央行数字货币技术架构---HashGraph共识算法1

最老程序员闫涛

4653人浏览 · 2019-08-16 15:49:23

最老程序员闫涛 · 2019-08-16 15:49:23 发布

最近央行动作在数字货币领域动作频频，在2019年下半年，大有加快数字货币研发的趋势，有可能正式推出央行数字货币CBDC。虽然目前还不确定央行数字货币的具体技术架构，但是从央行数字货币研究所前所长姚前，以及谢平等人的观点来看，央行数字货币投放将采用两层结构，即央行将数字货币配发给商业银行或运营机构，由商业银行或运营机构负责公众服务，商业银行和运营机构各自维护自己的账本，央行维护统一的账本。对于商业银行和运营机构的技术选型不做要求，可以采用区块链或分布式账本技术，也可以采用传统账户模型，但是要求性能必须达到30万笔/秒。从目前区块链解决方案，即使采用分片区技术，目前TPS最高也只能达到1万笔/秒，显然很难达到这一指标。
本文将探讨采用相对比较异类的区块链技术架构DAG技术，来探讨达到这一技术指标的可行性。DAG是计算机数据结构中的有向无环图，而传统的区块链技术，可以视为数据结构中的链表，直观来看，图比链表的功能会强大一些。DAG技术是为解决区块链并性性能差而提出的技术，改变了区块链只有一条主链，无法并行计算的缺陷，同时最小单位是交易，直接跳过了交易打包成区块的步骤，另外就是采用Gossip和HashGraph共识算法，极大提高了系统的并发性。DAG区块链最著名的案例是IOTA，其TPS可以达到1万笔/秒，新秀InterValue所称可以达到10万笔/秒，而DAG领域的标杆项目Hedar HashGraph，其TPS可以达到25万笔/秒，这一性能如果在做一些改进，还是非常有希望达到央行数字货币所设定的30万笔/秒的技术门槛的。
下面我们详细讨论一下DAG区块链中HashGraph共识协议。关于HashGraph协议在网上有一些比较好的资料，如http://www.swirlds.com/downloads/SWIRLDS-TR-2016-02.pdf，但是这些资料只是从宏观上描述了一下共识算法的流程，缺少各种实现细节，本文将以此为基础，补充协议的实现细节，使大家可以自己动手实现这个神奇的算法。

系统初始状态

我们假设系统中有四台机器，同时有四个用户，初始时每个用户钱包中将分别有1000、2000、3000、4000的余额，因此我们需要四个发币事件，我们来看第一个发币事件：
在这里插入图片描述

我们以给赵一发1000元币为例，其形成事件1。在系统中，每个事件由timestamp、交易tx、本机父事件、其他机器父事件构成，由于这是系统第一个事件，因此其本机父事件和其他机器父事件均为空，交易采用传统的UTXO格式，由特殊钱包将钱转入到赵一的钱包中，赵一账户的余额就变成了1000元。
重复上述过程，为上图的4个用户充值，形成了如下图所示的初始状态：
在这里插入图片描述
在这种情况下，四台机器上分别记录着这四个用户的余额，我们需要使用HashGraph共识算法，将这些信息同步到所有网络节点中来。

Gossip协议

Gossip协议是指网络中所有节点，随机的向其他节点发送消息，接收到信息的节点，通过产生新的事件，使自己与其他节点的信息保持同步。
我们假设华南给华北发消息，因为华西从来没给华北发过消息，所以华西知道事件2是华北所不知道的，因些将事件2的信息发送给华北，华北产生事件5，并更新自己机器上的状态（表格中黄色行）：
在这里插入图片描述
如图所示，华西机器将e2发送给华北，如下所示：

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

华北机器收到后，首先执行e2中的交易，此时钱二的余额就会成功变为2000元，其同时生成新的事件e5，如下所示：

{
    “eventId”: e5,
    “timestamp”: t5,
    “txs”: [],
    “selfParentHash”: “e4_hash”,
    “otherParentHash”: “e2_hash”
}

接着华北机器将e4、e2、e5发送给华西机器。华西机器识别出事件e2是已知事件，不做任何处理，先执行事件e4，即向李四发币4000元。然后生成事件e6。如下图所示：
在这里插入图片描述
到此为止，就完成了一次消息的同步操作。接下来，华西机器随机选择向华东机器同步消息，内容为事件6、事件5、事件2、事件4为参数。华东机器接收到消息后，会执行事件2、事件4，同时生成事件7，如下图所示：
在这里插入图片描述
华东机器会给华西机器回复信息，内容包括事件7、事件1、事件6、事件2、事件5、事件4。华西机器识别出事件6、事件2、事件5、事件4已经处理过，不做任何处理，仅执行未见过的事件1，即给赵一发币1000元，并生成事件8，如下所示：
在这里插入图片描述
华西机器收到消息后，识别出事件7、事件6、事件5、事件2、事件4为已处理事件，只需执行事件1，向赵一发币100元，并生成事件8。
假设华南随机向华北发送消息内容为事件3，如下所示：

华北机器接收到消息后，执行事件3，然后生成事件9，然后向华南机器发送回执信息，内容包括：事件9、事件5、事件2、事件4、事件3，如下所示：
在这里插入图片描述
华南节点接收到消息之后，执行未见过的事件2、4，即向钱二发币2000元，向李四发币4000元。
接下来假设华东节点向华南节点发送消息，内容包括事件[7,1,6,2,5,4]，如下所示：

此时其只需要执行事件1，即向赵一发币1000元。接着华南节点向华东节点发送回执信息，内容包括事件[10, 3, 9, 5, 3, 4]，如下所示：
在这里插入图片描述
华东节点发现只需执行事件1，即向赵一发币1000元。
接下来我们假设华东向华西发送消息，内容包括事件[12, 7, 11, 1, 10, 3, 9, 5, 4, 2]，如下所示：

华西节点发现只需执行事件3，即向孙三发币3000元。接下来华西节点向华东节点发送回执信息，内容包括事件[13, 8, 12, 11, 7, 10, 6, 5, 4, 2, 3, 1, 9]，如下所示：
在这里插入图片描述
华东节点发现没有未知事件，所以不需要更新。
接下来我们假设华北节点向华南节点发送消息，内容包括事件[]，如下所示：

华南节点发现没有新事件需要执行，接着向华北节点发送回执信息，如下所示：
在这里插入图片描述
华北节点执行新事件1，即向赵一发币1000元。至此系统开始的四个事件，经过节点间Gossip协议的对话机制实现了节点内容的一致，这是HashGraph共识算法最基本概念。
在本节中，我们详细描述了HashGraph共识算法的最基础部分，可以实现节点间信息的同步。在下一节中，我们将探讨HashGraph共识算法的高阶特性，如Round、Witness等。