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2024年比特币减半周期你需要知道的一切 - 知乎

2024年比特币减半周期你需要知道的一切 - 知乎首发于周期切换模式写文章登录/注册2024年比特币减半周期你需要知道的一切哈希教授+buerhuabiquan本篇内容将讲述比特币 3 次波澜壮阔的牛市周期是如何走的，比特币每次减半前后的回调是不是空穴来风？大牛市之前必然有最后一跌？下一轮比特币的高点在哪里？了解更多加密货币周期的历史规律和市场的走势，帮助你在迎接下一次牛市前跑在市场前面首先本篇文章的结论1、2024 年比特币减半事件将拉开下一轮大牛市的序幕 2、比特币减半后的一年多虽然是牛市但也不是一帆风顺，三轮牛市中间都经历了几次40%+的跌幅 3、减半前后的两个月最容易发生暴跌幅度10～60%不等 4、2012年减半前2个月（跌幅10%），2016年减半后两个月（跌幅40%），2020年减半前2个月（跌幅63%） 5、下一轮比特币的高点将会在 12 万美元左右加密数字货币已经经历了 3 次波澜壮阔的牛熊周期，上一轮牛市比特币在 2021 年突破 1 万亿美元，跻身万亿美元市值俱乐部。在全球市值资产第6位，仅次于谷歌超越腾讯、阿里、Facebook等巨头，比特币市值已达黄金的10%，白银的69%。在经历过2022的至暗时刻后，2023年新一轮牛熊周期中，比特币以123%涨幅领先于全球的大类资产。比特币减半周期的历史价格比特币的减半周期一直是加密货币市场的一项备受瞩目的事件，是推动比特币进入新一轮牛市的重要催化剂，而其历史价格走势更是为投资者提供了一幅波澜壮阔的图景。让我们一同回顾比特币减半周期的历史，深入挖掘其中的价格规律与市场特征。前三次减半都迎来了 BTC 价格的大幅上涨，具体情况见下图2024 年的减半已经进入倒计时阶段，宏观周期正处于转向阶段，明年准备开启下一轮的放水和货币宽松。无数项目方也在准备新的叙事迎接新一轮减半周期，尤其是比特币生态可能会把17年ETH上的1CO再玩一遍。传统金融机构贝莱德等也在准备比特币现货ETF，在诸多合力的推动下，历史终将重演，新一轮牛市的开启指日可待。下面我们来客观回顾一下 BTC 历史上的三次减半周期市场情况。第一次减半:2012.11.28新叙事：比特币专业矿机的诞生以及应用 / 支付场景的快速拓展/ 价格走势：2011 年6月开始经历了Mt. Gox等多起大额 BTC 被盗事件，BTC 价格下跌幅达到 90%+，最低价2USD，2012年初开始进入上涨趋势。减半前2个月：（2016年10月）出现较大跌幅约为10%。减半后半年：2013年5月～6月，连跌了两个月相比较于4月的高点，下跌约66%（从259U跌至86U），距离在2013年12月，比特币价格达到本轮新的历史高点，在减半后上涨约100倍牛市结束事件：人民银行等五部委发布关于防范比特币风险的通知、2014年2月门头沟申请破产。第二次减半:2016.7.10新叙事：以太坊智能合约诞生的ICO牛市价格走势：2015年开始BTC 开始上涨一直涨到2016年6月，从 152U 涨到 779U， 5 倍的涨幅。减半后开始了两个月（2016年7～8月）的下跌，最低465U回调幅度40%。之后再次上涨直到发生著名的94事件(中国禁止ICO)，九月最高点的回调幅度也是40%，因为有前一轮的经验，当所有人都觉得这轮牛市因为政策提前结束了牛市的时候，交易所纷纷出海，ICO继续狂热，比特币也伴随CME和CBOE要上比特币期货合约再次上涨直到17年12月 17 日到达最高点19927U。牛市结束事件：在2017年12月芝加哥商品交易所（CME）和芝加哥期权交易所（CBOE）推出了比特币期货合约第三次减半:2020.5.12新叙事：DeFi、NFT、GameFi、灰度价格走势：从2019年开始比特币吸引了传统行业巨头的目光，富达、JP 摩根、facebook 等陆续加入，BTC 从 3000-4000U 一直上涨到Facebook听证会前的14000U，接近5倍。减半前的两个月发生了著名的「312」事件，比特币两日累计跌幅超过 50%，币价重回 4000U 以下。减半后一个月，从高点回调约15%，然后开始了比特币有史以来最长的连涨周期。