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Libra教程之:数据结构和存储

验证数据结构是通过Merkle来实现。如果大家熟悉其他话,大家可能知道Merkle由于其特殊结构,被用在大多数。下面我们来分别讨论。 账本历史对于大多数来说,比如比特币,他们存储是交易记录,然后以一个一个包含交易来构成。后面包含了前面hash值。 这样做就是,如果我知道某个B1是准确,那么我想验证现在B2,则必须拉取从B1到B2之间所有交易记录,这对于验证效率是不高。在Libra,这个得到了改善。 这样会导致不平衡,因为叶子节总是最低一层。那么我们可以做适当化如(3)所示。 和其他不同是,在Libra,我们鼓励用户将资源存储在自己账户,在现有版本,我们对小账户做了化,在后面版本我们同样会对大账户也进行化升级。

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本体技术视 | 神奇Merkle是如何实现存储层

在这些场景Merkle 引入可以避免对整个大数据集同步完后校验出错,不得不丢弃所有数据,而浪费带宽问题。 对于平台,客户端通常只需要关注自己账户信息。 在 Ontology Merkle 也有不少应用场景,其之一就是将每个交易根作为叶子节,构造出一个 Merkle ,用于提供交易上存在性证明。 02 Merkle 数据结构存储在大多数Merkle 一般用在单个里,由多个交易 hash 值作为叶子节构成。 我们考虑这样一种场景,在将更新到一半时,突然宕机,那么文件里存储 Merkle 数据就会产生不一致。 在 Ontology Merkle 一个应用场景就是将每个交易根作为叶子节,构造出一个 Merkle ,用于提供交易上存在性证明。

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    从数据结构角度上看到底是什么

    那么要怎么得到这颗呢?Merkle是自底向上构建。假设有 A、B、C、D 4个交易信息,那么将这个4个交易信息分别哈希之后,构成 Merkle叶子节。 首先要知道在一个里面是包含了成百上千个交易,而通过 Merkle就可以将这些交易信息归纳成一个哈希值(即 Merkle根),而且在存储这个 Merkle根需要空间非常小,只需要32个字节 另外节可以利用这个 Merkle快速验证一笔交易是否在这个。这个过程是这样:只要能在这颗上找到一个叶子节Merkle路径,就能证明这笔交易存在这个。结合下图来理解 ? 总结一下 Merkle作用归纳交易信息,节省空间快速验证交易保证数据安全nonce一个交易被发送到网络,需要被打包成一个,然后把发送到网络,被共识后,存储于上,这个交易就算完成了 有使用前一个哈希来维持式结构,使用 merkle根来归纳交易信息,同时节可以使用 merkle进行快速验证交易。nonce和难度目标值是在打包时矿工进行挖矿

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    研发人员一定要心有“

    ----体会一下:上交易篡改,会给带来什么影响?? 如图是一个,里面存放了一批已经完成交易信息,为了方便处理,交易信息组织成 Merkle 形式,头存储了前一哈希值。 哈希(hash tree;Merkle tree),在密码学及计算机科学是一种形数据结构,每个叶节均以数据哈希作为标签,而除了叶节以外则以其子节标签加密哈希作为标签 。 Merkle 可以被用来快速比较大量数据,因为当两个 Merkle 根相同时,则意味着所代表数据必然相同; 3. 开篇谈到场景。03. 以太坊白皮书:https:github.comethereumwikiwikiWhite-Paper今天分享原计划是从 Java 源码用到--> MySQL 底层用到 --> ,这样一条线来分享我心

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    什么是结构

    标题标题包含有关元数据。有3种不同元数据集:前面散列。请大家记住,在,每个都从前一个继承,因为我们使用前一个哈希来创建新哈希。 一些可以用fork情况下是可以有类似位置,例如Bitcoin Cash。梅克尔 Merkle Trees事务包含在称为Merkle或二叉哈希结构。 consthABCD=sha256(sha256(hAB+hCD))根结就是merkle顶部节。它是用来存储每个标题信息。 也是每个汇总交易方式,在前面给出示例merkle根可以在右列找到。 以上为比特币关于定义。

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    公钥加密、加密Hash散列、Merkle……密码学你知多少?

