区块链北大肖老师学习笔记6

news2024/10/6 1:35:07

第七节

比特币的挖矿难度调整

H(block header) =< target 

目标(target)预值越小,挖矿的难度越大。调整挖矿的难度就是调整目标空间在整个输出空间中所占的比例。

比特币用的哈希算法是SHA-256,这个产生的哈希值是256位。所以整个输出空间是2的256次方。调整这个比例,即目标空间占输出空间的比例,通俗的说,就是哈希值前面要有多少个0。比如说256位的哈希值,要是合法的区块,要求算出来的哈希,前面至少有70个0。当然这只是通俗的说法,因为这个目标预值,并不是说前面都是0,从某一个位置开始,后面都变成了1。

挖矿的难度跟目标预值是成反比的,公式是:difficulty=difficulty 1 target / target。上面是指挖矿难度等于1的时候所对应的目标预值,挖矿难度最小就是1,这个时候对应的目标预值是个非常大的数。

即target越大,挖矿是越容易的。所以公式里很大的一个数,除以当前的目标预值,得到的就是当前的挖矿难度。所以difficulty和target大小是成反比的。

为什么要调整挖矿难度呢?如果不调会有什么问题呢?系统里的总算力越来越强,挖矿难度保持不变的话,出块时间是越来越短的。

出块时间越来越短,会有什么问题吗?

比如说不到一秒就出一个区块,区块在网络上传播的时间可能需要几十秒,底层的比特币网络可能需要几十秒才能让其他节点都收到。别的节点没有收到这个区块之前还是继续沿着已有的区块链往下扩展。如果有两个节点同时都发布一个区块,这个时候就会出现分叉。

出块时间如果越来越短的话,这种分叉会成为常态,而且不仅会出现二分叉,可能会出现很多的分叉。比如10个区块同时被挖出来,系统可能会出现10分叉。

分叉如果过多,对于系统达成共识是没有好处的,而且危害了系统的安全性。比特币协议是假设大部分算力掌握在诚实的矿工手里。系统当中的总算力越强,安全性就越好,因为有恶意的节点想掌控51%的算力就越难。如果掌握了51%的算力,它就可以干很多坏事,比如分叉攻击。

如果后面分叉多的话,前面某个区块里的某个交易,很可能就遭受分叉攻击,恶意节点会试图回滚。因为后面分叉多,算力就会分散,恶意节点得逞的概率更大。这个时候恶意节点就不需要51%的算力了,可能10%的算力就够了,因此出块时间不是越短越好。

那10分钟的出块时间是不是最优的呢?不一定。改成其他值也可以,有间隔只是说应该有个常数范围。以太坊系统出块时间就降低到了15s,所以以太坊的出块速度是比特币的40倍。

出块时间大幅度下降之后,以太坊就要设计新的协议,叫ghost。在该协议中,这些分叉,产生的orphan block(即产生最长合法链后另一个要被丢弃的区块)就不能丢弃掉了,而是也要给它们一些奖励,这叫uncle reward。以太坊也要调整挖矿难度,使出块时间保持在15s。

讲完了为什么要调整挖矿难度,现在讲一下怎么调整挖矿难度。比特币协议中规定,每2016个区块后就要调整目标预值,这大概是每两个星期调整一次。

具体的调整公式:target =target×(actual time/expected time)。actual time指产生2016个区块实际花费的时间,expected time指产生2016个区块应用的时间,即2016×10min。

如果实际花费时间超过了两周,即平均出块时间超过了10min。那么这时候挖矿难度要调的低一点,应该让出块更容易。因此该公式算出来的target会变大,则难度会下降。

实际上,上调和下调都有四倍的限制。假如实际时间超过了8个星期,那么我们计算公式时也只能按4倍算,目标预值增大最多只能增大4倍。

那怎么才能让所有的矿工同时调整目标预值呢?计算target的方法写在比特币系统的代码里,每挖到2016个区块会自动进行调整。如果有有恶意的节点故意不调,会怎么样?

如果一个节点不调,将区块发布出去,诚实的节点是不会认的。nBits是target一个编码的版本,在block header里没有直接存储target的域,因为target的域是256位,直接存target的话要32个字节。nBits在header里只有四个字节,所以可以认为是它的一个压缩编码。

如果遇到有恶意的矿工,该调的时候不调,这时检查区块的合法性就通不过。因为每个节点要独立的验证发布的区块的合法性。检查的内容就包括:nBits,目标预值设的对不对。如果投机取巧设计一个过大的目标预值,使得你自己挖矿容易了,但这个区块是不会被接受的。

