本篇文章给大家谈谈区块链碎片化时间思路图，以及碎片化时间有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
时间追溯至2011年，刚刚开始做数据领域的创业，当时的时兴说法叫做“BI商业智能 Business Intelligence”。区块链碎片化时间思路图我们跑遍各处寻求融资，在这个过程中结识了华创资本的海燕学姐，也是在这次获得了融资的同时学到了这句转述自唐宁（宜信创始人）的句话区块链碎片化时间思路图：创业初期要做“一厘米宽，一公里深”的事情。
这句话一直在影响我判断是否投资一家公司的标准，而且目前看按照这个标准投资，尚且“屡试不爽”。此原则不仅适用于传统互联网创业，区块链创业同样需要参照。
“一厘米宽”的核心要义在于，任何创业公司在初期无论资金还是人员都是极其有限的，将有限的资源集中在一个着力点投放，可以使得压强最大，相对容易看到进展，可以快速的试错并获得市场反馈。同时，一旦方向确定下来，继续按照一厘米宽的标准将资源集中投放，可以持续拉开与竞争对手的差距，形成时间优势，是典型的用资源换时间的打法。一方面要集中资源打穿前期的市场冰封状态，向自己也向投资人验证市场需求和团队能力，另一方面获得更多资金和人员继续打透市场，拉开与其区块链碎片化时间思路图他竞争对手的差距，甚至于将竞争对手踢出局，结束战斗。
关于“一公里深”，其核心在于区块链碎片化时间思路图：赛道要有足够的长度，要有足够的容量，避免选择一个过于利基的市场（Niche Market），跑两步就到头了，虽然做到了行业第一，估计也不会真的有真正的竞争对手与你争夺，参与争夺的恐怕也都是“盲跑”。
如果严格限定区块链技术为底层的区块链行业，现在由于各种限制带来的用户门槛过高，无论全球范围，还是国内市场，区块链的人群都相对较小。但是如果放弃对区块链技术的执念，放在一个更加广阔的区块链领域，那么受众会急剧膨胀，即便有些细分领域现在看还很小，但是放在长时间轴看，很有可能逐渐形成一个“一公里长”的赛道。
游戏已经显现，并且有“红海”之势，数据行业被很多团队看重，但是尚无典型案例，监管科技由于大方向上是大赛道，但因为行业属性繁复，导致被严重的碎片化，其实赛道并不长久内容IP存在机会，但需要底层技术和物理世界有显著改观，5G可能被报以过高的期望。
人们经常说的一个词是“碎片化”生活。其实就是我们理解的时间被“碎片化”,我们的时间被切的零零碎碎的。利用这些零碎的时间赚钱，就叫碎片化收益。
区块链1.0时代的代表是比特币，2.0时代的代表是以太坊，以及各种山寨跟空气币的乱世时代。而区块链3.0，就是在乱世之后真正进入商业应用、实体应用的消费级别的区块链时代，典型标志是通证（Token）的出现。通证带来了传统商业模式和生产关系的变革，通证从数字世界走向实体经济，开始在各行寻求落地应用。
通证具备三个要素，缺一不可。
通：通证可以在一个网络中大范围的流通，且随时随地可以验证；证：作为数字权益证明，通证必须是以数字形式存在的权益凭证，它必须代表的是一种权利，一种固有和内在的价值；值：通证必须具有经济价值。
如此一来，“通证经济”的意思也就不难理解了。通证经济就是一个基于通证的大规模群体协作，它将通证的作用最大化，让每个创造价值的角色都能够公平地分享价值，充分调动参与动力，形成自组织形态。
区块链 3.0 时代的重大变革
通证经济为区块链的落地大规模应用奠定了理论依据和技术支持，未来的世界也因此而大范围改变，包括：
1. 碎片化投资，碎片化收益，颠覆传统互联网的做生意的方式。在传统互联网时代，作为普通人不可能去参与到一个企业的投资中的，而区块链的出现则可允许普通人对一个大的资产做碎片化投资。假设当初的阿里巴巴采用了区块链做碎片化投资，那么当初所有投资了阿里巴巴的碎片化股东们今天都可以收获一份翻了上千倍的投资回报！
2. 打破互联网的烧钱模式，让所有人成为赢家。传统互联网的免费模式，本质上是通过免费产品获取大量的用户形成垄断和壁垒，然后在此基础上通过广告、增值服务盈利。在区块链3.0时代，通过发行通证，重新分配项目收益，以此吸引更多的早期投资人和社区用户。随着持有通证的用户数越来越多，通证的价值将越来越高，社区用户、投资者和项目都能从中受益。这样一来，传统互联网早期的提供免费服务的烧钱模式也能得以完善，所有人都会成为赢家。
