当前位置: 首页 > news >正文

区块链学习笔记(1)--区块、链和共识 区块链技术入门

  1. 常见的hash算法:
    1. 文件防篡改:MD5
    2. 比特币挖矿:SHA256
    3. 证明数据片段:Merkle root
    4. 文本去重:SimHash

区块

区块(block)由区块头(block header)和交易列表(transaction list,tx list)组成,block之间通过block header的hash连接成了一个链表结构。

block header

  1. 比特币的block header(Github)
int32_t nVersion;
uint256 hashPrevBlock;
uint256 hashMerkleRoot;
uint32_t nTime;
uint32_t nBits;
uint32_t nNonce;
  1. 以太坊的block header(Github)
ParentHash  common.Hash    `json:"parentHash"       gencodec:"required"`
UncleHash   common.Hash    `json:"sha3Uncles"       gencodec:"required"`
Coinbase    common.Address `json:"miner"            gencodec:"required"`
Root        common.Hash    `json:"stateRoot"        gencodec:"required"`
TxHash      common.Hash    `json:"transactionsRoot" gencodec:"required"`
ReceiptHash common.Hash    `json:"receiptsRoot"     gencodec:"required"`
Bloom       Bloom          `json:"logsBloom"        gencodec:"required"`
Difficulty  *big.Int       `json:"difficulty"       gencodec:"required"`
Number      *big.Int       `json:"number"           gencodec:"required"`
GasLimit    uint64         `json:"gasLimit"         gencodec:"required"`
GasUsed     uint64         `json:"gasUsed"          gencodec:"required"`
Time        uint64         `json:"timestamp"        gencodec:"required"`
Extra       []byte         `json:"extraData"        gencodec:"required"`
MixDigest   common.Hash    `json:"mixHash"`
Nonce       BlockNonce     `json:"nonce"`// BaseFee was added by EIP-1559 and is ignored in legacy headers.
BaseFee *big.Int `json:"baseFeePerGas" rlp:"optional"`
  1. 当前我们只需要关注其中两个字段(其他字段会在后续课程中解释)
    1. hashPrevBlock /ParentHash,上一个block header的hash
    2. hashMerkleRoot/TxHash,tx list的hash

block body

block body

  1. block body就是tx list,block header通过TxHash指向唯一的tx list
  2. 从tx hash list得到TxHash的hash算法叫做默克尔树(Merkle tree),相比其他的hash算法有特殊的性质(可以简洁地证明tx存在其中)

默克尔树,也被称为哈希树,是一种典型的二叉树结构。它有一个根节点、一组中间节点和一组叶节点组成。叶节点包含存储数据或其哈希值,而非叶子节点(包括中间节点和根节点)则是它的两个孩子节点内容的哈希值。这种结构使得默克尔树具有一些独特的性质。

首先,任何底层数据的变动,都会传递到其父节点,一层层沿着路径一直到树根。这意味着根的值实际上代表了对底层所有数据的“数字摘要”。这种性质使得默克尔树成为快速归纳和校验区块数据存在性和完整性的理想选择。

其次,默克尔树的生成过程是将一个大数据块拆分成更多小的数据块,然后对每个数据块进行哈希运算,得到所有数据块的哈希值之后,再获得一个哈希列表。重复这个过程,最终得到一个哈希值,被称为根哈希。这个根哈希值可以用来快速验证整个区块数据的完整性和存在性。

在区块链中,默克尔树主要用于高效地验证大量数据的完整性和存在性。以比特币为例,每个区块都包含一个默克尔树,该树的根哈希值被包含在区块头中。这样,当一个节点想要验证某个交易是否被包含在某个区块中时,它只需要检查该交易的哈希值是否被包含在默克尔树的叶子节点中,以及该哈希值是否最终指向根哈希值。这种方式大大提高了验证效率,降低了不必要的计算量。

此外,默克尔树还有助于提高区块链的可扩展性和去中心化程度。由于每个节点都可以独立地验证其他节点的数据完整性和存在性,这使得区块链可以更好地适应大规模的应用场景。同时,由于默克尔树的生成过程是分布式的,它不需要中心化的第三方机构进行干预,从而提高了区块链的去中心化程度。

Nakamoto consensus

  1. 为什么:对block的有效性达成一致
    1. 决定每个高度上使用哪个block
      1. tx list
      2. block reward
  2. 怎么做:PoW(Proof of Work)算法
    1. 调节block header:NonceTxHash
    2. 让block header的hash小于Target
      1. 可以看到比特币的block hash都是一堆0开头的(btc.com)
      2. nBits会随着nTime调整,保持区块间隔时间为10分钟
    3. 多个block时的选择
      1. 谁的块先出用谁的
      2. 谁的链更长用谁的