 如图(第七节视频  第26分钟)显示的是比特币系统中总算力的变化情况。在比特币没有流行前,有很长一段时间,算力没有太明显的增长,前面这些年的hash rate几乎是0。其实这些年算力也是增长的,只是后面这些年算力增长的太快了,所以前面部分看上去像是一条直线。去年是涨得非常猛的一年,这也体现在了hash rate 的增长上,算力呈现出指数级的增长。即使在这段黄金时期,算力也不是单调递增的,中间也是有很多波动。

如图(第七节视频  第27分钟)是挖矿难度的变化情况,跟算力的增长基本上是同步的,这也符合难度调整的设计目标。通过调整挖矿难度,使得出块时间保持稳定。注意这个图显示的是挖矿难度,不是目标预值。 

 

 如图(第七节视频 第27分第27秒)是最近半年的难度调整曲线,可以看出很明显是一段一段的。每隔两个星期,难度上一个台阶,说明挖矿的人越来越多,用的设备越来越先进,反应出大家对比特币的热情越来越高。如果出现相反的情况,比如某个加密货币的挖矿难度越调越小,说明挖矿变得越来越容易了。但这不是好事,说明大家对币的热情是逐渐减小的。持续出现这种情况说明这个币将被淘汰。

如图(第七节视频 第28分第13秒)显示的是每天的出块时间。可以看出,总的来说出块时间稳定在10分钟上下振动。

 如图(第七节视频 第28分第36秒)显示最近半年的出块时间,也是维持在10分钟左右。

挖矿难度的公式:下一个难度=前一个难度*两周/挖前2016个区块用的时间(注意:前面的公式是目标预值的公式,不要混淆了) 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/149615.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

[JavaEE]synchronized 与 死锁

专栏简介: JavaEE从入门到进阶 题目来源: leetcode,牛客,剑指offer. 创作目标: 记录学习JavaEE学习历程 希望在提升自己的同时,帮助他人,,与大家一起共同进步,互相成长. 学历代表过去,能力代表现在,学习能力代表未来! 目录 1.synchronized 的特性 2. synchronized 使用示例:…

new做了什么

function structure (name, age) {this.name namethis.age age}// 给构造函数--prototype加上一个方法structure.prototype.sayName function () {console.log(this.name, 调用打印);return this.name}structure.one 5const person new structure(张龙, 188)// 打印构造函…

【基础算法】前缀和 与 差分

前缀和 用来求解一段区间&#xff08;一维&#xff09;的总和 或者一块矩形区域&#xff08;二维&#xff09;的总和 一维前缀和 原数组a[N]&#xff0c;前缀和数组s[N]// ---读入数组a[N] // ---// 处理前缀和数组 s[N] s[0] 0; //定义在全局变量&#xff0c;不用写这一句 f…

SOA 和微服务有何区别?

玩过 Dubbo 的小伙伴应该都有听说过一个概念叫做 SOA&#xff0c;每当我们说起微服务的时候&#xff0c;很多人就会去纠结这和 SOA 有啥关系呀&#xff1f;感觉换汤不换药呀。 今天松哥来稍微和小伙伴们讨论下这个话题&#xff0c;我们一起来看看 SOA 和微服务到底有何异同。 …

c语言进阶(3)——指针进阶笔试题详解

1.指针和数组笔试题解析 关键&#xff1a;数组名在两种情况下是指整个数组&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;sizeof&#xff08;数组名&#xff09;&#xff08;2&#xff09;&数组名 其它的情况下&#xff0c;都是代表数组的首元素地址。 例题 1 &#xff1a;一维…

【算法面试】算法在面试中考察的是什么(金三银四面试专栏启动)

&#x1f4eb;作者简介&#xff1a;小明java问道之路&#xff0c;专注于研究 Java/Liunx内核/C及汇编/计算机底层原理/源码&#xff0c;就职于大型金融公司后端高级工程师&#xff0c;擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的架构设计与演进、系统优化与稳定性建设。 &#x1f4…

Kafka消息中间件

Kafka消息中间件 同时市场上也发展处ActiveMq、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、Pulsar等众多优秀的框架&#xff1b;在大数据领域中Kafka目前是使用较多的框架。Kafka作为内部消息通知的框架&#xff0c;可以适应项目中大数据量的高吞吐、实时流计算等功能实现。 分布式消息中间…

【自学C++】C++整型

C整型 C整型教程 C 的整型用来存放整数 类型 的数字&#xff0c;即不可以带小数&#xff0c;C 整型可以分为短整型 short&#xff0c;整型 int&#xff0c;长整型 long 和 long long 类型。 C整型取值范围 数据类型取值范围字节数short-32768 ~ 327672int-2147483648 ~ 214…