3. 打破传统企业组织层级，自组织形态或成未来趋势。区块链3.0时代，通过智能合约对分配、协作机制的设立，可以做到比企业的效率更高，更准确。所有通证的拥有者会自然形成一个社群，大家都为了同一个目标—“推动项目发展把它做成功”，都是社区的一分子，为社区做贡献，推进通证增值，从而一同获利。从哲学层面来说，这种自由、独立、平等的全新自组织社区必然是未来趋势。Gojoy区块链电商就是一个区块链自组织的社区，每个消费者都是其通证拥有者，是碎片化投资者，从而十分乐意共创共建Gojoy价值。
因此，我们可以憧憬，在区块链3.0通证经济大发展的时代，现有都将可能被颠覆，我们需要做好准备的，是努力去拥抱区块链。要想抓住区块链风口，了解如何转型区块链，请留言交流，带你学习区块链职业认证课程。
先放一张以太坊的架构图：
在学习的过程中主要是采用单个模块了学习了解的，包括P2P,密码学，网络，协议等。直接开始总结：
秘钥分配问题也就是秘钥的传输问题，如果对称秘钥，那么只能在线下进行秘钥的交换。如果在线上传输秘钥，那就有可能被拦截。所以采用非对称加密，两把钥匙，一把私钥自留，一把公钥公开。公钥可以在网上传输。不用线下交易。保证数据的安全性。
如上图，A节点发送数据到B节点，此时采用公钥加密。A节点从自己的公钥中获取到B节点的公钥对明文数据加密，得到密文发送给B节点。而B节点采用自己的私钥解密。
2、无法解决消息篡改。
如上图，A节点采用B的公钥进行加密，然后将密文传输给B节点。B节点拿A节点的公钥将密文解密。
1、由于A的公钥是公开的，一旦网上黑客拦截消息，密文形同虚设。说白了，这种加密方式，只要拦截消息，就都能解开。
2、同样存在无法确定消息来源的问题，和消息篡改的问题。
如上图，A节点在发送数据前，先用B的公钥加密，得到密文1，再用A的私钥对密文1加密得到密文2。而B节点得到密文后，先用A的公钥解密，得到密文1，之后用B的私钥解密得到明文。
1、当网络上拦截到数据密文2时， 由于A的公钥是公开的，故可以用A的公钥对密文2解密，就得到了密文1。所以这样看起来是双重加密，其实最后一层的私钥签名是无效的。一般来讲，我们都希望签名是签在最原始的数据上。如果签名放在后面，由于公钥是公开的，签名就缺乏安全性。
2、存在性能问题，非对称加密本身效率就很低下，还进行了两次加密过程。
如上图，A节点先用A的私钥加密，之后用B的公钥加密。B节点收到消息后，先采用B的私钥解密，然后再利用A的公钥解密。
1、当密文数据2被黑客拦截后，由于密文2只能采用B的私钥解密，而B的私钥只有B节点有，其他人无法机密。故安全性最高。
2、当B节点解密得到密文1后， 只能采用A的公钥来解密。而只有经过A的私钥加密的数据才能用A的公钥解密成功，A的私钥只有A节点有，所以可以确定数据是由A节点传输过来的。
经两次非对称加密，性能问题比较严重。
基于以上篡改数据的问题，我们引入了消息认证。经过消息认证后的加密流程如下：
当A节点发送消息前，先对明文数据做一次散列计算。得到一个摘要, 之后将照耀与原始数据同时发送给B节点。当B节点接收到消息后，对消息解密。解析出其中的散列摘要和原始数据，然后再对原始数据进行一次同样的散列计算得到摘要1, 比较摘要与摘要1。如果相同则未被篡改，如果不同则表示已经被篡改。
在传输过程中，密文2只要被篡改，最后导致的hash与hash1就会产生不同。
无法解决签名问题，也就是双方相互攻击。A对于自己发送的消息始终不承认。比如A对B发送了一条错误消息，导致B有损失。但A抵赖不是自己发送的。
在(三)的过程中，没有办法解决交互双方相互攻击。什么意思呢？ 有可能是因为A发送的消息，对A节点不利，后来A就抵赖这消息不是它发送的。
为了解决这个问题，故引入了签名。这里我们将(二)-4中的加密方式，与消息签名合并设计在一起。
在上图中，我们利用A节点的私钥对其发送的摘要信息进行签名，然后将签名+原文，再利用B的公钥进行加密。而B得到密文后，先用B的私钥解密，然后 对摘要再用A的公钥解密，只有比较两次摘要的内容是否相同。这既避免了防篡改问题，有规避了双方攻击问题。因为A对信息进行了签名，故是无法抵赖的。
为了解决非对称加密数据时的性能问题，故往往采用混合加密。这里就需要引入对称加密，如下图:
