区块链算法有哪些？

区块链中五种常见共识算法?你知道几个
区块链是一种去中心化的分布式账本系统，可以用于登记和发行数字化资产、产权凭证、积分等，并以点对点的方式进行转账、支付和交易。区块链系统与传统中心化系统相比，具有公开透明、不可篡改、防止多重支付等优点，并且不依赖于任何的可信第三方。?
由于点对点网络下存在较高的网络延迟，各个节点所观察到的事务先后顺序不可能完全一致。因此，区块链系统需要设计一种机制对在差不多时间内发生的事务的先后顺序进行共识。这种对一个时间窗口内的事务的先后顺序达成共识的算法被称为“共识机制”。?
在区块链这样的分布式账本系统中，保障整个系统的安全性和适应性十分重要，这也是共识算法出现的根本原因。?那么，区块链中常见的共识算法都有哪些呢?

1、POW：Proof?of?Work，工作量证明?
POW是比特币在Block的生成过程中使用的一种共识算法，也可以说是最原始的区块链共识算法了。POW工作量证明，简单地理解就是，通过一份证明来确认做过一定量的工作。?
在比特币系统中，得到合理的Block?Hash需要经过大量尝试计算。当某个节点提供出一个合理的Block?Hash值，说明该节点确实经过了大量的尝试计算。?
这种工作量证明的形式，在我们日常生活中也十分常见。比如驾照，能拿到驾照，说明你已经进行过为期几个月甚至几年的练车和考试;再比如现在很火的吃鸡和王者荣耀游戏中的K/D(Kill/Death)和胜率，

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分值越高证明你越厉害，同时也说明你进行了大量的游戏练习和技巧学习。

2、POS：Proof?of?Stake，权益证明?
由于POW机制存在消耗算力巨大、交易确认时间较长，挖矿活动集中容易形成中心化等缺点，便演进出了POS权益证明。POS简单来说，就是一个根据持有数字货币数量和时间来分配相应利息的制度，类似平时我们在银行中存款。?
基于权益证明共识的区块链系统中，参与者的角色是验证者
Validator，只需要投资系统的数字货币并在特定时间内验证自己是否为下一区块创造者，即可完成下一区块的创建。下一区块创造者是以某种确定的方式来选择，验证者被选中为下一区块创造者的概率与其所拥有的系统中数字货币的数量成正比例，即拥有300个币的验证者被选中的概率是拥有100个币验证者的3倍。?
在POS模式下，有一个名词叫币龄，每个币每天产生1币龄。比如你持有100个币，总共持有了30天，那么，此时你的币龄就为3000。这个时候，如果你验证了一个POS区块，你的币龄就会被清空为0，同时从区块中获得相对应的数字货币利息。?

这下就很有意思了，持币有利息。并且由于POS是在一个有限的空间里完成，不是像POW那样在无限空间里寻找，因此无需大量能源消耗。

3、DPOS：Delegated?Proof?of?Stake，授权权益证明?
DPOS最早出现在比特股中，又称受托人机制，它的原理是让每一个持有比特股的人进行投票，由此产生101位代表?。我们可以将其理解为101个超级节点或者矿池，而这101个超级节点彼此的权利完全相等。?
从某种角度来看，DPOS有点像是议会制度或人民代表大会制度。如果代表不能履行他们的职责(当轮到他们时，没能生成区块)，他们会被除名，网络会选出新的超级节点来取代他们。DPOS的出现最主要还是因为矿机的产生，大量的算力在不了解也不关心数字货币的人身上，类似演唱会的黄牛，大量囤票而丝毫不关心演唱会的内容。?DPOS通过其选择区块生产者和验证节点质量的算法确保了安全性，同时消除了交易需要等待一定数量区块被非信任节点验证的时间消耗。通过减少确认的要求，DPOS算法大大提高了交易的速度。通过信任少量的诚信节点，可以去除区块签名过程中不必要的步骤。

4、PBFT：Practical?Byzantine?FaultTolerance，实用拜占庭容错?PBFT意为实用拜占庭容错算法，该算法由Miguel?Castro?(卡斯特罗)和Barbara?Liskov(利斯科夫)在1999年提出来，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，将算法复杂度由指数级降低到多项式级，使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行。?
PBFT是一种状态机副本复制算法，即服务作为状态机进行建模，状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。每个状态机的副本都保存了服务的状态，同时也实现了服务的操作。?
将所有的副本组成的集合使用大写字母R表示，使用0到|R|-1的整数表示每一个副本。为了描述方便，假设|R|=3f+1，这里f是有可能失效的副本的最大个数。尽管可以存在多于3f+1个副本，但是额外的副本除了降低性能之外不能提高可靠性。

5、RAFT，一致性共识算法?
RAFT算法包含三种角色，分别是：跟随者(follower)，候选人(candidate)和领导者(leader)。集群中的一个节点在某一时刻只能是这三种状态的其中一种，这三种角色可以随着时间和条件的变化而互相转换。?