    Merkle 上面图是一种简化版本,它省略了一些重要信息。图有三个向上箭头,表示每个交易都被储存在一个Merkle,而这就是Merkle根节Merkle(或称为Hash散列)是一种使用加密Hash 散列函数来储存散列输出(而不是每个节原始数据)。 那么,为什么Merkle技术来说是十分重要呢?使用Merkle根并且应用加密Hash散列函数性质,可以快速判断给定交易是否已被篡改,并识别正在被篡改特定交易。 Merkle还允许用户在不下载整个情况下验证他们交易是否被包含在。简单支付证明技术可以扫扫描Merkle所有分支,并检查某个特定交易是否已经被散列存储到该。 下图表示是在有4笔交易Merkle (在此图,Tx_Root表示Merkle根)来源: Block Geeks 结语密码学是技术内部工作一个必要组成部分。

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    hash算法!施主,快扶老衲起来

    在一些不是为了加密,而仅仅是为了获取一个摘要值场景,那些被破解算法或者更快速hash算法都是不错选择,具体情况具体分析。哈希算法有句名言:加密算法是骨骼。 而hash算法则是用到最多加密算法。比如,通过hash算法对公钥进行hash,然后计算出来钱包地址。头也要进行hash计算,还有计算交易事务hash值。 你会发现要想改变数据,你得把所有所有hash重新计算一遍。如果足够长,你篡改所有代价是非常之大,甚至是不可能(这里说比较谨慎和谦虚)。 2、merkle听到merkle你是不是有头大。不用管。其实很简单。假如一个有很多笔交易数据。如果你对整个交易集合进行hash是不是有怪怪。 我们在之前《自己动手写-发起一笔交易(Java版)》其实就是已经提到过merkle算法,并且还贴出来代码,这里再贴一遍:?这会你也许会说这个merkle就这么作用啊。别急,它很厉害

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    基于Merkle-Patricia实时交易审计

    在这篇文章,我们将介绍实现常见一种数据结构:Merkle-Patricia, 学习其索引机制并了解以太坊是如何利用Merkle-Patricia来实现交易实时审计。 1、Merkle-Patricia使用 Merkle ,我们创建一个哈希,根哈希提供内数据整体一致性。它核心是,我们 可以通过分析子轻松检查数据是否在内。 image.png 在Merkle-Patricia,节与密钥关联,这被定义为三元数字。这与 Merkle 不同,因为每个节 实际密钥不存储,但它在位置用于定义密钥。 2、Merkle-Patricia在以太坊应用在以太坊,我们使用修改后Merkle-Patricia(如黄皮书所定义)来创建包含所有交易 trie。 和DLT 将是人类有史以来最伟大机器,而我们刚刚开始这段旅程。忘记加密货币,想想交易,你就有了我们新数字世界。----原文接:基于Merkle-Patricia实时审计 - 汇智网

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    0.166666667小时,教会你深挖以太坊数据层

    作者 | Vasa 企业家、TowardsBlockChain 联合创始人编译 | kou、Guoxi在当下数据爆炸信息时代,凭借心化、和防篡改特性,“+大数据”已成为研究热门 帐户余额等数据并不直接存储在以太坊, 只有交易字典、状态字典和收款字典根节哈希直接存储在。 如下图:存储字典(保存所有智能合约数据地方)根节哈希实际上指向状态字典,而状态字典又指向。以太坊存储着两种截然不同数据:永久数据和临时数据。 状态字典Merkle Patricia 字典levelDB实现)和以太坊之间关系状态字典:在给定,状态字典根节 Keccak-256位哈希值被存储为“stateRoot”值 分析以太坊数据库以太坊每个都包含许多 Merkle Patricia 字典:状态字典存储字典交易字典收款字典要在特定引用特定 Merkle Patricia 字典,需要获取其根节哈希值作为索引

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    【深度知识】10分钟教会你深挖以太坊数据层

    在当下数据爆炸信息时代,凭借心化、和防篡改特性,“+大数据”已成为研究热门,可以说,与大数据结合为今后应用大规模落地奠定了基础。 帐户余额等数据并不直接存储在以太坊, 只有交易字典、状态字典和收款字典根节哈希直接存储在。 如下图:存储字典(保存所有智能合约数据地方)根节哈希实际上指向状态字典,而状态字典又指向。以太坊存储着两种截然不同数据:永久数据和临时数据。 状态字典Merkle Patricia 字典levelDB实现)和以太坊之间关系状态字典:在给定,状态字典根节 Keccak-256位哈希值被存储为“stateRoot”值 分析以太坊数据库以太坊每个都包含许多 Merkle Patricia 字典:状态字典存储字典交易字典收款字典要在特定引用特定 Merkle Patricia 字典,需要获取其根节哈希值作为索引