在对数据加密时，我们采用了双方共享的对称秘钥来加密。而对称秘钥尽量不要在网络上传输，以免丢失。这里的共享对称秘钥是根据自己的私钥和对方的公钥计算出的，然后适用对称秘钥对数据加密。而对方接收到数据时，也计算出对称秘钥然后对密文解密。
以上这种对称秘钥是不安全的，因为A的私钥和B的公钥一般短期内固定，所以共享对称秘钥也是固定不变的。为了增强安全性，最好的方式是每次交互都生成一个临时的共享对称秘钥。那么如何才能在每次交互过程中生成一个随机的对称秘钥，且不需要传输呢？
那么如何生成随机的共享秘钥进行加密呢？
对于发送方A节点，在每次发送时，都生成一个临时非对称秘钥对，然后根据B节点的公钥 和 临时的非对称私钥 可以计算出一个对称秘钥(KA算法-Key Agreement)。然后利用该对称秘钥对数据进行加密，针对共享秘钥这里的流程如下：
对于B节点，当接收到传输过来的数据时，解析出其中A节点的随机公钥，之后利用A节点的随机公钥 与 B节点自身的私钥 计算出对称秘钥(KA算法)。之后利用对称秘钥机密数据。
对于以上加密方式，其实仍然存在很多问题，比如如何避免重放攻击(在消息中加入 Nonce )，再比如彩虹表(参考 KDF机制解决 )之类的问题。由于时间及能力有限，故暂时忽略。
那么究竟应该采用何种加密呢？
主要还是基于要传输的数据的安全等级来考量。不重要的数据其实做好认证和签名就可以，但是很重要的数据就需要采用安全等级比较高的加密方案了。
密码套件 是一个网络协议的概念。其中主要包括身份认证、加密、消息认证(MAC)、秘钥交换的算法组成。
在整个网络的传输过程中，根据密码套件主要分如下几大类算法：
秘钥交换算法：比如ECDHE、RSA。主要用于客户端和服务端握手时如何进行身份验证。
消息认证算法：比如SHA1、SHA2、SHA3。主要用于消息摘要。
批量加密算法：比如AES, 主要用于加密信息流。
伪随机数算法：例如TLS 1.2的伪随机函数使用MAC算法的散列函数来创建一个 主密钥 ——连接双方共享的一个48字节的私钥。主密钥在创建会话密钥（例如创建MAC）时作为一个熵来源。
在网络中，一次消息的传输一般需要在如下4个阶段分别进行加密，才能保证消息安全、可靠的传输。
握手/网络协商阶段：
在双方进行握手阶段，需要进行链接的协商。主要的加密算法包括RSA、DH、ECDH等
身份认证阶段：
身份认证阶段，需要确定发送的消息的来源来源。主要采用的加密方式包括RSA、DSA、ECDSA(ECC加密，DSA签名)等。
消息加密阶段：
消息加密指对发送的信息流进行加密。主要采用的加密方式包括DES、RC4、AES等。
消息身份认证阶段/防篡改阶段：
主要是保证消息在传输过程中确保没有被篡改过。主要的加密方式包括MD5、SHA1、SHA2、SHA3等。
ECC ：Elliptic Curves Cryptography，椭圆曲线密码编码学。是一种根据椭圆上点倍积生成 公钥、私钥的算法。用于生成公私秘钥。
ECDSA ：用于数字签名,是一种数字签名算法。一种有效的数字签名使接收者有理由相信消息是由已知的发送者创建的，从而发送者不能否认已经发送了消息(身份验证和不可否认)，并且消息在运输过程中没有改变。ECDSA签名算法是ECC与DSA的结合，整个签名过程与DSA类似，所不一样的是签名中采取的算法为ECC，最后签名出来的值也是分为r,s。 主要用于身份认证阶段 。
ECDH ：也是基于ECC算法的霍夫曼树秘钥，通过ECDH，双方可以在不共享任何秘密的前提下协商出一个共享秘密，并且是这种共享秘钥是为当前的通信暂时性的随机生成的，通信一旦中断秘钥就消失。 主要用于握手磋商阶段。
ECIES： 是一种集成加密方案,也可称为一种混合加密方案，它提供了对所选择的明文和选择的密码文本攻击的语义安全性。ECIES可以使用不同类型的函数：秘钥协商函数(KA)，秘钥推导函数(KDF)，对称加密方案(ENC)，哈希函数(HASH), H-MAC函数(MAC)。
