Python数据结构与算法54：排序与查找：区块链技术

注：本文如涉及到代码，均经过Python 3.7实际运行检验，保证其严谨性。

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区块链技术是散列函数最酷的应用。近些年比特币（BitCoin）的大红大紫使得区块链技术名声大噪。

区块链是什么

区块链是一种分布式数据库。通过网络连接的节点，每个节点都保存着整个数据库的所有数据。任何地点存入的数据都会完成同步。

Pic-510-1 区块链的示意图

区块链的最本质特征是去中心化。所谓去中心化，就是指不存在任何控制中心，协调中心的节点；所有节点都是平等的，无法被控制。

那么，区块链是如何做到不需要互相信任和权威，即可防止被篡改和破坏？
这要从区块链的数据结构说起。

区块链的数据结构

区块链由一个个区块（block）组成，区块分为头（head）和体（body）。

• 区块头记录了一些元数据和链接到前一个区块的信息——包括生成时间、前一个区块（head+body）的散列值。
• 区块体记录了实际数据。

区块链的数据结构如下图所示：

Pic-510-2 区块链的数据结构

区块链的不可修改性

由于散列值具有抗修改性，任何对某个区块数据的改动必然引起散列值的变化。为了不导致这个区块脱离链条，就需要修改后续的所有区块。

而由于有“工作量证明”的机制，这种大规模修改不可能实现，除非掌握了全网51%的计算力。

工作量证明（Proof of Work, POW）

由于区块链是大规模的分布式数据库，同步较慢，新区块的添加速度需要得到控制。

目前最大规模区块链BitCoin采用的速度是平均每10分钟生成一个区块。

大家不惜付出海量的计算，去抢着算出一个区块的有效散列值。最先算出有效散列值的人（我们称之为“矿工”），才有资格把区块挂到区块链当中。

为什么计算出有效散列值很困难？

因为只有很难计算，这才能控制新区块的生成速度，便于在整个分布式网络中进行同步。

每个区块设置了一个难度系数Difficulty，用常数targetmax除以它，得到一个target，难度系数越高，target越小。

target = targetmax / difficulty

旷工的工作是，找到一个数值Nonce，把它跟整个区块数据一起计算散列。这个散列值必须小于target，才是有效的散列值。

由于散列值无法回推原值，要找到Nonce，只能靠暴力穷举，计算工作量+运气是唯一的方法。

为什么矿工们抢着生成区块？

因为利益。在加密货币BitCoin中，区块内包含的数据是“交易记录”，也就是账本。这对货币体系至关重要。

BitCoin规定，每个区块中包含了一定数量的比特币作为“记账奖励”，这样就鼓励了更多人加入到抢先记账的行列。

虽然计算出有效散列值会越来越困难，但是，由于硬件摩尔定律的存在，计算力同样会持续递增，于是，这就能维持每10分钟生成一个区块的速度。

挖矿计算力一直持续升级：CPU(20MHash/s) → GPU(400MHash/s) → FPGA(25GHash/s) → ASIC(3.5THash/s) → 大规模集群挖矿(3.5THash/s * X)。

另外，BitCoin的总数量是一定的，不会无限增加，每4年奖励的BitCoin数量减半。

To be continued.