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    + 大数据:EOS存储

    谈到存储,我们很容易联想到它式存储结构,然而从比特币发展到今日当红EOS,技术形态已经演化了10年之久。 引用Merkle Tree默克尔演化路线是 Hash => Hash Tree => Merkle Tree ,他们都是为解决数据一致性而存在,具体含义如下:Hash 是我们都熟知技术了 Hash list结构实际上是一个Root Hash 为根,小Hashs为叶子节高为2Hash Tree。Merkle Tree实际上是对Hash List化,它极大提高了性能。 它结构是一个二叉(也可以是多叉,性能关键是它高度是大于等于2),每个节最多只有两个子节,只有叶节是根据小文件做Hash,每两个相邻叶节父节是由这两个Hash做父Hash Merkle Tree 与 上面数据结构包含了两个与Merkle Tree相关字段:transaction_mroot,一个transactions字段可以包含多笔交易,

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    秒懂Merkle Tree 与SPV

    这篇文章对于刚刚接触读者有难,适合有一定程序背景知识朋友阅读,普通用户需要了解SPV(简易支付验证)概念,知道默克尔基本原理也有助于理解轻钱包概念。 然后相邻两个哈希值相加之后,再进行哈希计算,形成它父节,以次类推,一直到根节,形成默克尔。根节哈希值就是比特币单独一个哈希值。 比特币每一个都可以通过其“前一个哈希值”字段引用前一,形成一个条。Merkle tree根哈希值则可以确保所有交易真实性。如果恰巧交易ID总共数量为奇数个呢? 1)首先计算待验证支付交易哈希值。2)节网络上获取并存储最长所有到本地。3)节获取待验证支付对应Merkle tree 哈希认证路径。 4)根据认证路径,计算Merkle tree根哈希值,将计算结果与本地Merkle tree根哈希值相比较。5)如果一致则说明支付真实有效。

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    晓说 | 梅克尔保障了数据不可篡改,它机制是怎样

    梅克尔Merkle tree)是为了解决多重一次签名认证问题而产生,由于梅克尔结构具有一次签名大量认证,在认证方面具有显著势。 本期《晓说》,陈晓东先生(维基首席技术官)将围绕这个话题,为大家解读。网友:经常看到验证交易内容,涉及到merkle相关内容,请问merkle是如何验证呢? 它具体运行机制是怎么样?陈晓东:首先要理解里面经常使用梅克尔Merkle tree)是什么? 一种无脑方式就是自己搭建一个节下载和同步好数据,然后通过节程序查询交易对应哈希值来判断是否交易已经存在这条已经同步好数据。 ,这就是梅克尔数据结构和算法发挥巨大作用了:SPV钱包节无需下载完整数据,而只需下载不包含交易头部数据;在验证某一个交易真实性时候,SPV钱包节只需要把该交易哈希值向网络连接全节

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    【刘文彬】 + 大数据:EOS存储

    EOS 存储,Merkle Tree,mongodb,chainbase,源码学习,context_free_actionsEOS式存储结构EOS数据结构如下:Merkle Tree默克尔演化路线是 Hash list结构实际上是一个Root Hash 为根,小Hashs为叶子节高为2Hash Tree。Merkle Tree实际上是对Hash List化,它极大提高了性能。 它结构是一个二叉(也可以是多叉,性能关键是它高度是大于等于2),每个节最多只有两个子节,只有叶节是根据小文件做Hash,每两个相邻叶节父节是由这两个Hash做父Hash Merkle Tree 与 上面数据结构包含了两个与Merkle Tree相关字段:transaction_mroot,一个transactions字段可以包含多笔交易, transaction_mroot是所有该内打包交易Merkle Root,可以用来校验其每笔交易正确性。

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    - 基础知识入门

    Merkle :一些使用另一种哈希捆绑交易,即二叉哈希Merkle 。完整 Merkle 称为“二叉结构”,因为它从根开始每个级别都有两个分支,如图 8 所示。? 图 8:Merkle 是一种生成 Merkle 根哈希二叉哈希;此数据结构可以有效添加叶节,并计算新 Merkle 根,而无需完全重新计算Merkle 创建方式是,计算每个交易对象数据 根节哈希值是其他所有哈希和加密哈希和。对任意叶节数据任何更改,都会导致重新计算 Merkle 根哈希值发生变化。Merkle 二叉哈希结构具有一些。 由于 PoW 在计算能力方面投入了时间和成本,因此任何一个节或一组节都几乎无法在网络上进行勾结,并且与其他对等节相比,具有生成势。 为了构造交易,节需要获取在网络上存储未处理交易,并生成 Merkle 来计算 Merkle 根哈希。

