归纳共识层研究进展。

如前文所述，PoX类协议的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错。uPoW[38]通过计算有意义的正交向量问题证明节点合法性，使算力不被浪费。PoI （proof-of-importance）[39]利用图论原理为每个节点赋予重要性权重，权重越高的节点将越有可能算出区块。PoS（poof-of-stake）为节点定义“币龄”，拥有更高币龄的节点将被分配更多的股份（stake），而股份被作为证明依据用于成块节点的选举。Ouroboros[40]通过引入多方掷币协议增大了选举随机性，引入近乎纳什均衡的激励机制进一步提高PoS 的安全性。PoRep（proof-of-replication）[41]应用于去中心化存储网络，利用证明依据作为贡献存储空间的奖励，促进存储资源再利用。

BFT协议有较长的发展史，在区块链研究中被赋予了新的活力。SCP[42]和Ripple[43]基于联邦拜占庭共识[44]——存在交集的多池（确定规模的联邦）共识，分别允许节点自主选择或与指定的节点构成共识联邦，通过联邦交集达成全网共识。Tendermint[45]使用Gossip通信协议基本实现异步拜占庭共识，不仅简化了流程而且提高了可用性。HotStuff[46]将BFT与链式结构数据相结合，使主节点能够以实际网络时延及 O(n)通信复杂度推动协议达成一致。LibraBFT[47]在HotStuff的基础上加入奖惩机制及节点替换机制，从而优化了性能。

Hybrid 类协议是研究趋势之一。PoA[48]利用PoW产生空区块头，利用PoS决定由哪些节点进行记账和背书，其奖励由背书节点和出块节点共享。PeerCensus[49]由节点团体进行拜占庭协议实现共识，而节点必须基于比特币网络，通过 PoW 产出区块后才能获得投票权力。ByzCoin[50]利用PoW的算力特性构建动态成员关系，并引入联合签名方案来减小PBFT的轮次通信开销，提高交易吞吐量，降低确认时延。Casper[51]则通过PoS的股份决定节点构成团体并进行BFT共识，且节点可投票数取决于股份。

3.4 控制层

区块链节点基于对等通信网络与基础数据结构进行区块交互，通过共识协议实现数据一致，从而形成了全网统一的账本。控制层是各类应用与账本产生交互的中枢，如果将账本比作数据库，那么控制层提供了数据库模型，以及相应封装、操作的方法。具体而言，控制层由处理模型、控制合约和执行环境组成。处理模型从区块链系统的角度分析和描述业务/交易处理方式的差异。控制合约将业务逻辑转化为交易、区块、账本的具体操作。执行环境为节点封装通用的运行资源，使区块链具备稳定的可移植性。

1) 处理模型

账本用于存储全部或部分业务数据，那么依据该数据的分布特征可将处理模型分为链上（on-chain）和链下（off-chain）2种。

链上模型是指业务数据完全存储在账本中，业务逻辑通过账本的直接存取实现数据交互。该模型的信任基础建立在强关联性的账本结构中，不仅实现防篡改而且简化了上层控制逻辑，但是过量的资源消耗与庞大的数据增长使系统的可扩展性达到瓶颈，因此该模型适用于数据量小、安全性强、去中心化和透明程度高的业务。

链下模型是指业务数据部分或完全存储在账本之外，只在账本中存储指针以及其他证明业务数据存在性、真实性和有效性的数据。该模型以“最小化信任成本”为准则，将信任基础建立在账本与链下数据的证明机制中，降低账本构建成本。由于与公开的账本解耦，该模型具有良好的隐私性和可拓展性，适用于去中心化程度低、隐私性强、吞吐量大的业务。

2) 控制合约

区块链中控制合约经历了2个发展阶段，首先是以比特币为代表的非图灵完备的自动化脚本，用于锁定和解锁基于UTXO信息模型的交易，与强关联账本共同克服了双花等问题，使交易数据具备流通价值。其次是以以太坊为代表的图灵完备的智能合约，智能合约是一种基于账本数据自动执行的数字化合同，由开发者根据需求预先定义，是上层应用将业务逻辑编译为节点和账本操作集合的关键。智能合约通过允许相互不信任的参与者在没有可信第三方的情况下就复杂合同的执行结果达成协议，使合约具备可编程性，实现业务逻辑的灵活定义并扩展区块链的使用。

3) 执行环境

执行环境是指执行控制合约所需要的条件，主要分为原生环境和沙盒环境。原生环境是指合约与节点系统紧耦合，经过源码编译后直接执行，该方式下合约能经历完善的静态分析，提高安全性。沙盒环境为节点运行提供必要的虚拟环境，包括网络通信、数据存储以及图灵完备的计算/控制环境等，在虚拟机中运行的合约更新方便、灵活性强，其产生的漏洞也可能造成损失。

4) 研究现状

控制层的研究方向主要集中在可扩展性优化与安全防护2个方面。

侧链（side-chain）在比特币主链外构建新的分类资产链，并使比特币和其他分类资产在多个区块链之间转移，从而分散了单一链的负荷。Tschorsch等[52]利用Two-way Peg机制实现交互式跨链资产转换，防止该过程中出现双花。Kiayias 等[53]利用NIPoPoW机制实现非交互式的跨链工作证明，并降低了跨链带来的区块冗余。分片（sharding）是指不同节点子集处理区块链的不同部分，从而减少每个节点的负载。ELASTICO[54]将交易集划分为不同分片，每个分片由不同的节点集合进行并行验证。OmniLedger[55]在前者的基础上优化节点随机选择及跨切片事务提交协议，从而提高了切片共识的安全性与正确性。区别于 OmniLedger，PolyShard[56]利用拉格朗日多项式编码分片为分片交互过程加入计算冗余，同时实现了可扩展性优化与安全保障。上述研究可视为链上处理模型在加密货币场景下的可扩展性优化方案。实际上，链下处理模型本身就是一种扩展性优化思路，闪电网络[57]通过状态通道对交易最终结果进行链上确认，从而在交易过程中实现高频次的链外支付。Plasma[58]在链下对区块链进行树形分支拓展，树形分支中的父节点完成子节点业务的确认，直到根节点与区块链进行最终确认。

一方面，沙盒环境承载了区块链节点运行条件，针对虚拟机展开的攻击更为直接；另一方面，智能合约直接对账本进行操作，其漏洞更易影响业务运行，因此控制层的安全防护研究成为热点。Luu等[59]分析了运行于EVM中的智能合约安全性，指出底层平台的分布式语义差异带来的安全问题。Brent 等[60]提出智能合约安全分析框架 Vandal，将EVM 字节码转换为语义逻辑关，为分析合约安全漏洞提供便利。Jiang 等[61]预先定义用于安全漏洞的特征，然后模拟执行大规模交易，通过分析日志中的合约行为实现漏洞检测。