ECC 是椭圆加密算法，主要讲述了按照公私钥怎么在椭圆上产生，并且不可逆。 ECDSA 则主要是采用ECC算法怎么来做签名， ECDH 则是采用ECC算法怎么生成对称秘钥。以上三者都是对ECC加密算法的应用。而现实场景中，我们往往会采用混合加密(对称加密，非对称加密结合使用，签名技术等一起使用)。 ECIES 就是底层利用ECC算法提供的一套集成(混合)加密方案。其中包括了非对称加密，对称加密和签名的功能。
meta charset="utf-8"
这个先订条件是为了保证曲线不包含奇点。
所以，随着曲线参数a和b的不断变化，曲线也呈现出了不同的形状。比如:
所有的非对称加密的基本原理基本都是基于一个公式 K = k G。其中K代表公钥，k代表私钥，G代表某一个选取的基点。非对称加密的算法 就是要保证 该公式 不可进行逆运算( 也就是说G/K是无法计算的 )。 *
ECC是如何计算出公私钥呢？这里我按照我自己的理解来描述。
我理解，ECC的核心思想就是：选择曲线上的一个基点G，之后随机在ECC曲线上取一个点k(作为私钥)，然后根据k G计算出我们的公钥K。并且保证公钥K也要在曲线上。*
那么k G怎么计算呢？如何计算k G才能保证最后的结果不可逆呢？这就是ECC算法要解决的。
首先，我们先随便选择一条ECC曲线，a = -3, b = 7 得到如下曲线：
在这个曲线上，我随机选取两个点，这两个点的乘法怎么算呢？我们可以简化下问题，乘法是都可以用加法表示的，比如2 2 = 2+2，3 5 = 5+5+5。 那么我们只要能在曲线上计算出加法，理论上就能算乘法。所以，只要能在这个曲线上进行加法计算，理论上就可以来计算乘法，理论上也就可以计算k*G这种表达式的值。
曲线上两点的加法又怎么算呢？这里ECC为了保证不可逆性，在曲线上自定义了加法体系。
现实中，1+1=2，2+2=4，但在ECC算法里，我们理解的这种加法体系是不可能。故需要自定义一套适用于该曲线的加法体系。
ECC定义，在图形中随机找一条直线，与ECC曲线相交于三个点(也有可能是两个点)，这三点分别是P、Q、R。
那么P+Q+R = 0。其中0 不是坐标轴上的0点，而是ECC中的无穷远点。也就是说定义了无穷远点为0点。
同样，我们就能得出 P+Q = -R。 由于R 与-R是关于X轴对称的，所以我们就能在曲线上找到其坐标。
P+R+Q = 0, 故P+R = -Q , 如上图。
以上就描述了ECC曲线的世界里是如何进行加法运算的。
从上图可看出，直线与曲线只有两个交点，也就是说 直线是曲线的切线。此时P,R 重合了。
也就是P = R, 根据上述ECC的加法体系，P+R+Q = 0, 就可以得出 P+R+Q = 2P+Q = 2R+Q=0
于是乎得到 2 P = -Q (是不是与我们非对称算法的公式 K = k G 越来越近了)。
于是我们得出一个结论，可以算乘法，不过只有在切点的时候才能算乘法，而且只能算2的乘法。
假若 2 可以变成任意个数进行想乘，那么就能代表在ECC曲线里可以进行乘法运算，那么ECC算法就能满足非对称加密算法的要求了。
那么我们是不是可以随机任何一个数的乘法都可以算呢？ 答案是肯定的。 也就是点倍积 计算方式。
选一个随机数 k, 那么k * P等于多少呢？
我们知道在计算机的世界里，所有的都是二进制的，ECC既然能算2的乘法，那么我们可以将随机数k描 述成二进制然后计算。假若k = 151 = 10010111
由于2 P = -Q 所以 这样就计算出了k P。 这就是点倍积算法 。所以在ECC的曲线体系下是可以来计算乘法，那么以为这非对称加密的方式是可行的。
至于为什么这样计算 是不可逆的。这需要大量的推演，我也不了解。但是我觉得可以这样理解：
我们的手表上，一般都有时间刻度。现在如果把1990年01月01日0点0分0秒作为起始点，如果告诉你至起始点为止时间流逝了 整1年，那么我们是可以计算出现在的时间的，也就是能在手表上将时分秒指针应该指向00：00：00。但是反过来，我说现在手表上的时分秒指针指向了00：00：00,你能告诉我至起始点算过了有几年了么？
ECDSA签名算法和其他DSA、RSA基本相似，都是采用私钥签名，公钥验证。只不过算法体系采用的是ECC的算法。交互的双方要采用同一套参数体系。签名原理如下：
在曲线上选取一个无穷远点为基点 G = (x,y)。随机在曲线上取一点k 作为私钥， K = k*G 计算出公钥。
签名过程：
生成随机数R, 计算出RG.
