今天给大家聊到了区块链之间是怎么通讯的，以及相关的内容，在此希望可以让网友有所了解，最后记得收藏本站。
什么是区块链？
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法 [1] 。
区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。
区块链诞生自中本聪的比特币，自2009年以来，出现了各种各样的类比特币的数字货币，都是基于公有区块链的。
数字货币的现状是百花齐放，列出一些常见的：bitcoin、litecoin、dogecoin、dashcoin，除了货币的应用之外，还有各种衍生应用，如Ethereum、Asch等底层应用开发平台以及NXT，SIA，比特股，MaidSafe，Ripple等行业应用。
2016年1月20日，中国人民银行数字货币研讨会宣布对数字货币研究取得阶段性成果。会议肯定了数字货币在降低传统货币发行等方面的价值，并表示央行在探索发行数字货币。中国人民银行数字货币研讨会的表达大大增强了数字货币行业信心。这是继2013年12月5日央行五部委发布关于防范比特币风险的通知之后，第一次对数字货币表示明确的态度。 [4]
2016年12月20日，数字货币联盟——中国FinTech数字货币联盟及FinTech研究院正式筹建，火币是联合发起单位之一。 [5]
可以用区块链的一些领域可以是：
▪ 智能合约
▪ 证券交易
▪ 电子商务
▪ 物联网
▪ 社交通讯
▪ 文件存储
▪ 存在性证明
▪ 身份验证
▪ 股权众筹
我们可以把区块链的发展类比互联网本身的发展，未来会在internet上形成一个比如叫做finance-internet的东西，而这个东西就是基于区块链，它的前驱就是bitcoin，即传统金融从私有链、行业链出发（局域网），bitcoin系列从公有链（广域网）出发，都表达了同一种概念——数字资产（DigitalAsset），最终向一个中间平衡点收敛。
区块链的进化方式是：
▪ 区块链1.0——数字货币
▪ 区块链2.0——数字资产与智能合约
▪ 区块链3.0——各种行业分布式应用落地
区块链分为三类，在货币发行的《区块链：定义未来金融与经济新格局》 [2] 一书中就有详细介绍，
其中混合区块链和私有区块链可以认为是广义的私链:
公有区块链（PublicBlockChains)
公有区块链是指：世界上任何个体或者团体都可以发送交易，且交易能够获得该区块链的有效确认，任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链，也是应用最广泛的区块链，各大bitcoins系列的虚拟数字货币均基于公有区块链，世界上有且仅有一条该币种对应的区块链。
联合（行业）区块链（ConsortiumBlockChains)
行业区块链：由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人，每个块的生成由所有的预选节点共同决定（预选节点参与共识过程），其他接入节点可以参与交易，但不过问记账过程(本质上还是托管记账，只是变成分布式记账，预选节点的多少，如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点），其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询。
私有区块链（privateBlockChains)
私有区块链：仅仅使用区块链的总账技术进行记账，可以是一个公司，也可以是个人，独享该区块链的写入权限，本链与其他的分布式存储方案没有太大区别。(Dec2015)保守的巨头（传统金融）都是想实验尝试私有区块链，而公链的应用例如bitcoin已经工业化，私链的应用产品还在摸索当中。
区块链特点之一就是通过分布式账本技术实现不可逆，同时采用各种技术，比如环签名、零知识证明等实现匿名、保护隐私等。社交网络由Facebook垄断、即时通讯由WhatsApp等中心化产品垄断，它们给用户带来了无与伦比区块链之间是怎么通讯的的沟通方便，大大提高了人们之间沟通区块链之间是怎么通讯的的频次和效率，给全世界几十亿人带来便利。
通过区块链，通讯服务可以不采用中心企业的模式来组织通讯服务的运行，区块链未来要对现实生活产生真正影响，不能光靠概念和炒作，而是要有真正落地的产品。什么叫真正落地的产品，就是能够满足用户需求的产品。如果现有的中心化产品能够很好地满足用户的需求，那么去中心化的产品就没有足够的替代效应，也就无法真正落地性。
区块链协议层就有主要包括区块链之间是怎么通讯的：网络编程、分布式算法、加密签名、数据存储技术等4个方面。
网络编程能力是大家选择编程语言的主要考虑因素，因为分布式算法基本上属于业务逻辑上的实现，什么语言都可以做到。其中加密签名技术是直接简单的使用，数据库技术也主要在使用层面，只有点对点网络的实现和并发处理才是开发的难点。所以对于那些网络编程能力强，对并发处理简单的语言，人们就特别偏爱。
用户免费获得初始数量的token。它的一些实际使用场景区块链之间是怎么通讯的：
1. 加密视频聊天：跨国用户想要进行视频聊天，只有双方都持有一定数量的SKM才能实现加密视频聊天。
2. 大容量文件加密传输：一位用户向另外一位用户传输的文件超过了大小限制，传输者必须持有一定的token来实现加密传输。
3. 对话信息保存：只要双方认可就可保存对话记录，双方需要持有一定量的token。