4 技术选型分析

区别于其他技术，区块链发展过程中最显著的特点是与产业界紧密结合，伴随着加密货币和分布式应用的兴起，业界出现了许多区块链项目。这些项目是区块链技术的具体实现，既有相似之处又各具特点，本节将根据前文所述层次化结构对比特币、以太坊和超级账本Fabric项目进行分析，然后简要介绍其他代表性项目并归纳和对比各项目的技术选型及特点。

4.1 比特币

比特币是目前规模最大、影响范围最广的非许可链开源项目。图9为比特币项目以账本为核心的运行模式，也是所有非许可链项目的雏形。比特币网络为用户提供兑换和转账业务，该业务的价值流通媒介由账本确定的交易数据——比特币支撑。为了保持账本的稳定和数据的权威性，业务制定奖励机制，即账本为节点产生新的比特币或用户支付比特币，以此驱动节点共同维护账本。

图9

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图9

比特币运行模式

比特币网络主要由2种节点构成：全节点和轻节点。全节点是功能完备的区块链节点，而轻节点不存储完整的账本数据，仅具备验证与转发功能。全节点也称为矿工节点，计算证明依据的过程被称为“挖矿”，目前全球拥有近 1 万个全节点；矿池则是依靠奖励分配策略将算力汇集起来的矿工群；除此之外，还有用于存储私钥和地址信息、发起交易的客户端（钱包）。

1) 网络层

比特币在网络层采用非结构化方式组网，路由表呈现随机性。节点间则采用多点传播方式传递数据，曾基于Gossip协议实现，为提高网络的抗匿名分析能力改为基于Diffusion协议实现[33]。节点利用一系列控制协议确保链路的可用性，包括版本获取（Vetsion/Verack）、地址获取（Addr/GetAddr）、心跳信息（PING/PONG）等。新节点入网时，首先向硬编码 DNS 节点（种子节点）请求初始节点列表；然后向初始节点随机请求它们路由表中的节点信息，以此生成自己的路由表；最后节点通过控制协议与这些节点建立连接，并根据信息交互的频率更新路由表中节点时间戳，从而保证路由表中的节点都是活动的。交互逻辑层为建立共识交互通道，提供了区块获取（GetBlock）、交易验证（MerkleBlock）、主链选择（CmpctBlock）等协议；轻节点只需要进行简单的区块头验证，因此通过头验证（GetHeader/Header）协议和连接层中的过滤设置协议指定需要验证的区块头即可建立简单验证通路。在安全机制方面，比特币网络可选择利用匿名通信网络Tor作为数据传输承载，通过沿路径的层层数据加密机制来保护对端身份。

2) 数据层

比特币数据层面的技术选型已经被广泛研究，使用UTXO信息模型记录交易数据，实现所有权的简单、有效证明，利用 MKT、散列函数和时间戳实现区块的高效验证并产生强关联性。在加密机制方面，比特币采用参数为Secp256k1的椭圆曲线数字签名算法（ECDSA,elliptic curve digital signature algorithm）生成用户的公私钥，钱包地址则由公钥经过双重散列、Base58Check 编码等步骤生成，提高了可读性。

3) 共识层

比特币采用 PoW 算法实现节点共识，该算法证明依据中的阈值设定可以改变计算难度。计算难度由每小时生成区块的平均块数决定，如果生成得太快，难度就会增加。该机制是为了应对硬件升级或关注提升引起的算力变化，保持证明依据始终有效。目前该阈值被设定为10 min产出一个区块。除此之外，比特币利用奖惩机制保证共识的可持续运行，主要包括转账手续费、挖矿奖励和矿池分配策略等。

4) 控制层

比特币最初采用链上处理模型，并将控制语句直接记录在交易中，使用自动化锁定/解锁脚本验证UTXO模型中的比特币所有权。由于可扩展性和确认时延的限制，比特币产生多个侧链项目如Liquid、RSK、Drivechain等，以及链下处理项目Lightning Network等，从而优化交易速度。

4.2 以太坊

以太坊是第一个以智能合约为基础的可编程非许可链开源平台项目，支持使用区块链网络构建分布式应用，包括金融、音乐、游戏等类型；当满足某些条件时，这些应用将触发智能合约与区块链网络产生交互，以此实现其网络和存储功能，更重要的是衍生出更多场景应用和价值产物，例如以太猫，利用唯一标识为虚拟猫赋予价值；GitCoin，众筹软件开发平台等。

1) 网络层

以太坊底层对等网络协议簇称为DEVP2P，除了满足区块链网络功能外，还满足与以太坊相关联的任何联网应用程序的需求。DEVP2P将节点公钥作为标识，采用 Kademlia 算法计算节点的异或距离，从而实现结构化组网。DEVP2P主要由3种协议组成：节点发现协议RLPx、基础通信协议Wire和扩展协议Wire-Sub。节点间基于Gossip实现多点传播；新节点加入时首先向硬编码引导节点（bootstrap node）发送入网请求；然后引导节点根据Kademlia 算法计算与新节点逻辑距离最近的节点列表并返回；最后新节点向列表中节点发出握手请求，包括网络版本号、节点ID、监听端口等，与这些节点建立连接后则使用Ping/Pong机制保持连接。Wire子协议构建了交易获取、区块同步、共识交互等逻辑通路，与比特币类似，以太坊也为轻量级钱包客户端设计了简易以太坊协议（LES,light ethereum subprotocol）及其变体PIP。安全方面，节点在RLPx协议建立连接的过程中采用椭圆曲线集成加密方案（ECIES）生成公私钥，用于传输共享对称密钥，之后节点通过共享密钥加密承载数据以实现数据传输保护。

2) 数据层

以太坊通过散列函数维持区块的关联性，采用MPT实现账户状态的高效验证。基于账户的信息模型记录了用户的余额及其他 ERC 标准信息，其账户类型主要分为2类：外部账户和合约账户；外部账户用于发起交易和创建合约，合约账户用于在合约执行过程中创建交易。用户公私钥的生成与比特币相同，但是公钥经过散列算法Keccak-256计算后取20 B作为外部账户地址。

3) 共识层

以太坊采用 PoW 共识，将阈值设定为 15 s产出一个区块，计划在未来采用PoS或Casper共识协议。较低的计算难度将导致频繁产生分支链，因此以太坊采用独有的奖惩机制——GHOST 协议，以提高矿工的共识积极性。具体而言，区块中的散列值被分为父块散列和叔块散列，父块散列指向前继区块，叔块散列则指向父块的前继。新区块产生时，GHOST 根据前 7 代区块的父/叔散列值计算矿工奖励，一定程度弥补了分支链被抛弃时浪费的算力。