小米万兆路由器里的Docker安装drawio

小米2022年12月份发布了万兆路由器&#xff0c;里面可以使用Docker。 今天尝试在小米的万兆路由器里安装drawio 20.8.3。 准备工作 请参考https://engchina.blog.csdn.net/article/details/128515422的准备工作。 查看Docker Hub镜像信息 访问https://hub.docker.com/r/jgr…

axios系列之并发

文章の目录一、axios.all(iterable)二、axios.spread(callback)写在最后处理并发请求的助手函数 一、axios.all(iterable) function a() {return axios.get("http://localhost/a"); } function b() {return axios.get("http://localhost/b"); }axios.all…

【Linux 进程控制】进程创建、进程终止、进程等待、进程替换

1.进程创建&#xff08;fork&#xff09;#include<iostream> #include<unistd.h> using std::cout; using std::endl;int main() {if(fork()0){cout<<"child:"<<"I am child"<<endl;}else{cout<<"parent:"&…

用555定时器接成的施密特触发器电路/滞回电压比较器中,用什么方法能调节回差电压的大小?包含工作原理与应用

一、简答:电源电压或外接控制电压改变时&#xff0c;可以改变回差电压的大小。二、施密特触发器电路工作原理&#xff1a;滞回电压比较器&#xff0c;又名施密特触发器&#xff0c;有两个稳定状态&#xff0c;与一般触发器不同的是&#xff0c;施密特触发器采用电位触发方式&am…

【免杀】通用shellcode原理及思路——FS段寄存器获取kernel32.dll基址逻辑、根据函数名进行查找逻辑、双指针循环遍历获取函数名称

通用shellcode通用shellcode思路FS段寄存器获取kernel32.dll基址逻辑根据函数名进行查找逻辑双指针循环遍历获取函数字符串总结通用shellcode思路 1、保存相关字符串 user32.dll、LoadLibraryA、GetProcAddress、MessageBoxA、hello 51hook 2、通过fs寄存器获取kernel32.dll…

8.Isaac教程--在Kaya上运行IsaacSDK

在Kaya上运行IsaacSDK 构建自己的 NVIDIA Kaya 机器人后&#xff0c;请按照本页中的步骤在其上运行一些示例应用程序。 文章目录在Kaya上运行IsaacSDK安装和设置操纵杆应用程序跟随我的应用程序物体检测应用地图应用安装和设置 在 Kaya 上运行应用程序之前完成这些先决条件步…

Jenkins+Git+Maven自动化部署配置

JenkinsGitMaven自动化部署配置基本思路1、jenkins安装maven依赖2、git安装3、Jenkins中新建任务3.1 git配置3.2 maven配置3.3 pom.xml配置3.4 build4、自动化发布到测试服务器并自动执行(Test-server)4.1 安装Publish Over SSH插件4.2 修改Post Steps配置4.3 执行构建5、小插曲…

实战6 :基于mmdetection搭建Faster R-CNN实现酒液杂质检测

项目介绍: 本教程讲述如何解决依赖运动变化来区分目标的目标检测问题。以酒液杂质目标检测为例,讲述如何合理利用运动的酒液图像来设计算法进行杂质的检测。通过学习掌握依赖运动变化区分目标的检测任务的解决方法。首先我们对酒液杂质检验任务做了简要介绍。接下来再对数据…

【C进阶】qsort函数详解

qsort函数前言qsort函数&#xff08;一&#xff09;引例&#xff1a;简单的冒泡排序&#xff08;二&#xff09;qsort函数接收1.介绍2.void*&#xff08;三&#xff09;使用1.用qsort实现一个比较整型的函数2.用qsort实现一个比较结构体的函数3.用qsort实现一个比较浮点型的函数…

试读:目标检测定义及技术详解

1.通用目标检测Generic Object Detection定义 目标检测旨在从图像、视频或者类似高维数据中定位大量预定义类别的物体实例&#xff0c;原始的图像、视频或类似数据经过数据预处理后&#xff0c;进入目标检测模型进行前向预测&#xff0c;最终得到数据中每个实例的位置以及该实…

Compose 动画入门 (一) : animateXxxAsState 实现放大/缩小/渐变等效果

1. 前言 动画是Android Compose中很重要的一块内容。利用Compose可以简洁地定义动画&#xff0c;我们可以轻松快速地通过动画让应用变得生动有趣。 本文会介绍如何定义一个最简单的Compose动画&#xff0c;从而实现Compose动画。 1.1 定义一个Box 首先&#xff0c;我们先定义…

关于volatile解决内存可见性问题(保证线程安全)

Volatile是和内存可见性问题是密切相关的。先看下面一段代码&#xff0c;执行结果是什么&#xff1f; class MyCount{public int flag 0; } public class ThreadDemo15 {public static void main(String[] args) {MyCount myCount new MyCount();Thread t1 new Thread(()-&…