  1. 分叉的缓解(Etherscan):
    1. 一个block能包含最多2个(Github)叔块(uncle block)在UncleHash
    2. 奖励
      1. 每包含一个叔块,能增加少量的block reward
      2. 被包含的叔块,能获得大部分的block reward
    3. 激励节点切换到被更多人所共识的链上
      1. 你出的块我已经给你算上了,赶紧切换到最长链吧

相关文章:

区块链学习笔记(1)--区块、链和共识 区块链技术入门

常见的hash算法: 文件防篡改:MD5比特币挖矿:SHA256证明数据片段:Merkle root文本去重:SimHash 区块 区块(block)由区块头(block header)和交易列表(transac…...

【Android+多线程】IntentService 知识总结:应用场景 / 使用步骤 / 源码分析

定义 IntentService 是 Android中的一个封装类,继承自四大组件之一的Service 功能 处理异步请求 & 实现多线程 应用场景 线程任务 需 按顺序、在后台执行 最常见的场景:离线下载不符合多个数据同时请求的场景:所有的任务都在同一个T…...

Python Tornado框架教程:高性能Web框架的全面解析

Python Tornado框架教程:高性能Web框架的全面解析 引言 在现代Web开发中,选择合适的框架至关重要。Python的Tornado框架因其高性能和非阻塞I/O特性而备受青睐。它特别适合处理大量并发连接的应用,比如聊天应用、实时数据处理和WebSocket服务…...

通过端口测试验证网络安全策略

基于网络安全需求,项目中的主机间可能会有不同的网络安全策略,这当然是好的,但很多时候,在解决网络安全问题的时候,同时引入了新的问题,如k8s集群必须在主机间开放udp端口,否则集群不能正常的运…...

Excel把其中一张工作表导出成一个新的文件

excel导出一张工作表 一个Excel表里有多个工作表,怎么才能导出一个工作表,让其生成新的Excel文件呢? 第一步:首先打开Excel表格,然后选择要导出的工作表的名字,比如“Sheet1”,把鼠标放到“She…...

第四份工作的环境配置

最近在内网中工作,会遇到不少的环境问题. 下面记录一下这个过程中的挑战: 环境:内网,连接不到外网. 如何配置开发环境: 方法0: 在服务器上安装环境. 但是服务器上没有相应的python包.因为python包是从外界获得的.并且,这些python包不能同步更新.所以,在服务器上直接搭建环…...

SpringBoot开发——Maven多模块工程最佳实践及详细示例

文章目录 一、前言二、Maven多模块工程的最佳实践1、项目结构清晰2、依赖管理统一3、插件配置统一4、版本控制一致5、模块间通信简化 三、详细示例1、项目结构2、父模块(parent)的pom.xml文件3、子模块(module-api)的pom.xml文件4…...

C 语言面向对象

面向对象的基本特性:封装,继承,多态 1.0 面向过程概念 当我们在编写程序时,通常采用以下步骤: 1. 将问题的解法分解成若干步骤 2. 使用函数分别实现这些步骤 3. 依次调用这些函数 这种编程风格的被称作 面向过程…...

无人机探测:光电侦测核心技术算法详解!

核心技术 双光谱探测跟踪: 可见光成像技术:利用无人机表面反射的自然光或主动光源照射下的反射光,通过高灵敏度相机捕捉图像。该技术适用于日间晴朗天气下的无人机探测,具有直观、易于识别目标的特点。 红外成像技术&#xff1…...

ffmpeg视频滤镜:替换部分帧-freezeframes

滤镜描述 freezeframes 官网地址 > FFmpeg Filters Documentation 这个滤镜接收两个输入&#xff0c;然后会将第一个视频中的部分帧替换为第二个视频的某一帧。 滤镜使用 参数 freezeframes AVOptions:first <int64> ..FV....... set first fra…...

PHP 超级全局变量

超级全局变量是指在php任意脚本下都可以使用 PHP 超级全局变量列表: $GLOBALS&#xff1a;是PHP的一个超级全局变量组&#xff0c;在一个PHP脚本的全部作用域中都可以访问。 $_SERVER&#xff1a;$_SERVER 是一个PHP内置的超级全局变量,它是一个包含了诸如头信息(header)、路…...

Pytorch使用手册-Tensors(专题二)

这段代码是对 PyTorch 中张量(Tensors)的详细介绍和操作演示。以下是逐步讲解: 1. 什么是张量 (Tensor) 张量是一种专门的数据结构,与 NumPy 的多维数组(ndarray)类似: 它可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。张量可以与 NumPy 共享内存,避免不必要的数据拷贝。它是为…...

centos安装小火车

平时没事闲着 装个小火车玩-------->>>>> yum install sl.x86_64 启动命令 sl 就会出现以下场景...