4) 控制层

每个以太坊节点都拥有沙盒环境 EVM，用于执行Solidity语言编写的智能合约；Solidity语言是图灵完备的，允许用户方便地定义自己的业务逻辑，这也是众多分布式应用得以开发的前提。为优化可扩展性，以太坊拥有侧链项目 Loom、链下计算项目Plasma，而分片技术已于2018年加入以太坊源码。

4.3 超级账本Fabric

超级账本是Linux基金会旗下的开源区块链项目，旨在提供跨行业区块链解决方案。Fabric 是超级账本子项目之一，也是影响最广的企业级可编程许可链项目；在已知的解决方案中，Fabric 被应用于供应链、医疗和金融服务等多种场景。

1) 网络层

Fabric 网络以组织为单位构建节点集群，采用混合式对等网络组网；每个组织中包括普通节点和锚节点（anchor peer），普通节点完成组织内的消息路由，锚节点负责跨组织的节点发现与消息路由。Fabric网络传播层基于Gossip实现，需要使用配置文件初始化网络，网络生成后各节点将定期广播存活信息，其余节点根据该信息更新路由表以保持连接。交互逻辑层采用多通道机制，即相同通道内的节点才能进行状态信息交互和区块同步。Fabric 为许可链，因此在网络层采取严苛的安全机制：节点被颁发证书及密钥对，产生PKI-ID进行身份验证；可选用 TLS 双向加密通信；基于多通道的业务隔离；可定义策略指定通道内的某些节点对等传输私有数据。

2) 数据层

Fabric的区块中记录读写集（read-write set）描述交易执行时的读写过程。该读写集用于更新状态数据库，而状态数据库记录了键、版本和值组成的键值对，因此属于键值对信息模型。一方面，散列函数和 MerkleTree 被用作高效关联结构的实现技术；另一方面，节点还需根据键值验证状态数据库与读写集中的最新版本是否一致。许可链场景对匿名性的要求较低，但对业务数据的隐私性要求较高，因此Fabric 1.2版本开始提供私有数据集（PDC,private data collection）功能。

3) 共识层

Fabric在0.6版本前采用PBFT 共识协议，但是为了提高交易吞吐量，Fabric 1.0 选择降低安全性，将共识过程分解为排序和验证2种服务，排序服务采用CFT类协议Kafka、Raft（v1.4之后）完成，而验证服务进一步分解为读写集验证与多签名验证，最大程度提高了共识速度。由于Fabric针对许可链场景，参与方往往身份可知且具有相同的合作意图，因此规避了节点怠工与作恶的假设，不需要奖惩机制调节。

4) 控制层

Fabric 对于扩展性优化需求较少，主要得益于共识层的优化与许可链本身参与节点较少的前提，因此主要采用链上处理模型，方便业务数据的存取；而 PDC 中仅将私有数据散列值上链的方式则属于链下处理模型，智能合约可以在本地进行数据存取。Fabric 节点采用模块化设计，基于 Docker构建模块执行环境；智能合约在Fabric中被称为链码，使用GO、Javascript和Java语言编写，也是图灵完备的。

4.4 其他项目

除了上述3种区块链基础项目外，产业界还有许多具有代表性的项目，如表1所示。

5 区块链应用研究

区块链技术有助于降低金融机构间的审计成本，显著提高支付业务的处理速度及效率，可应用于跨境支付等金融场景。除此之外，区块链还应用于产权保护、信用体系建设、教育生态优化、食品安全监管、网络安全保障等非金融场景。

根据这些场景的应用方式以及区块链技术特点，可将区块链特性概括为如下几点。1) 去中心化。节点基于对等网络建立通信和信任背书，单一节点的破坏不会对全局产生影响。2) 不可篡改。账本由全体节点维护，群体协作的共识过程和强关联的数据结构保证节点数据一致且基本无法被篡改，进一步使数据可验证和追溯。3) 公开透明。除私有数据外，链上数据对每个节点公开，便于验证数据的存在性和真实性。4) 匿名性。多种隐私保护机制使用户身份得以隐匿，即便如此也能建立信任基础。5) 合约自治。预先定义的业务逻辑使节点可以基于高可信的账本数据实现自治，在人-人、人-机、机-机交互间自动化执行业务。

鉴于上述领域的应用在以往研究中均有详细描述，本文将主要介绍区块链在智慧城市、边缘计算和人工智能领域的前沿应用研究现状。

表1

代表性区块链项目

技术选型CordaQuorumLibraBlockstackFilecoinZcash控制合约Kotlin,JavaGOMoveClarity非图灵完备非图灵完备非图灵完备执行环境JVMEVMMVM源码编译源码编译源码编译处理模型链上链上/链下（私有数据）链上链下（虚拟链）链下（IPFS）链上奖惩机制——Libra coinsStacks tokenFilecoinZcash/Turnstiles共识算法Notary 机制/RAFT,BFT-SMaRtQuorum-Chain,RAFTLibraBFTTunable Proofs,proof-of-burnPoRep,PoETPoW信息模型UTXO基于账户基于账户基于账户基于账户UTXO关联验证结构散列算法MKT散列算法MPT散列算法MKT散列算法Merklized Adaptive Radix Forest (MARF)散列算法MKT散列算法MKT加密机制Tear-offs机制、混合密钥基于EnclaveSHA3-256/EdDSA基于Gaia/Blockstack AuthSECP256K1/BLSzk-SNARK组网方式混合型结构化混合型无结构结构化/无结构无结构通信机制AMQP1.0/单点传播Wire/GossipNoise-ProtocolFramework/GossipAtlas/GossipLibp2p/GossipBitcoin-Core/Gossip安全机制Corda加密套件/TLS证书/HTTPSDiffie-HellmanSecure BackboneTLSTor区块链类型许可链许可链许可链非许可链非许可链非许可链特点只允许对实际参与给定交易的各方进行信息访问和验证功能基于以太坊网络提供公共交易和私有交易2种交互渠道稳定、快速的交易网络剔除中心服务商的、可扩展的分布式数据存储设施，旨在保护隐私数据激励机制驱动的存储资源共享生态基于比特币网络提供零知识证明的隐私保护应用场景金融业务平台分布式应用加密货币互联网基础设施文件存储与共享加密货币

