车联网区块链共识_什么是区块链共识

　　❶ 区块链的四种共识机制

　　区块链的共识机制可以分为以下四类:权益证明机制、工作量证明机制、Pool验证和池股份授权证明机制。

　　区块链，就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。

　　❷ 区块链及其在汽车领域的应用是什么

　　1、区块链技术的去中心化、透明化和信任化，是为了解决当前汽车行业用户隐私泄露、维护服务分散差等问题、不规范等问题带来了机遇。区块链在汽车领域的应用关键在于汽车身份与用户信用体系的构建与融合打造汽车标识，完整记录汽车在制造和使用过程中的关键信息，推动传统汽车产业链标准化，为车企建立可靠的服务平台质量控制体系和优化的库存动态管理为用户提供更好的维修、保养和二手车交易服务。结合汽车身份与个人信用它连接在区块链系统中，可以改造原有汽车共享的业务流程。未来，区块链作为底层技术，将与物联网、大数据等对接边缘技术的结合将实现不同智能设备的安全互联，不断提升区块链技术的处理能力，加速其在自动驾驶和智能领域的应用。

　　3、区块链系统信息透明、防篡改、可伪造这可以有效解决这个问题，这将在金融物联网、供应链、政务服务等领域影响深远影响。由于其透明、可靠和可追溯的特性，区块链技术可以构建打造汽车身份，完整记录汽车零部件来源及生产流程流程、销售渠道、使用维护、车辆定位等数据推广进入传统汽车产业链“研产供销后市场”的标准。同时可以通过区块链构建防篡改和安全加密用户信用系统，记录资产信息、用户信息、用户行为等用户在线交易信息和信用评价的信息、存储和整合。因为汽车零售、租赁、共享等场景的应用本质上是个人信用体系的延伸，最终将通过区块链系统为业主带来身份、用户信用和服务历史等信息与汽车身份相关联提高互联互通的安全性，实现区块链自动驾驶在车联网、车辆共享等领域的应用。

　　❸ 区块链技术中的共识机制是什么

　　1.共识机制是什么

　　在一个去中心化的结构体系中，由于各个参与方的地位是平等的，当出现分歧的时候，如何达成共识就成了问题。

　　所以，一个设计精妙、实际操作起来简单的共识机制是一个分布式的体系能够顺利自运转下去的关键所在。

　　简而言之，共识机制就是在一个时间段内对事物的前后顺序达成共识的一种算法，是区块链节点就区块信息达成全网一致共识的机制。

　　❹ 什么是区块链共识

　　在比特币和其它区块链币中，也存在如何达成共识的问题。或者说，比特币或其它区块链币最核心的问题也是如何在去中心化的环境中达成共识。

　　区块链是比特币背后的核心技术，也是支撑比特币的基础架构。因此在谈区块链共识，就必然要谈比特币的共识。

　　比特币最核心的突破是在去中心化的情况下对交易事件达成了共识，即在没有中心组织的情况下对某个交易的有效性达成了一致。

　　比特币实现这个共识的方法主要包括两个部分：

　　激励；即通过每个区块产生一定量的新比特币来激励参与者；

　　引入外部资源确保安全；即通过大量的外部计算来确保共识的安全性，也就是工作量证明（Proof of Power）；

　　这也是几乎所有PoW币种所采用的的方法。例如，DECENT、莱特币、沙钱币、狗狗币等等。

　　❺ 号称“区块链的灵魂”的共识机制是什么

　　我们知道区块链是去中心化分布式记账技术，在区块链系统当中，没有一个像银行一样的中心化记账机构，如何保证每一笔交易在所有记账节点上的一致性呢？共识机制解决的就是这个问题，因此也可以说共识机制是区块链的灵魂。

　　目前比较常见的共识机制有：工作量证明 PoW（Proof of Work）、权益证明（Proof of Stake）以及委托权益证明（Delegated Proof of Stake）：

　　01

　　PoW（Proof-of-Work）

　　工作量证明机制

　　POW的全称为Proof of Work,翻译过来即“工作证明”或者“工作量证明”。挖矿获得多少货币奖励，取决于挖矿贡献的有效工作，也就是说矿机的性能越好、挖矿的时间越长，所获得的货币奖励就越多。

　　BTC就是POW机制下最成功的加密货币。POW机制虽然已经成功证明了其长期稳定和相对公平，但在现有框架下，采用POW的“挖矿”形式，将消耗大量的能源。其消耗的能源只是不停的去做SHA256的运算来保证工作量公平，并没有其他的存在意义。而目前BTC所能达到的交易效率为约5TPS（5笔/秒），以太坊目前受到单区块GAS总额的上限，所能达到的交易频率大约是25TPS，与平均千次每秒、峰值能达到万次每秒处理效率的VISA和MASTERCARD相差甚远。

　　02

　　PoS（Proof-of-Stake）

　　权益证明机制

　　POS 即权益证明或者股权证明，全称为 Proof of Stake。权益证明模式就是根据所持有货币的量和时间，来发利息的的一个模式。

　　POS机制，相比于POW，POS机制节省了能源，引入了“币龄”这个概念来参与随机运算。POS机制能够让更多的持币人参与到记账这个工作中去，而不需要额外购买设备（矿机、显卡等）。每个单位代币的运算能力与其持有的时间长成正相关，即持有人持有的代币数量越多、时间越长，其所能签署、生产下一个区块的概率越大。一旦其签署了下一个区块，持币人持有的“币龄”即清零，重新进入新的循环。