241125学习日志——[CSDIY] [InternStudio] 大模型训练营 [17]

CSDIY&#xff1a;这是一个非科班学生的努力之路&#xff0c;从今天开始这个系列会长期更新&#xff0c;&#xff08;最好做到日更&#xff09;&#xff0c;我会慢慢把自己目前对CS的努力逐一上传&#xff0c;帮助那些和我一样有着梦想的玩家取得胜利&#xff01;&#xff01;&…...

sklearn中常用数据集简介

scikit-learn库中提供了包括分类、回归、聚类、降维等多种机器学习任务所需的常用数据集&#xff0c;方便进行实验和研究&#xff0c;它们主要被封装在sklearn.datasets中&#xff0c;本文对其中一些常用的数据集进行简单的介绍。 1.Iris&#xff08;鸢尾花&#xff09;数据集…...

机器学习在教育方面的应用文献综述

引言 随着大数据时代的到来&#xff0c;机器学习作为人工智能的一个重要分支&#xff0c;在教育领域展现出广泛的应用前景。本文综述了机器学习技术在教育领域的应用&#xff0c;包括个性化学习、智能评估、知识图谱构建等多个方面。 个性化学习 个性化学习是机器学习…...

滑动窗口最大值(java)

题目描述 给你一个整数数组 nums&#xff0c;有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [1,3,-1,-3,5,3,6,7]…...

sklearn学习

介绍&#xff1a;scaler&#xff1a;换算的意思 1. 归一化MinMaxScaler() 归一化的意思是将一堆数&#xff0c;如果比较离散&#xff0c;为了让数据更适合模型训练&#xff0c;将离散的数据压缩到0到1之间&#xff0c;以方便模型更高效优质的学习&#xff0c;而对数据的预处理…...

Ubuntu下手动设置Nvidia显卡风扇转速

在Ubuntu下&#xff0c;您可以使用 NVIDIA显卡驱动程序提供的工具手动调整风扇转速。以下是详细步骤&#xff1a; 1. 确保已安装NVIDIA显卡驱动 确保系统已经安装了正确的NVIDIA驱动&#xff1a; nvidia-smi如果没有输出驱动信息&#xff0c;请先安装驱动&#xff1a; sudo…...

Java-06 深入浅出 MyBatis - 一对一模型 SqlMapConfig 与 Mapper 详细讲解测试

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; 大数据篇正在更新&#xff01;https://blog.csdn.net/w776341482/category_12713819.html 目前已经更新到了&#xff1a; MyBatis&#xff…...

<6>-MySQL表的增删查改

目录 一&#xff0c;create&#xff08;创建表&#xff09; 二&#xff0c;retrieve&#xff08;查询表&#xff09; 1&#xff0c;select列 2&#xff0c;where条件 三&#xff0c;update&#xff08;更新表&#xff09; 四&#xff0c;delete&#xff08;删除表&#xf…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题&#xff08;可多选&#xff09; 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘&#xff1a;专注于发现数据中…...

可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值

可靠性灵活性&#xff1a;电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中&#xff0c;电力载波技术&#xff08;PLC&#xff09;凭借其独特的优势&#xff0c;正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据&#xff0c;无需额外布…...

MVC 数据库

MVC 数据库 引言 在软件开发领域,Model-View-Controller(MVC)是一种流行的软件架构模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系,以…...

Java多线程实现之Callable接口深度解析

Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容&#xff1a;系统状态机&#xff0c;系统时基&#xff0c;系统需求分析&#xff0c;系统构建&#xff0c;系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目&#xff1a;根据上述描述绘制系统状态流图&#xff0c;注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

数据库分批入库

今天在工作中&#xff0c;遇到一个问题&#xff0c;就是分批查询的时候&#xff0c;由于批次过大导致出现了一些问题&#xff0c;一下是问题描述和解决方案&#xff1a; 示例&#xff1a; // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”

2025年#高考 将在近日拉开帷幕&#xff0c;#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考&#xff0c;#时间同步 不再是辅助功能&#xff0c;而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考&#xff0c;40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕&#xff0c;江西、…...

【电力电子】基于STM32F103C8T6单片机双极性SPWM逆变(硬件篇)

本项目是基于 STM32F103C8T6 微控制器的 SPWM(正弦脉宽调制)电源模块,能够生成可调频率和幅值的正弦波交流电源输出。该项目适用于逆变器、UPS电源、变频器等应用场景。 供电电源 输入电压采集 上图为本设计的电源电路,图中 D1 为二极管, 其目的是防止正负极电源反接, …...