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5.1 智慧城市

智慧城市是指利用 ICT 优化公共资源利用效果、提高居民生活质量、丰富设施信息化能力的研究领域，该领域包括个人信息管理、智慧医疗、智慧交通、供应链管理等具体场景。智慧城市强调居民、设施等各类数据的采集、分析与使能，数据可靠性、管理透明化、共享可激励等需求为智慧城市带来了许多技术挑战。区块链去中心化的交互方式避免了单点故障、提升管理公平性，公开透明的账本保证数据可靠及可追溯性，多种匿名机制利于居民隐私的保护，因此区块链有利于问题的解决。Hashemi等[62]将区块链用于权限数据存储，构建去中心化的个人数据接入控制模型；Bao等[63]利用区块链高效认证和管理用户标识，保护车主的身份、位置、车辆信息等个人数据。

5.2 边缘计算

边缘计算是一种将计算、存储、网络资源从云平台迁移到网络边缘的分布式信息服务架构，试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合，减少业务交付的端到端时延，提升用户体验。安全问题是边缘计算面临的一大技术挑战，一方面，边缘计算的层次结构中利用大量异构终端设备提供用户服务，这些设备可能产生恶意行为；另一方面，服务迁移过程中的数据完整性和真实性需要得到保障。区块链在这种复杂的工作环境和开放的服务架构中能起到较大作用。首先，区块链能够在边缘计算底层松散的设备网络中构建不可篡改的账本，提供设备身份和服务数据验证的依据。其次，设备能在智能合约的帮助下实现高度自治，为边缘计算提供设备可信互操作基础。Samaniego等[64]提出了一种基于区块链的虚拟物联网资源迁移架构，通过区块链共享资源数据从而保障安全性。Stanciu[65]结合软件定义网络（SDN）、雾计算和区块链技术提出分布式安全云架构，解决雾节点中SDN控制器流表策略的安全分发问题。Ziegler等[66]基于 Plasma 框架提出雾计算场景下的区块链可扩展应用方案，提升雾计算网关的安全性。

5.3 人工智能

人工智能是一类智能代理的研究，使机器感知环境/信息，然后进行正确的行为决策，正确是指达成人类预定的某些目标。人工智能的关键在于算法，而大部分机器学习和深度学习算法建立于体积庞大的数据集和中心化的训练模型之上，该方式易受攻击或恶意操作使数据遭到篡改，其后果为模型的不可信与算力的浪费。此外，数据采集过程中无法确保下游设备的安全性，无法保证数据来源的真实性与完整性，其后果将在自动驾驶等场景中被放大。区块链不可篡改的特性可以实现感知和训练过程的可信。另外，去中心化和合约自治特性为人工智能训练工作的分解和下放奠定了基础，保障安全的基础上提高计算效率。Kim等[67]利用区块链验证联合学习框架下的分发模型的完整性，并根据计算成本提供相应的激励，优化整体学习效果。Bravo-Marquez 等[68]提出共识机制“学习证明”以减轻PoX类共识的计算浪费，构建公共可验证的学习模型和实验数据库。

6 技术挑战与研究展望

6.1 层次优化与深度融合

区块链存在“三元悖论”——安全性、扩展性和去中心化三者不可兼得，只能依靠牺牲一方的效果来满足另外两方的需求。以比特币为代表的公链具有较高的安全性和完全去中心化的特点，但是资源浪费等问题成为拓展性优化的瓶颈。尽管先后出现了PoS、BFT等共识协议优化方案，或侧链、分片等链上处理模型，或Plasma、闪电网络等链下扩展方案，皆是以部分安全性或去中心化为代价的。因此，如何将区块链更好地推向实际应用很大程度取决于三元悖论的解决，其中主要有2种思路。

1) 层次优化

区块链层次化结构中每层都不同程度地影响上述3种特性，例如网络时延、并行读写效率、共识速度和效果、链上/链下模型交互机制的安全性等，对区块链的优化应当从整体考虑，而不是单一层次。

网络层主要缺陷在于安全性，可拓展性则有待优化。如何防御以 BGP 劫持为代表的网络攻击将成为区块链底层网络的安全研究方向[19]。信息中心网络将重塑区块链基础传输网络，通过请求聚合和数据缓存减少网内冗余流量并加速通信传输[69]。相比于数据层和共识层，区块链网络的关注度较低，但却是影响安全性、可拓展性的基本因素。

数据层的优化空间在于高效性，主要为设计新的数据验证结构与算法。该方向可以借鉴计算机研究领域的多种数据结构理论与复杂度优化方法，寻找适合区块链计算方式的结构，甚至设计新的数据关联结构。实际上相当一部分项目借鉴链式结构的思想开辟新的道路，例如压缩区块空间的隔离见证、有向无环图（DAG）中并行关联的纠缠结构（Tangle），或者Libra项目采用的状态树。

共识机制是目前研究的热点，也是同时影响三元特性的最难均衡的层次。PoW牺牲可拓展性获得完全去中心化和安全性，PoS高效的出块方式具备可扩展性但产生了分叉问题，POA结合两者做到了3种特性的均衡。以此为切入的Hybrid类共识配合奖惩机制的机动调节取得了较好效果，成为共识研究的过渡手段，但是如何做到三元悖论的真正突破还有待研究。

控制层面是目前可扩展性研究的热点，其优势在于不需要改变底层的基础实现，能够在短期内应用，集中在产业界的区块链项目中。侧链具有较好的灵活性但操作复杂度高，分片改进了账本结构但跨分片交互的安全问题始终存在，而链下处理模型在安全方面缺少理论分析的支撑。因此，三元悖论的解决在控制层面具有广泛的研究前景。

2) 深度融合

如果将层次优化称为横向优化，那么深度融合即为根据场景需求而进行的纵向优化。一方面，不同场景的三元需求并不相同，例如接入控制不要求完全去中心化，可扩展性也未遇到瓶颈，因此可采用BFT类算法在小范围构建联盟链。另一方面，区块链应用研究从简单的数据上链转变为链下存储、链上验证，共识算法从 PoW 转变为场景结合的服务证明和学习证明，此外，结合 5G 和边缘计算可将网络和计算功能移至网络边缘，节约终端资源。这意味着在严格的场景建模下，区块链的层次技术选型将与场景特点交叉创新、深度融合，具有较为广阔的研究前景。

6.2 隐私保护

加密货币以匿名性著称，但是区块链以非对称加密为基础的匿名体系不断受到挑战。反匿名攻击从身份的解密转变为行为的聚类分析，不仅包括网络流量的IP聚类，还包括交易数据的地址聚类、交易行为的启发式模型学习，因此大数据分析技术的发展使区块链隐私保护思路发生转变。已有Tor网络、混币技术、零知识证明、同态加密以及各类复杂度更高的非对称加密算法被提出，但是各方法仍有局限，未来将需要更为高效的方法。此外，随着区块链系统的可编程化发展，内部复杂性将越来越高，特别是智能合约需要更严格、有效的代码检测方法，例如匿名性检测、隐私威胁预警等。