　　在POS机制下，因为区块的签署人由随机产生，则一些持币人会长期、大额持有代币以获得更大概率地产生区块，尽可能多的去清零他的“币天”。因此整个网络中的流通代币会减少，从而不利于代币在链上的流通，价格也更易受到波动。由于可能会存在少量大户持有整个网络中大多数代币的情况，整个网络有可能会随着运行时间的增长而越来越趋向于中心化。相对于PoW而言，PoS机制下作恶的成本很低，因此对于分叉或是双重支付的攻击，需要更多的机制来保证共识。稳定情况下，每秒大约能产生12笔交易，但因为网络延迟及共识问题，需要约60秒才能完整广播共识区块。长期来看，生成区块（即清零“币龄”）的速度远低于网络传播和广播的速度，因此在PoS机制下需要对生成区块进行“限速”，来保证主网的稳定运行。

　　03

　　DPoS

　　委托权益证明机制

　　DPOS即授权股权证明（delegated proof of stake）。

　　DPoS机制要求在产生下一个区块之前，必须验证上一个区块已经被受信任节点所签署。相比于PoS的“全民挖矿”，DPoS则是利用类似“代表大会”的制度来直接选取可信任节点，由这些可信任节点（即见证人）来代替其他持币人行使权力，见证人节点要求长期在线，从而解决了因为PoS签署区块人不是经常在线而可能导致的产块延误等一系列问题。DPoS机制通常能达到万次每秒的交易速度，在网络延迟低的情况下可以达到十万秒级别，非常适合企业级的应用。

　　04 其他共识机制

　　区块链系统中还有其它共识机制比如联盟链常用的PBFT，新经币（NEM）用的POI等。这些共识机制是为了解决现有共识机制的一些缺点而被提出的。但目前使用的系统不如POW，POS和DPOS多。

　　共识机制是区块链系统的核心，它决定了一个区块链系统的去中心化程度，性能和安全性。因此公链的开发中，共识机制的设计是核心和关键。

　　❻ 怎样明白区块链中的共识机制

　　所谓共识，简单理解就是指大家都达成一致的意思。

　　在区块链中，其实就是一个规则，每个节点都按照这个规则去确认各自的数据，最后维护整个网络的数据库保持一致。

　　如果以生活中的例子来举例的话，比如今天公司开个会议，但是由于老总不在，需要大家讨论决定一个项目做与否。

　　在这么一个群龙无首的环境中？

　　❼ 什么是区块链共识

　　所谓“共识机制”，是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。再通俗一点来讲，如果中国一名微博大V、美国一名虚拟币玩家、一名非洲留学生和一名欧洲旅行者互不相识，但他们都一致认为你是个好人，那么基本上就可以断定你这人还不坏。

　　区块链作为一种按时间顺序存储数据的数据结构，可支持不同的共识机制。共识机制是区块链技术的重要组件。区块链共识机制的目标是使所有的诚实节点保存一致的区块链视图，同时满足两个性质：

　　1）一致性。所有诚实节点保存的区块链的前缀部分完全相同。

　　2）有效性。由某诚实节点发布的信息终将被其他所有诚实节点记录在自己的区块链中。

　　❽ 区块链的共识机制

　　所谓“共识机制”，是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。北京木奇移动技术有限公司，专业的区块链外包开发公司，欢迎洽谈合作。下面我们将一下区块链的几种共识机制，希望对大家了解区块链基础技术有帮助。

　　因为区块链技术的发展， 大家对共识机制这个词也不再陌生，随着技术发展，各种创新的共识机制也在发展。

　　POW工作量证明

　　比特币就是使用PoW工作量证明机制，到后来的以太坊都是PoW的共识机制。Pow相当于算出很难的数学难题，就是计算出新区块的hash值，而且计算的难度会每一段时间就会调整。PoW虽然是大家比较认可的共识机制,计算会消耗大量的能源,还有可能会污染环境。

　　POS权益证明

　　通过持有Token的数量和时长来决定获得记账权的机率。相比POW，POS避免了挖矿造成大量的资源浪费，缩短了各个节点之间达成共识的时间，网络环境好的话可实现毫秒级，对节点性能要求低。

　　但POS的缺点同样明显，持有Token多的节点更有机会获得记账权，这将导致“马太效应”，富者越富，破坏了区块链的去中心化。

　　DPOS权益证明

　　DPOS委托权益证明与POS原理相同，其主要区别在于，DPOS的Token持有者可以投票选举代理人作为超级节点，负责在网络上生产区块并维护共识规则。如果这些节点未能履行职责，将投票选出新的节点。同样的弊端也是倾向于中心化。

　　POA权威证明

　　POA节点之间无需进行通信即可达成共识，因此效率极高。并且它也能很好地对抗算力攻击，安全性较高。但是POA需要一个集中的权威节点来验证身份，这就意味着它会损害区块链的去中心化，这也是在去中心化和提高效率之间的妥协。

　　❾ 现在大火的区块链技术能在汽车行业发挥什么作用呢

　　区块链技术在汽车行业的发展上发挥着重要作用，比如：在汽车行业供应链上形成生态联盟，在二手车市场的应用，在汽车安全方面的应用等等。

　　一、基于区块链科技的汽车行业供应链金融联盟生态

　　基于区块链技术的集成供应链信息平台将汽车供应网络中的企业以联盟链的形式相互连接通过sdpos共识机制，建立多中心高效供应体系连锁信息系统、汽车零部件来源、生产流程、销售渠道跟踪、维护记录和其他重要信息都记录在此链中。汽车制造过程中产生的信息会自动触发相应的智能合约，实现供电自动记录链中上下游企业交易信息，自动支付货款传递，最终形成以汽车产品信息流为主体、业务流和物流流以流动和资金流为支撑的信息结构使产品信息高效可实现准确的存储和可追溯性。

　　❿ 区块链的共识机制

　　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)。