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    利用Merkle低成本实现可扩展支付池

    Merkle 方法在于,我们只需要向支付池写入 32 字节 Merkle 根,并且可以存在 Merkle 收款人数量没有上限。 Merkle 构成了以太坊基础,并有助于以太坊节无需完整历史即可验证能力。 Merkle 最重要方面是:每个节是该节子级哈希值之和哈希值根节哈希受每个节影响我们可以通过将节哈希值及其“叔叔”节加在一起,以确定它们是否与根节匹配,来确定是否存在节 Merkle根我们将关心数据放在 Merkle 叶节。 这种方法利用了需要上和下机制方法。为了生成 Merkle ,我们可以使用下程序(例如 NodeJS 模)从收款人及其付款金额列表构建 Merkle

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    一文读懂以太坊存储数据核心数据结构:MPT

    作者 | JouyPub出品 | 大本营MPT (Merkle Patricia Tries) 是以太坊存储数据核心数据结构,它是由 Merkle Tree 和 Patricia Tree 结合一种形结构 以太坊每一个头,并非只包含一棵 MPT ,而是包含了三棵 MPT ,分别对应了四种对象:State Trie 状态key => sha3(以太坊账户地址address)value => rlp(账号内容信息account)Transactions Trie 交易key => rlp(交易偏移量 transaction index)每个都有各自交易,且不可更改Receipts Trie 收据key = rlp(交易偏移量 transaction index)每个都有各自交易,且不可更改Storage Trie 存储存储只能合约状态每个账号有自己Storage 未来,营长将奉上更多技术普及文章,敬请期待!推荐阅读:确实, 5G与物联网离不开! 焦虑 BAT、不安编程语言,揭秘程序员技术圈生存现状! 深扒!

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    技术与应用04 北大肖臻

    比特币merkle tree顺序是发布这个决定。每个节在本地组装一个候选,自己定顺序,但是最后只有获得记账权说了算。 image.pngtrie。trie每个节分支数目取决于这个key值里每个元素取值范围。上面例子,每个都是小写英文单词,每个节分叉数目最多为26个,加上一个结束标志位。 系统每个全节需要维护不是一棵MPT,而是每次出现一个都要新建一个MPT,只不过这些状态,大部分节是共享。只有少数发生变化要新建分支。 这种情况叫做 Centralization bias,心化带来不成比例势。比如:出现一个三分叉,上下两个是个体矿工,间是矿池,矿池会沿着自己往后挖,挖出最长合法可能性更大。 不能执行,因为主可能包含叔父交易。检查这个叔父是否符合挖矿难度要求,就认为它是一个合法叔父,不检查交易是否合法,因为叔父交易不执行。如果分叉后还跟着一串怎么办?

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    哈希到底是什么?

    哈希是如何应用在?在,每个都有前一个哈希值,前一个叫做当前。 马尔科夫技术基础,在该结构,可以很容易地在大量数据找出哪些数据发生了变化,整个数据验证过程非常高效。比特币和以太坊都使用了马尔科夫。? Merkle tree是一个二叉,所以需要偶数个叶子结,如果交易数是奇数,那么最后一个哈希值会复制一次来创建偶数个叶子节。? 如上图所示,可以看出奇数值交易数有复制交易进行了哈希,表明Merkle tree会计算奇数叶子。所有交易数据会总结称一个Root hash,保存在头(block header)Merkle tree另一个好处是如果想要了解特定交易状态,无需下载整个,只需要请求竖直证明(vertical proof)和特定分支,验证一个特定交易分支。?

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    一些基本比特币概念

    当每一笔交易进入来被打包时候,该字段需要重新计算更新一次;MerkleMerkle是哈希值构成二叉。 比特币Merkle使用双 SHA-256,即SHA-256散列SHA-256散列。 这些记录通过 Merkle哈希过程生成唯一Merkle根并记入头.SPV简化支付证明:SPV(Simplified payment verification)机制:节无需下载所有数据, 用户虽然不能自己验证交易(因为没有完全交易信息详情),但如果能够从某处找到相符交易(包含Merkle Tree hash值,就可以式最终定位到该笔交易是否曾经出现过),他就可以知道网络已经认可了这笔交易 本聪在比特币系统增加一个功能:布隆过滤器(Bloom Filter);节会在通信路上建立一个布隆过滤器,过滤掉那些不包含有目标地址交易信息,这一步能避免掉大量不相关数据下载。

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