6.3 工业区块链

工业区块链是指利用区块链夯实工业互联网中数据的流通和管控基础、促进价值转换的应用场景，具有较大的研究前景。

工业互联网是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的重要基础设施。“工业互联网平台”是工业互联网的核心，通过全面感知、实时分析、科学决策、精准执行的逻辑闭环，实现工业全要素、全产业链、全价值链的全面贯通，培育新的模式和业态。

可以看到，工业互联网与物联网、智慧城市、消费互联网等场景应用存在内在关联，例如泛在连接、数据共享和分析、电子商务等，那么其学术问题与技术实现必然存在关联性。区块链解决了物联网中心管控架构的单点故障问题，克服泛在感知设备数据的安全性和隐私性挑战，为智慧城市场景的数据共享、接入控制等问题提供解决方法，为激励资源共享构建了新型互联网价值生态。尽管工业互联网作为新型的产业生态系统，其技术体系更复杂、内涵更丰富，但是不难想象，区块链同样有利于工业互联网的发展。

“平台+区块链”能够通过分布式数据管理模式，降低数据存储、处理、使用的管理成本，为工业用户在工业 APP 选择和使用方面搭建起更加可信的环境，实现身份认证及操作行为追溯、数据安全存储与可靠传递。能够通过产品设计参数、质量检测结果、订单信息等数据“上链”，实现有效的供应链全要素追溯与协同服务。能够促进平台间数据交易与业务协同，实现跨平台交易结算，带动平台间的数据共享与知识复用，促进工业互联网平台间互联互通。

当然，工业是关乎国计民生的产业，将区块链去中心化、匿名化等特性直接用于工业互联网是不可取的，因此需要研究工业区块链管理框架，实现区块链的可管可控，在一定范围内发挥其安全优势，并对工业互联网的运转提供正向激励。

7 结束语

区块链基于多类技术研究的成果，以低成本解决了多组织参与的复杂生产环境中的信任构建和隐私保护等问题，在金融、教育、娱乐、版权保护等场景得到了较多应用，成为学术界的研究热点。比特币的出现重塑了人们对价值的定义，伴随着产业界的呼声，区块链技术得到了快速发展，而遵循区块链层次化分析方法，能够直观地区别各项目的技术路线和特点，为优化区块链技术提供不同观察视角，并为场景应用的深度融合创造条件，促进后续研究。未来的发展中，区块链将成为更为基础的信任支撑技术，在产业互联网等更广阔的领域健康、有序地发展。

The authors have declared that no competing interests exist.

作者已声明无竞争性利益关系。

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区块链技术发展现状与展望

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... 区块链涵盖多种技术，相关概念易混淆，且应用场景繁多，为此，已有相关综述主要从技术体系结构、技术挑战和应用场景等角度来梳理区块链的最新进展、技术差异和联系，总结技术形态和应用价值.袁勇等[1]给出了区块链基本模型，以比特币为例将非许可链分为数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层；邵奇峰等[2]结合开源项目细节，对比了多种企业级区块链（许可链）的技术特点；Yang等[3]总结了基于区块链的网络服务架构的特点、挑战和发展趋势；韩璇等[4]系统性归纳了区块链安全问题的研究现状；Ali等[5]总结了区块链在物联网方面的应用研究进展、趋势.上述文献虽然归纳得较为完整，但是都没有从许可链与非许可链共性技术的角度进行通用的层次结构分析，没有体现出区块链技术与组网路由、数据结构、同步机制等已有技术的关联性，且缺少对区块链项目的差异分析.本文则对有关概念进行区分，探讨了通用的层次化技术结构及其与已有技术的关联性，并针对该结构横向分析相关学术研究进展；根据分层结构对比部分区块链项目的技术选型；最后以智慧城市场景、边缘计算和人工智能技术为代表介绍区块链应用研究现状，给出区块链技术挑战与研究展望. ...

区块链技术发展现状与展望

2016

企业级区块链技术综述

2019

企业级区块链技术综述

2019

A survey on blockchain-based internet service architecture:requirements,challenges,trends,and future

2019

区块链安全问题:研究现状与展望

2016

区块链安全问题:研究现状与展望

2016

Applications of blockchains in the Internet of things:a comprehensive survey

2019

Blind signature system

1984

... 加密货币的概念起源于一种基于盲签名（blind signature）的匿名交易技术[6]，最早的加密货币交易模型“electronic cash”[7]如图1所示. ...

How to make a mint:the cryptography of anonymous electronic cash

1997

... 加密货币的概念起源于一种基于盲签名（blind signature）的匿名交易技术[6]，最早的加密货币交易模型“electronic cash”[7]如图1所示. ...

Proofs of work and bread pudding protocols

1999

... 最早的加密货币构想将银行作为构建信任的基础，呈现中心化特点.此后，加密货币朝着去中心化方向发展，并试图用工作量证明（PoW,poof of work）[8]或其改进方法定义价值.比特币在此基础上，采用新型分布式账本技术保证被所有节点维护的数据不可篡改，从而成功构建信任基础，成为真正意义上的去中心化加密货币.区块链从去中心化加密货币发展而来，随着区块链的进一步发展，去中心化加密货币已经成为区块链的主要应用之一. ...

P2P 关键技术研究综述

2010

... 对等网络的体系架构可分为无结构对等网络、结构化对等网络和混合式对等网络[9]，根据节点的逻辑拓扑关系，区块链网络的组网结构也可以划分为上述3种，如图3所示. ...

P2P 关键技术研究综述

2010

Epidemic algorithms for replicated database maintenance

1988

... 传播层实现对等节点间数据的基本传输，包括2 种数据传播方式：单点传播和多点传播.单点传播是指数据在2个已知节点间直接进行传输而不经过其他节点转发的传播方式；多点传播是指接收数据的节点通过广播向邻近节点进行数据转发的传播方式，区块链网络普遍基于Gossip协议[10]实现洪泛传播.连接层用于获取节点信息，监测和改变节点间连通状态，确保节点间链路的可用性（availability）.具体而言，连接层协议帮助新加入节点获取路由表数据，通过定时心跳监测为节点保持稳定连接，在邻居节点失效等情况下为节点关闭连接等.交互逻辑层是区块链网络的核心，从主要流程上看，该层协议承载对等节点间账本数据的同步、交易和区块数据的传输、数据校验结果的反馈等信息交互逻辑，除此之外，还为节点选举、共识算法实施等复杂操作和扩展应用提供消息通路. ...