RAFT算法主要有两个过程：一个过程是领导者选举，另一个过程是日志复制，其中日志复制过程会分记录日志和提交数据两个阶段。RAFT算法支持最大的容错故障节点是(N-1)/2，其中N为集群中总的节点数量。?
国外有一个动画介绍RAFT算法介绍的很透彻，有兴趣的朋友可以结合动画更好的理解下RAFT算法，这里不再做过多介绍。动画链接地址：http://
thesecretlivesofdata.com/raft/ ?
上述是目前主要的区块链共识算法，当然还有其他算法，比如POET：Proof?of?Elapsed?Time流逝时间量证明，Ripple?Consensus瑞波共识机制等。?
每种算法，各有千秋，在特定环境下和时间段上被采用都有各自的考虑和意义。对不同的区块链应用场景而言，适合的算法即为最好的算法。? ?

近日，在加密货币经历“混乱时期”后，区块链再次火爆起来，受到了各方的极大关注与重视，成为资本市场和各领域关注的焦点，就连朋友圈中的探讨和分享也让人目不暇接。那么，区块链到底是什么?区块链的核心算法又有哪些?

区块链的核心算法有哪些

区块链核心算法一：拜占庭协定

拜占庭的故事大概是这么说的：拜占庭帝国拥有巨大的财富，周围10个邻邦垂诞已久，但拜占庭高墙耸立，固若金汤，没有一个单独的邻邦能够成功入侵。任何单个邻邦入侵的都会失败，同时也有可能自身被其他9个邻邦入侵。拜占庭帝国防御能力如此之强，至少要有十个邻邦中的一半上面这些同时进攻，才有可能攻破。然而，如果其中的一个或者几个邻邦本身答应好一起进攻，但实际过程出现背叛，那么入侵者可能都会被歼灭。于是每一方都小心行事，不敢轻易相信邻国。这就是拜占庭将军问题。

在这个分布式网络里：每个将军都有一份实时与其他将军同步的消息账本。账本里有每个将军的签名都是可以验证身份的。如果有哪些消息不一致，可以知道消息不一致的是哪些将军。尽管有消息不一致的，只要超过半数同意进攻，少数服从多数，共识达成。

由此，在一个分布式的系统中，尽管有坏人，坏人可以做任意事情(不受protocol限制)，比如不响应、发送错误信息、对不同节点发送不同决定、不同错误节点联合起来干坏事等等。但是，只要大多数人是好人，就完全有可能去中心化地实现共识。

区块链核心算法二：非对称加密技术

在上述拜占庭协定中，如果10个将军中的几个同时发起消息，势必会造成系统的混乱，造成各说各的攻击时间方案，行动难以一致。谁都可以发起进攻的信息，但由谁来发出呢?其实这只要加入一个成本就可以了，即：一段时间内只有一个节点可以传播信息。当某个节点发出统一进攻的消息后，各个节点收到发起者的消息必须签名盖章，确认各自的身份。

在如今看来，非对称加密技术完全可以解决这个签名问题。非对称加密算法的加密和解密使用不同的两个密钥，这两个密钥就是我们经常听到的”公钥”和”私钥”。公钥和私钥一般成对出现，如果消息使用公钥加密，那么需要该公钥对应的私钥才能解密;同样，如果消息使用私钥加密，那么需要该私钥对应的公钥才能解密。

区块链核心算法三：容错问题

我们假设在此网络中，消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送，并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外，节点的行为可以是任意的：可以随时加入、退出网络，可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等，还可能发生各种人为或非人为的故障。我们的算法对由共识节点组成的共识系统，提供的容错能力，这种容错能力同时包含安全性和可用性，并适用于任何网络环境。

区块链核心算法四：Paxos算法(一致性算法)

Paxos算法解决的问题是一个分布式系统讲解就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。节点通信存在两种模型：共享内存和消息传递。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。

区块链核心算法五：共识机制

区块链共识算法主要是工作量证明和权益证明。拿比特币来说，其实从技术角度来看可以把PoW看做重复使用的Hashcash，生成工作量证明在概率上来说是一个随机的过程。开采新的机密货币，生成区块时，必须得到所有参与者的同意，那矿工必须得到区块中所有数据的PoW工作证明。与此同时矿工还要时时观察调整这项工作的难度，因为对网络要求是平均每10分钟生成一个区块。

区块链核心算法六：分布式存储

分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在网络中的各个角落。所以，分布式存储技术并不是每台电脑都存放完整的数据，而是把数据切割后存放在不同的电脑里。就像存放100个鸡蛋，不是放在同一个篮子里，而是分开放在不同的地方，加起来的总和是100个。