直到4月Coinbase上市和519事件（中国严厉打击比特币交易），期间比特币最大回调幅度56%，又是当所有人都觉得这轮牛市已经结束的时候，随着NFT、GameFi等叙事大量新人涌入，直接2021年12月到达最高点69000U。牛市结束事件：比特币期货ETF上市交易、纳斯达克指数到达高点后开始下跌、FTX、LUNA暴雷 2024年4月第四次减半即将到来（2024年04月23日），整个比特币社区都在密切关注着比特币 ETF 的申请审批进展比特币生态诞生的新玩法。随着美联储加息接近尾声，以及比特币现货ETF的通过将会吸引千亿级别的资金进场。2024-2025年我们一同见证比特币现货ETF通过的历史进程和下一轮波澜壮阔的牛市。发布于 2023-11-26 00:05・IP 属地广东比特币 (Bitcoin)币圈区块链赞同 223 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录周期穿

比特币减半，会产生哪些影响？ - 知乎

比特币减半，会产生哪些影响？ - 知乎切换模式写文章登录/注册比特币减半，会产生哪些影响？加密吹风机认知创造价值！一、比特币减半 1.1 减半概念介绍中本聪当初在设计比特币体系的时候，为了控制比特币的总体发行量(本质上是在模拟黄金，由于黄金储量有限，挖掘速率会越来越慢,因此比特币也被成为数字黄金，比特币生产也俗称挖矿)，规定了在每产生210000个区块后，比特币产量减半。一开始每个区块产生50个比特币，后来逐步减半，直到逼近为零。由于比特币根据算力设置了难度系数，大约平均10分钟产生一个区块，因此大约每四年减半一次，以此规律计算到2040年比特币将达到其设定的2100万个上限。图片来源于OKEx官网，https://www.okex.me/btchalving 比特币上一次减半发生在2016年7月9日，出块奖励由25个比特币变成 12.5个。据OKEx官网显示，比特币最近一次减半将于630000区块高度发生，时间大概是2020年5月12日，此后区块奖励将再次减半到6.25个比特币。 1.2历次减半后长期走势变化比特币走势图纵观历史上市场对比特币价格减半的反应，比特币资产呈现出明显的上涨势头。截至到今日，历史上共发生两次比特币减半事件，第一次在2012年11月28日，币价为12.3美元；第二次在2016年7月9日，币价为650.6美元。自2012年11月第一次减半后到2013年11月的一年间，比特币价格上涨了82.1%。同样，在2016年7月第二次减半之后，在短短一年时间里比特币价格从651美元跃升至2518美元达到了3倍的飙升。两次比特币减半紧跟其后的就是加密货币市场的牛市，且第一与第二次减产间隔中币价涨幅高达5289%。当前大家普遍对于减半有了一个币价预期上涨的利好预期。时隔四年，比特币2020年5月再次迎来减半。那么影响比特币减半后币价走势的因素有哪些呢？比特币减半又将给比特币生态带来哪些影响呢？二、减半对比特币价格的影响 2.1影响比特币价格的因素比特币产量减半，投资者会产生未来一段时间内供应下降的预期，打破原有的供需平衡。按照经济学定价原理分析，假定在需求增速不变的情况下，供应增速下降，价格理论上会上涨。当然，实际上比特币价格变化受多方面因素影响。除了比特币网络本身的实用性和网络性能、竞品发展、挖矿成本外，还有全球政治经济事件、舆论影响、巨鲸账户变动等因素，具体为以下几点：1）实用性比特币白皮书构建了一个基于P2P网络传输的去中心化的电子现金系统，通过这个系统，我们可以实现全球的即时电子现金转移，解决在互联网上产生、存储和传递交换价值问题。绝妙设计带来的应用便利性和安全性是决定比特币用户共识的关键因素。2）网络性能网络性能会影响比特币的价格。2013 年下半年比特币网络开始出现拥堵问题，导致其手续费过高，交易长时间无法打包，这在根本上威胁了其“电子现金系统”的定位。2017年BTC施行了隔离见证、闪电网络的扩容方案，但效果并不显著。BTC依然无法摆脱拥堵和高手续费问题，难以担负起现金“支付”这个最为重要的功能，走上“电子黄金”的储值道路。3）竞品发展竞品的发展完善会分流走同一赛道的群体共识。对比特币的扩容方案之争，直接导致了2017年8月1日比特币硬分叉出BCH。2018年11月16日BCH又硬分叉为BCHABC和BCHSV，共识再次分裂。