Information propagation in the bitcoin network

2013

... 随着近年来区块链网络的爆炸式发展以及开源特点，学术界开始关注大型公有链项目的网络状况，监测并研究它们的特点，研究对象主要为比特币网络.Decker等[11]设计和实现测量工具，分析传播时延数据、协议数据和地址数据，建模分析影响比特币网络性能的网络层因素，基于此提出各自的优化方法.Fadhil等[12]提出基于事件仿真的比特币网络仿真模型，利用真实测量数据验证模型的有效性，最后提出优化机制 BCBSN，旨在设立超级节点降低网络波动.Kaneko 等[13]将区块链节点分为共识节点和验证节点，其中共识节点采用无结构组网方式，验证节点采用结构化组网方式，利用不同组网方式的优点实现网络负载的均衡. ...

Locality based approach to improve propagation delay on the bitcoin peer-to-peer network

2017

DHT clustering for load balancing considering blockchain data size

2018

An analysis of anonymity in bitcoin using P2P network traffic

2014

Deanonymisation of clients in bitcoin P2P network

2014

Dandelion:redesigning the bitcoin network for anonymity

2017

... 匿名性是加密货币的重要特性之一，但从网络层视角看，区块链的匿名性并不能有效保证，因为攻击者可以利用监听并追踪 IP 地址的方式推测出交易之间、交易与公钥地址之间的关系，通过匿名隐私研究可以主动发掘安全隐患，规避潜在危害.Koshy 等[16,17]从网络拓扑、传播层协议和作恶模型3个方面对比特币网络进行建模，通过理论分析和仿真实验证明了比特币网络协议在树形组网结构下仅具备弱匿名性，在此基础上提出 Dandelion 网络策略以较低的网络开销优化匿名性，随后又提出 Dandelion++原理，以最优信息理论保证来抵抗大规模去匿名攻击. ...

Dandelion++:lightweight cryptocurrency networking with formal anonymity guarantees

2018

Eclipse attacks on Bitcoin’s peer-to-peer network

2015

... 区块链重点关注其数据层和共识层面机制，并基于普通网络构建开放的互联环境，该方式极易遭受攻击.为提高区块链网络的安全性，学术界展开研究并给出了相应的解决方案.Heilman 等[18]对比特币和以太坊网络实施日蚀攻击（eclipse attack）——通过屏蔽正确节点从而完全控制特定节点的信息来源，证实了该攻击的可行性.Apostolaki等[19]提出针对比特币网络的 BGP（border gateway protocal）劫持攻击，通过操纵自治域间路由或拦截域间流量来制造节点通信阻塞，表明针对关键数据的沿路攻击可以大大降低区块传播性能. ...

Hijacking bitcoin:routing attacks on cryptocurrencies

2017

... 网络层主要缺陷在于安全性，可拓展性则有待优化.如何防御以 BGP 劫持为代表的网络攻击将成为区块链底层网络的安全研究方向[19].信息中心网络将重塑区块链基础传输网络，通过请求聚合和数据缓存减少网内冗余流量并加速通信传输[69].相比于数据层和共识层，区块链网络的关注度较低，但却是影响安全性、可拓展性的基本因素. ...

Improving authenticated dynamic dictionaries,with applications to cryptocurrencies

2017

... 高效验证的学术问题源于验证数据结构（ADS,authenticated data structure），即利用特定数据结构快速验证数据的完整性，实际上 MKT 也是其中的一种.为了适应区块链数据的动态性（dynamical）并保持良好性能，学术界展开了研究.Reyzin等[20]基于AVL树形结构提出AVL+，并通过平衡验证路径、缺省堆栈交易集等机制，简化轻量级节点的区块头验证过程.Zhang等[21]提出GEM2-tree结构，并对其进行优化提出 GEM2כ-tree 结构，通过分解单树结构、动态调整节点计算速度、扩展数据索引等机制降低以太坊节点计算开销. ...

GEM^2-tree:a gas-efficient structure for authenticated range queries in blockchain

2019

An analysis of anonymity in the bitcoin system

2011

... 区块数据直接承载业务信息，因此区块数据的匿名关联性分析更为直接.Reid等[22]将区块数据建模为事务网络和用户网络，利用多交易数据的用户指向性分析成功降低网络复杂度.Meiklejohn等[23]利用启发式聚类方法分析交易数据的流动特性并对用户进行分组，通过与这些服务的互动来识别主要机构的比特币地址.Awan 等[24]使用优势集（dominant set）方法对区块链交易进行自动分类，从而提高分析准确率. ...

A fistful of bitcoins:characterizing payments among men with no names

2013

Blockchain transaction analysis using dominant sets

2017

Increasing anonymity in bitcoin

2014

... 隐私保护方面，Saxena等[25]提出复合签名技术削弱数据的关联性，基于双线性映射中的Diffie-Hellman假设保证计算困难性，从而保护用户隐私.Miers 等[26]和 Sasson 等[27]提出 Zerocoin 和Zerocash，在不添加可信方的情况下断开交易间的联系，最早利用零知识证明（zero-knowledge proof）技术隐藏交易的输入、输出和金额信息，提高比特币的匿名性.非对称加密是区块链数据安全的核心，但在量子计算面前却显得“捉襟见肘”，为此Yin等[28]利用盆景树模型（bonsai tree）改进晶格签名技术（lattice-based signature），以保证公私钥的随机性和安全性，使反量子加密技术适用于区块链用户地址的生成. ...

Zerocoin:anonymous distributed e-cash from bitcoin

2013

Zerocash:decentralized anonymous payments from bitcoin

2014

A anti-quantum transaction authentication approach in blockchain

2018

The sybil attack

2002

... 区块链网络中每个节点必须维护完全相同的账本数据，然而各节点产生数据的时间不同、获取数据的来源未知，存在节点故意广播错误数据的可能性，这将导致女巫攻击[29]、双花攻击[30]等安全风险；除此之外，节点故障、网络拥塞带来的数据异常也无法预测.因此，如何在不可信的环境下实现账本数据的全网统一是共识层解决的关键问题.实际上，上述错误是拜占庭将军问题（the Byzantine generals problem）[31]在区块链中的具体表现，即拜占庭错误——相互独立的组件可以做出任意或恶意的行为，并可能与其他错误组件产生协作，此类错误在可信分布式计算领域被广泛研究. ...

Double-spending fast payments in bitcoin

2012

The byzantine generals problem

1982

Consensus in the age of blockchains

... 状态机复制（state-machine replication）是解决分布式系统容错问题的常用理论.其基本思想为：任何计算都表示为状态机，通过接收消息来更改其状态.假设一组副本以相同的初始状态开始，并且能够就一组公共消息的顺序达成一致，那么它们可以独立进行状态的演化计算，从而正确维护各自副本之间的一致性.同样，区块链也使用状态机复制理论解决拜占庭容错问题，如果把每个节点的数据视为账本数据的副本，那么节点接收到的交易、区块即为引起副本状态变化的消息.状态机复制理论实现和维持副本的一致性主要包含2个要素：正确执行计算逻辑的确定性状态机和传播相同序列消息的共识协议.其中，共识协议是影响容错效果、吞吐量和复杂度的关键，不同安全性、可扩展性要求的系统需要的共识协议各有不同.学术界普遍根据通信模型和容错类型对共识协议进行区分[32]，因此严格地说，区块链使用的共识协议需要解决的是部分同步（partial synchrony）模型[33]下的拜占庭容错问题. ...