4. 再次传输提醒：如果一位用户给另外一位用户发送了一份文件，但区块链之间是怎么通讯的他不希望对方进行分享，用户可以通过使用一定的token，当文件被再次传输时会获得通知提醒。
5. 秘钥解锁文件：一位用户给另外一位传输秘钥文件，只允许对方查看。发送的用户可以通过使用token，让对方收到的是碎片化的文件，只有通过发送者那里得到秘钥才能解锁文件。
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区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一 种链式 数据结构， 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账 本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。
1. 网络上的交易信息如何确认并达成共识？
虽然经常提到共识机制，但是对于共识机制的含义和理解却并清楚。因此需要就共识机制的相关概念原理和实现方法有所理解。
区块链的交易信息是通过网络广播传输到网络中各个节点的，在整个网络节点中如何对广播的信息进行确认并达成共识 最终写入区块呢？ 如果没有相应的可靠安全的实现机制，那么就难以实现其基本的功能，因此共识机制是整个网络运行下去的一个关键。
共识机制解决了区块链如何在分布式场景下达成一致性的问题。区块链能在众多节点达到一种较为平衡的状态也是因为共识机制。那么共识机制是如何在在去中心化的思想上解决了节点间互相信任的问题呢？
当分布式的思想被提出来时，人们就开始根据FLP定理和CAP定理设计共识算法。 规范的说，理想的分布式系统的一致性应该满足以下三点：
1.可终止性（Termination）：一致性的结果可在有限时间内完成。
2.共识性(Consensus)：不同节点最终完成决策的结果应该相同。
3.合法性(Validity)：决策的结果必须是其他进程提出的提案。
但是在实际的计算机集群中，可能会存在以下问题:
1.节点处理事务的能力不同，网络节点数据的吞吐量有差异
2.节点间通讯的信道可能不安全
3.可能会有作恶节点出现
4.当异步处理能力达到高度一致时，系统的可扩展性就会变差（容不下新节点的加入）。
科学家认为，在分布式场景下达成 完全一致性 是不可能的。但是工程学家可以牺牲一部分代价来换取分布式场景的一致性，上述的两大定理也是这种思想，所以基于区块链设计的各种公式机制都可以看作牺牲那一部分代价来换取多适合的一致性，我的想法是可以在这种思想上进行一个灵活的变换，即在适当的时间空间牺牲一部分代价换取适应于当时场景的一致性，可以实现灵活的区块链系统，即可插拔式的区块链系统。今天就介绍一下我对各种共识机制的看法和分析，分布式系统中有无作恶节点分为拜占庭容错和非拜占庭容错机制。
FLP定理即FLP不可能性，它证明了在分布式情景下，无论任何算法，即使是只有一个进程挂掉，对于其他非失败进程，都存在着无法达成一致的可能。
FLP基于如下几点假设：
仅可修改一次 ： 每个进程初始时都记录一个值（0或1）。进程可以接收消息、改动该值、并发送消息，当进程进入decide state时，其值就不再变化。所有非失败进程都进入decided state时，协议成功结束。这里放宽到有一部分进程进入decided state就算协议成功。
异步通信 ： 与同步通信的最大区别是没有时钟、不能时间同步、不能使用超时、不能探测失败、消息可任意延迟、消息可乱序。
通信健壮： 只要进程非失败，消息虽会被无限延迟，但最终会被送达；并且消息仅会被送达一次（无重复）。
Fail-Stop 模型： 进程失败如同宕机，不再处理任何消息。
失败进程数量 ： 最多一个进程失败。
CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论。CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出，是Eric Brewer在Inktomi期间研发搜索引擎、分布式web缓存时得出的关于数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)的猜想：
数据一致性 (consistency)：如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、线性一致性 linearizable consistency)[5]
服务可用性 (availability)：所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待
分区容错性 (partition-tolerance)：在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务
在某时刻如果满足AP，分隔的节点同时对外服务但不能相互通信，将导致状态不一致，即不能满足C；如果满足CP，网络分区的情况下为达成C，请求只能一直等待，即不满足A；如果要满足CA，在一定时间内要达到节点状态一致，要求不能出现网络分区，则不能满足P。
C、A、P三者最多只能满足其中两个，和FLP定理一样，CAP定理也指示了一个不可达的结果(impossibility result)。
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