央行数字货币技术架构---HashGraph共识算法之虚拟投票

在上一篇博文中，我们大致讲解了一下HashGraph共识算法的基本原理，在本节中，我们将讲述虚拟投票过程，并且分析如果有作恶节点，HashGraph共识算法怎样识别并处理。我们还会以上一篇博文件中的场景为例来进行讲解。
系统初始状态如下图所示：

此时华东、华西、华南、华北节点的HashGraph均只有各自的一个节点，且内容完全不一样。假设开始时刻，随机性块定华西节点向华北节点发送Gossip消息。
华西节点首先检查自己的HashGraph，发现其只有一个节点，即最新事件2代表的顶点，没有与华北节点共同的顶点，因此华西节点可以确定，事件2是华北节点所不知道的，因此向华北节点发送Gossip消息如下所示：

华西节点向华北节点发送的消息如下所示：

[
	{
	    “eventId”: e2,
	    “timestamp”: t2,
	    "sender": 华西节点,
	    “txs”: [
	        {
	            “txId”: x2,
	            “vin”: [
	                {“acct”: 00000, “amt”: 2000}
	            ]
	            “vout”: [
	                {“acct”: w2, “amt”: 2000}
	            ]
	        }
	    ],
	    “hash": "e2_hash",
	    “selfParentHash”: “e0_hash”,
	    “otherParentHash”: “e0_hash”
	}
]

华北节点接收到这个消息之后，首先执行事件2中对应的UTXO交易，即向钱二发币2000元，然后在自己的HashGraph上生成新的顶点5，其内容如下所示：

{
    “eventId”: e5,
    “timestamp”: t5,
    "inNode": 华西节点,
    "outNode": NULL,
    “txs”: [
        {
            “txId”: x2,
            “vin”: [
                {“acct”: 00000, “amt”: 2000}
            ]
            “vout”: [
                {“acct”: w2, “amt”: 2000}
            ]
        }
    ],
    “hash": "e5_hash",
    “selfParentHash”: “e4_hash”,
    “otherParentHash”: “e2_hash”
}

此时华北节点的HashGraph则变为如下形式：

接下来华北节点需要给华西节点发送回执信息，此时华北节点遍历自己保存的HashGraph，由事件5开始，其需要找到outNode等于华西节点的顶点，其发现顶点5不能满足要求，同时inNode等于华西节点，因此事件5中的交易是华西节点所知道的，因此不需要保存。于是接着通过selfParentHash找到顶点4，发现同样不能满足要求，而此时已经达到端点，因此得到只有事件4中的交易是需要传递给华西节点的交易。其消息如下所示：

[
	{
	    “eventId”: e4,
	    “timestamp”: t4,
	    "inNode": 华北节点,
	    "outNode": NULL,
	    “txs”: [
	        {
	            “txId”: x4,
	            “vin”: [
	                {“acct”: 00000, “amt”: 4000}
	            ]
	            “vout”: [
	                {“acct”: w4, “amt”: 4000}
	            ]
	        }
	    ],
	    “hash": "e4_hash",
	    “selfParentHash”: “e0_hash”,
	    “otherParentHash”: “e0_hash”
	}
]

华西节点接收到这个节点之后，首先执行交易4，即向李四发币4000元。接着其生成事件6：

其内容如下所示：

{
    “eventId”: e6,
    “timestamp”: t6,
    "inNode": 华北节点,
    "outNode": NULL,
    “txs”: [
        {
            “txId”: x4,
            “vin”: [
                {“acct”: 00000, “amt”: 4000}
            ]
            “vout”: [
                {“acct”: w4, “amt”: 4000}
            ]
        }
    ],
    “hash": "e6_hash",
    “selfParentHash”: “e2_hash”,
    “otherParentHash”: “e5_hash”
}

此时事件5也需要做出相应的改变：

{
    “eventId”: e5,
    “timestamp”: t5,
    "inNode": 华西节点,
    "outNode": 华西节点,
    “txs”: [
        {
            “txId”: x2,
            “vin”: [
                {“acct”: 00000, “amt”: 2000}
            ]
            “vout”: [
                {“acct”: w2, “amt”: 2000}
            ]
        }
    ],
    “hash": "e5_hash",
    “selfParentHash”: “e4_hash”,
    “otherParentHash”: “e2_hash”
}