Consensus in the presence of partial synchrony

1988

... 比特币在网络层采用非结构化方式组网，路由表呈现随机性.节点间则采用多点传播方式传递数据，曾基于Gossip协议实现，为提高网络的抗匿名分析能力改为基于Diffusion协议实现[33].节点利用一系列控制协议确保链路的可用性，包括版本获取（Vetsion/Verack）、地址获取（Addr/GetAddr）、心跳信息（PING/PONG）等.新节点入网时，首先向硬编码 DNS 节点（种子节点）请求初始节点列表；然后向初始节点随机请求它们路由表中的节点信息，以此生成自己的路由表；最后节点通过控制协议与这些节点建立连接，并根据信息交互的频率更新路由表中节点时间戳，从而保证路由表中的节点都是活动的.交互逻辑层为建立共识交互通道，提供了区块获取（GetBlock）、交易验证（MerkleBlock）、主链选择（CmpctBlock）等协议；轻节点只需要进行简单的区块头验证，因此通过头验证（GetHeader/Header）协议和连接层中的过滤设置协议指定需要验证的区块头即可建立简单验证通路.在安全机制方面，比特币网络可选择利用匿名通信网络Tor作为数据传输承载，通过沿路径的层层数据加密机制来保护对端身份. ...

Bitcoin and beyond:a technical survey on decentralized digital currencies

2016

... 区块链网络中主要包含PoX（poof of X）[34]、BFT（byzantine-fault tolerant）和 CFT（crash-fault tolerant）类基础共识协议.PoX 类协议是以 PoW （proof of work）为代表的基于奖惩机制驱动的新型共识协议，为了适应数据吞吐量、资源利用率和安全性的需求，人们又提出PoS（proof of stake）、PoST （proof of space-time）等改进协议.它们的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错.BFT类协议是指解决拜占庭容错问题的传统共识协议及其改良协议，包括PBFT、BFT-SMaRt、Tendermint等.CFT类协议用于实现崩溃容错，通过身份证明等手段规避节点作恶的情况，仅考虑节点或网络的崩溃（crash）故障，主要包括Raft、Paxos、Kafka等协议. ...

Blockchains consensus protocols in the wild

2017

... 非许可链和许可链的开放程度和容错需求存在差异，共识层面技术在两者之间产生了较大区别.具体而言，非许可链完全开放，需要抵御严重的拜占庭风险，多采用PoX、BFT类协议并配合奖惩机制实现共识.许可链拥有准入机制，网络中节点身份可知，一定程度降低了拜占庭风险，因此可采用BFT类协议、CFT类协议构建相同的信任模型[35]. ...

Practical byzantine fault tolerance and proactive recovery

2002

... PBFT是 BFT经典共识协议，其主要流程如图8 所示.PBFT将节点分为主节点和副节点，其中主节点负责将交易打包成区块，副节点参与验证和转发，假设作恶节点数量为f.PBFT共识主要分为预准备、准备和接受3个阶段，主节点首先收集交易后排序并提出合法区块提案；其余节点先验证提案的合法性，然后根据区块内交易顺序依次执行并将结果摘要组播；各节点收到2f个与自身相同的摘要后便组播接受投票；当节点收到超过2f+1个投票时便存储区块及其产生的新状态[36]. ...

In search of an understandable consensus algorithm

2015

... Raft[37]是典型的崩溃容错共识协议，以可用性强著称.Raft将节点分为跟随节点、候选节点和领导节点，领导节点负责将交易打包成区块，追随节点响应领导节点的同步指令，候选节点完成领导节点的选举工作.当网络运行稳定时，只存在领导节点和追随节点，领导节点向追随节点推送区块数据从而实现同步.节点均设置生存时间决定角色变化周期，领导节点的心跳信息不断重置追随节点的生存时间，当领导节点发生崩溃时，追随节点自动转化为候选节点并进入选举流程，实现网络自恢复. ...

Proofs of useful work

2017

... 如前文所述，PoX类协议的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错.uPoW[38]通过计算有意义的正交向量问题证明节点合法性，使算力不被浪费.PoI （proof-of-importance）[39]利用图论原理为每个节点赋予重要性权重，权重越高的节点将越有可能算出区块.PoS（poof-of-stake）为节点定义“币龄”，拥有更高币龄的节点将被分配更多的股份（stake），而股份被作为证明依据用于成块节点的选举.Ouroboros[40]通过引入多方掷币协议增大了选举随机性，引入近乎纳什均衡的激励机制进一步提高PoS 的安全性.PoRep（proof-of-replication）[41]应用于去中心化存储网络，利用证明依据作为贡献存储空间的奖励，促进存储资源再利用. ...

Comparative analysis of blockchain consensus algorithms

2018

Ouroboros:a provably secure proof-of-stake blockchain protocol

2017

Tight proofs of space and replication

A vademecum on blockchain technologies:when,which,and how

2019

... BFT协议有较长的发展史，在区块链研究中被赋予了新的活力.SCP[42]和Ripple[43]基于联邦拜占庭共识[44]——存在交集的多池（确定规模的联邦）共识，分别允许节点自主选择或与指定的节点构成共识联邦，通过联邦交集达成全网共识.Tendermint[45]使用Gossip通信协议基本实现异步拜占庭共识，不仅简化了流程而且提高了可用性.HotStuff[46]将BFT与链式结构数据相结合，使主节点能够以实际网络时延及 O(n)通信复杂度推动协议达成一致.LibraBFT[47]在HotStuff的基础上加入奖惩机制及节点替换机制，从而优化了性能. ...

A survey on consensus mechanisms and mining strategy management in blockchain networks

2019

Formal modeling and verification of a federated byzantine agreement algorithm for blockchain platforms

2019

An overview of blockchain technology:architecture,consensus,and future trends

2017

HotStuff:BFT consensus in the lens of blockchain

2019

Libra critique towards global decentralized financial system

2019

Proof of activity:extending bitcoin’s proof of work via proof of stake

... Hybrid 类协议是研究趋势之一.PoA[48]利用PoW产生空区块头，利用PoS决定由哪些节点进行记账和背书，其奖励由背书节点和出块节点共享.PeerCensus[49]由节点团体进行拜占庭协议实现共识，而节点必须基于比特币网络，通过 PoW 产出区块后才能获得投票权力.ByzCoin[50]利用PoW的算力特性构建动态成员关系，并引入联合签名方案来减小PBFT的轮次通信开销，提高交易吞吐量，降低确认时延.Casper[51]则通过PoS的股份决定节点构成团体并进行BFT共识，且节点可投票数取决于股份. ...