根据随机数R,消息M的HASH值H,以及私钥k, 计算出签名S = (H+kx)/R.
将消息M,RG,S发送给接收方。
签名验证过程：
接收到消息M, RG,S
根据消息计算出HASH值H
根据发送方的公钥K,计算 HG/S + xK/S, 将计算的结果与 RG比较。如果相等则验证成功。
公式推论：
HG/S + xK/S = HG/S + x(kG)/S = (H+xk)/GS = RG
在介绍原理前，说明一下ECC是满足结合律和交换律的，也就是说A+B+C = A+C+B = (A+C)+B。
这里举一个WIKI上的例子说明如何生成共享秘钥，也可以参考 Alice And Bob 的例子。
Alice 与Bob 要进行通信，双方前提都是基于 同一参数体系的ECC生成的 公钥和私钥。所以有ECC有共同的基点G。
生成秘钥阶段：
Alice 采用公钥算法 KA = ka * G ，生成了公钥KA和私钥ka, 并公开公钥KA。
Bob 采用公钥算法 KB = kb * G ，生成了公钥KB和私钥 kb, 并公开公钥KB。
计算ECDH阶段：
Alice 利用计算公式 Q = ka * KB 计算出一个秘钥Q。
Bob 利用计算公式 Q' = kb * KA 计算出一个秘钥Q'。
共享秘钥验证：
Q = ka KB = ka * kb * G = ka * G * kb = KA * kb = kb * KA = Q'
故 双方分别计算出的共享秘钥不需要进行公开就可采用Q进行加密。我们将Q称为共享秘钥。
在以太坊中，采用的ECIEC的加密套件中的其他内容：
1、其中HASH算法采用的是最安全的SHA3算法 Keccak 。
2、签名算法采用的是 ECDSA
3、认证方式采用的是 H-MAC
4、ECC的参数体系采用了secp256k1, 其他参数体系 参考这里
H-MAC 全程叫做 Hash-based Message Authentication Code. 其模型如下：
在 以太坊 的 UDP通信时(RPC通信加密方式不同)，则采用了以上的实现方式，并扩展化了。
首先，以太坊的UDP通信的结构如下：
其中，sig是 经过 私钥加密的签名信息。mac是可以理解为整个消息的摘要， ptype是消息的事件类型，data则是经过RLP编码后的传输数据。
其UDP的整个的加密，认证，签名模型如下：
为了读懂下文，先必须了解 散列算法
如上图，我们可以看出来，一个区块中最重要的有四个字段
一、prev_hash
前一个区块的hash（散列算法）值，用于连接前一个区块，前一个区块也拥有该字段，同样也可以连接前前个区块。这样就形成了一个链条，这也可能是区块链的含义
二、timestamp
标准时间，通过时间顺序，让交易可以通过时间维度进行追溯。
三、Nonce
随机数，说道随机数，就要说到区块里面另外一个重要的字段“难度值”，难度值就是挖矿的标准，挖矿的过程就是通过随机数体现的，我们通过不停的变换随机数，使生成区块的hash值满足定义的“难度值”。
四、Tx_Root
梅克树，所有交易的一个汇总hash。这个hash是怎么产生的。通过图片我们可以看出来，每个交易都有一个hash值，每两个相邻的hash值又会生成一个hash，直到生成最顶上的hash值。
区块链碎片化时间思路图的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于碎片化时间有哪些、区块链碎片化时间思路图的信息别忘了在本站进行查找喔。
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