此时华西节点的HashGraph结构如下所示：

接着华西节点确定向华东节点发送消息，其从HashGraph的最新事件6开始，向前遍历，找到outNode为华东节点或者到达最老节点为止，当遇到事件6时，其outNode为NULL，因此取出其内交易x4加入到交易栈中，然后找其父节点，这时遇到事件2，事件2的outNode也为NULL，不满足条件，将其中交易x2加入到交易栈中，继续向前找，此时事件2的selfParentHash为空事件，因此意味着已经结束，此时华西节点构造的消息如下所示：

[
	{
	    “eventId”: e2,
	    “timestamp”: t2,
	    "inNode": 华西节点,
	    "outNode": NULL,
	    “txs”: [
	        {
	            “txId”: x2,
	            “vin”: [
	                {“acct”: 00000, “amt”: 2000}
	            ]
	            “vout”: [
	                {“acct”: w2, “amt”: 2000}
	            ]
	        }
	    ],
	    “hash": "e2_hash",
	    “selfParentHash”: “e0_hash”,
	    “otherParentHash”: “e0_hash”
	}，
	{
	    “eventId”: e6,
	    “timestamp”: t6,
	    "inNode": 华北节点,
	    "outNode": NULL,
	    “txs”: [
	        {
	            “txId”: x4,
	            “vin”: [
	                {“acct”: 00000, “amt”: 4000}
	            ]
	            “vout”: [
	                {“acct”: w4, “amt”: 4000}
	            ]
	        }
	    ],
	    “hash": "e6_hash",
	    “selfParentHash”: “e2_hash”,
	    “otherParentHash”: “e5_hash”
	}
]

华东节点接收到该消息后，首先执行交易队列中的交易，先执行x2再执行x4，然后生成事件7，如下所示：

事件7的内容如下所示：

{
    “eventId”: e7,
    “timestamp”: t7,
    "inNode": 华西节点,
    "outNode": NULL,
    “txs”: [
        {
            “txId”: x2,
            “vin”: [
                {“acct”: 00000, “amt”: 2000}
            ]
            “vout”: [
                {“acct”: w2, “amt”: 2000}
            ]
        },
         {
            “txId”: x4,
            “vin”: [
                {“acct”: 00000, “amt”: 4000}
            ]
            “vout”: [
                {“acct”: w4, “amt”: 4000}
            ]
        },
    ],
    “hash": "e7_hash",
    “selfParentHash”: “e1_hash”,
    “otherParentHash”: “e6_hash”
}

同时需要更新事件6中内容，将输出节点改为华东节点：

{
    “eventId”: e6,
    “timestamp”: t6,
    "inNode": 华北节点,
    "outNode": 华东节点,
    “txs”: [
        {
            “txId”: x4,
            “vin”: [
                {“acct”: 00000, “amt”: 4000}
            ]
            “vout”: [
                {“acct”: w4, “amt”: 4000}
            ]
        }
    ],
    “hash": "e6_hash",
    “selfParentHash”: “e2_hash”,
    “otherParentHash”: “e5_hash”
}

在这一过程中我们看到，决策过程中需要事件6，而事件6是由华北节点决定的，可以视为华北节点的投票，但是这一过程发生成华西节点中，与华北节点无关，因此我们称这个过程为虚拟投票。
另外，虽然HashGraph是一个有向无环图（DAG），但是在Gossip消息形成过程中，其只需要处理selfParentHash组成的链即可，实际上是否区块链类似的。但是在我们的迷你系统中，有四个节点，因此存在四条并行的链，这样就可以提高系统并行处理能力。
在本篇博文中，我们讲述了HashGraph共识算法中虚拟投票的概念，将上一篇博文中的过程映射到具体的代码实现上。在下一篇博文中，我们首先完成整个消息同步过程，使系统达到新的统一状态。然后我们将讲述系统怎样避免双花问题，例如钱二同时向华西和华北两个节点向赵一转账1500元和800元，在实际应用中只能一笔成功，但是在并行系统下，由于几乎是同时收到这两个请求，我们需要在共识协议中支持避免类似这种双花的功能。