Bitcoin meets strong consistency

Enhancing bitcoin security and performance with strong consistency via collective signing

2016

Casper the friendly finality gadget

Bitcoin and beyond:a technical survey on decentralized digital currencies

2016

... 侧链（side-chain）在比特币主链外构建新的分类资产链，并使比特币和其他分类资产在多个区块链之间转移，从而分散了单一链的负荷.Tschorsch等[52]利用Two-way Peg机制实现交互式跨链资产转换，防止该过程中出现双花.Kiayias 等[53]利用NIPoPoW机制实现非交互式的跨链工作证明，并降低了跨链带来的区块冗余.分片（sharding）是指不同节点子集处理区块链的不同部分，从而减少每个节点的负载.ELASTICO[54]将交易集划分为不同分片，每个分片由不同的节点集合进行并行验证.OmniLedger[55]在前者的基础上优化节点随机选择及跨切片事务提交协议，从而提高了切片共识的安全性与正确性.区别于 OmniLedger，PolyShard[56]利用拉格朗日多项式编码分片为分片交互过程加入计算冗余，同时实现了可扩展性优化与安全保障.上述研究可视为链上处理模型在加密货币场景下的可扩展性优化方案.实际上，链下处理模型本身就是一种扩展性优化思路，闪电网络[57]通过状态通道对交易最终结果进行链上确认，从而在交易过程中实现高频次的链外支付.Plasma[58]在链下对区块链进行树形分支拓展，树形分支中的父节点完成子节点业务的确认，直到根节点与区块链进行最终确认. ...

Non-interactive proofs of proof-of-work

A secure sharding protocol for open blockchains

2016

OmniLedger:a secure,scale-out,decentralized ledger via sharding

2018

PolyShard:coded sharding achieves linearly scaling efficiency and security simultaneously

A survey on the scalability of blockchain systems

2019

Scalable funding of bitcoin micropayment channel networks

2017

Making smart contracts smarter

2016

... 一方面，沙盒环境承载了区块链节点运行条件，针对虚拟机展开的攻击更为直接；另一方面，智能合约直接对账本进行操作，其漏洞更易影响业务运行，因此控制层的安全防护研究成为热点.Luu等[59]分析了运行于EVM中的智能合约安全性，指出底层平台的分布式语义差异带来的安全问题.Brent 等[60]提出智能合约安全分析框架 Vandal，将EVM 字节码转换为语义逻辑关，为分析合约安全漏洞提供便利.Jiang 等[61]预先定义用于安全漏洞的特征，然后模拟执行大规模交易，通过分析日志中的合约行为实现漏洞检测. ...

Vandal:a scalable security analysis framework for smart contracts

2018

ContractFuzzer:fuzzing smart contracts for vulnerability detection

2018

Decentralized user-centric access control using pubsub over blockchain

2017

... 智慧城市是指利用 ICT 优化公共资源利用效果、提高居民生活质量、丰富设施信息化能力的研究领域，该领域包括个人信息管理、智慧医疗、智慧交通、供应链管理等具体场景.智慧城市强调居民、设施等各类数据的采集、分析与使能，数据可靠性、管理透明化、共享可激励等需求为智慧城市带来了许多技术挑战.区块链去中心化的交互方式避免了单点故障、提升管理公平性，公开透明的账本保证数据可靠及可追溯性，多种匿名机制利于居民隐私的保护，因此区块链有利于问题的解决.Hashemi等[62]将区块链用于权限数据存储，构建去中心化的个人数据接入控制模型；Bao等[63]利用区块链高效认证和管理用户标识，保护车主的身份、位置、车辆信息等个人数据. ...

Pseudonym management through blockchain:cost-efficient privacy preservation on intelligent transportation systems

2019

Hosting virtual IoT resources on edge-hosts with blockchain

2016

... 边缘计算是一种将计算、存储、网络资源从云平台迁移到网络边缘的分布式信息服务架构，试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合，减少业务交付的端到端时延，提升用户体验.安全问题是边缘计算面临的一大技术挑战，一方面，边缘计算的层次结构中利用大量异构终端设备提供用户服务，这些设备可能产生恶意行为；另一方面，服务迁移过程中的数据完整性和真实性需要得到保障.区块链在这种复杂的工作环境和开放的服务架构中能起到较大作用.首先，区块链能够在边缘计算底层松散的设备网络中构建不可篡改的账本，提供设备身份和服务数据验证的依据.其次，设备能在智能合约的帮助下实现高度自治，为边缘计算提供设备可信互操作基础.Samaniego等[64]提出了一种基于区块链的虚拟物联网资源迁移架构，通过区块链共享资源数据从而保障安全性.Stanciu[65]结合软件定义网络（SDN）、雾计算和区块链技术提出分布式安全云架构，解决雾节点中SDN控制器流表策略的安全分发问题.Ziegler等[66]基于 Plasma 框架提出雾计算场景下的区块链可扩展应用方案，提升雾计算网关的安全性. ...

Blockchain based distributed control system for edge computing

2017

Integration of fog computing and blockchain technology using the plasma framework

2019

Blockchained on-device federated learning

2018

... 人工智能是一类智能代理的研究，使机器感知环境/信息，然后进行正确的行为决策，正确是指达成人类预定的某些目标.人工智能的关键在于算法，而大部分机器学习和深度学习算法建立于体积庞大的数据集和中心化的训练模型之上，该方式易受攻击或恶意操作使数据遭到篡改，其后果为模型的不可信与算力的浪费.此外，数据采集过程中无法确保下游设备的安全性，无法保证数据来源的真实性与完整性，其后果将在自动驾驶等场景中被放大.区块链不可篡改的特性可以实现感知和训练过程的可信.另外，去中心化和合约自治特性为人工智能训练工作的分解和下放奠定了基础，保障安全的基础上提高计算效率.Kim等[67]利用区块链验证联合学习框架下的分发模型的完整性，并根据计算成本提供相应的激励，优化整体学习效果.Bravo-Marquez 等[68]提出共识机制“学习证明”以减轻PoX类共识的计算浪费，构建公共可验证的学习模型和实验数据库. ...

Proof-of- learning:a blockchain consensus mechanism based on machine learning competitions

2019

基于命名数据网络的区块链信息传输机制

2018

基于命名数据网络的区块链信息传输机制

2018

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