原本的比特币社区一分为三，且三者都在强调自己是遵循中本聪志向的正统之路，BTC共识需求也被大大分流。4）挖矿成本挖矿成本对于POW挖矿模式的区块链token，这是影响其价格很重要的一个因素。在获得比特币的过程中，花费了电力使用该设备，电价和设备的价格决定了其token的产生就附加了一些成本在里面。而且区块链加密安全程度越高，采矿难度就越大，token就越难开采，这也就影响价格和与能源使用成本的关系。5）全球政治经济事件比特币具有风险资产与避险资产集合的属性，对某些类型的全球政治经济事件起反应。比特币在过去一年有多次追逐避险资产上涨的历史，比如今年一月初，因为美国空袭杀死了伊朗圣城军的首领，伊朗对驻扎在伊拉克的美军基地发动了导弹袭击作为报复，比特币在当周从不到7000美元飙升至近8500美元。而在2019年年中，随着中美之间的贸易紧张局势升级，特朗普政府在五月份宣布提高对中国进口商品的关税，同时伴随着市场对人民币贬值的担忧，比特币在两个月种飙升了100%以上。6.）各国政府的政策世界各国对区块链技术的态度基本是积极拥抱，但对比特币却态度不一。各国政府对比特币的态度及政策,会极大影响市场投资者的热度。7.）舆论影响大众传媒对比特币的关注和报道，会促使比特币走进普通大众的视野。且媒体积极或消极的报道会影响公众对比特币的看法，并影响到大家的购买决策。8）安全事件如黑客入侵交易所、比特币巨鲸账户被盗等安全事件会打击用户对加密资产的信心，导致币种价格暴跌。9）巨鲸账户比特币巨鲸账户以及如PlusToken钱包内的资金异动，大量的比特币数额也会使得投资者担心抛售压力，短期内导致市场看空情绪积聚。 2.2 挖矿成本变化对比特币价格的影响比特币减半将直接影响其矿工的挖矿成本变化，我们主要从这个角度进行探究。挖矿的实质可简单理解为全世界所有的矿机通过竞争计算随机数哈希值的方式获取新区块记帐权的过程。成功抢到记账权的矿工，会获得系统新生的比特币奖励。因此理想状态下矿工获得挖矿权的概率为矿机算力占全世界总算力的比例。2.2.1影响比特币矿工挖矿成本的因素有：1）区块奖励区块奖励（Block Reward）是矿工通过算力解决相关数学难题并创建新区块后所获得的奖励。2）算力算力（Hashrate），指每秒计算哈希值的次数，用于衡量矿工的计算能力。算力越高，挖到区块的概率越大。3）全网算力全网算力既网络中所有参与挖矿的矿机算力总和。全网算力越大对莱特币网络整体的稳定性和安全性越好。4）运营成本：（电力成本，主要是水电和网络宽带费用托管成本，矿工接入矿池的上交/扣除部分）由此推算出矿工利润部分：矿工利润=币价*区块奖励*（矿工所占算力/全网算力）-运营成本矿工的利润部分主要与币价、区块奖励、矿机本身的性能、运营成本、以及全网算力有关。区块减半直接缩减了矿工的挖矿收益，而运营成本在短时间内波动不大，矿机性能和成本也是固定不变的。因此，减半对矿工盈利的影响要参考币价和全网算力变化因素。2.2.2 价格影响挖矿利润变化，也是影响全网算力的主要因素比特币价格上涨会导致挖矿利润增加，对矿工的吸引力增强，此时全网算力便会增加。系统会在下一个周期调整难度，此时比特币挖矿难度会变高，挖矿成本也会变高。相对应的，比特币价格下跌会导致挖矿利润减少，促使部分矿工退出或挖取其他同算法币种，这就直接导致了全网算力的下降调整。当然，价格下跌也会导致市场抛售情绪累积，此时价格更进一步的下降，会有更多的矿工退出挖矿，直到形成新的币价平衡。一但市场转暖币价上涨，此时挖矿难度较小，挖矿利润增多，挖矿的吸引力重新变大，矿工再次加入，竞争回归激烈，以此循环。2.2.3 减半时间差带来的算力变化同比特币一样，分叉币BCH和BSV已分别于2020年4月8日和2020年4月10日完成了减产。由于BCH、BSV和BTC所使用的工作量证明算法都是 SHA256，因此三个币种的算法共通，矿机共通，算力在三种密码货币网络间是流动的，矿工追求更高收益的动机使得BTC、BCH、BSV有着相近的挖矿日收益。但三者减半时间差会带来一定的影响。由于BCH、BSV的减半时间早于BTC，这就导致BCH挖矿收入也先减半，在BCH币价没有翻倍的情况下，会导致部分矿工转去挖取没有减半的BTC，先减半的网络将流失大量的算力。币价的波动可以改变算力流动的方向，如果在减半的同时BCH或BSV币价上涨，就会减少算力的流出；如果因减半预期或其他原因BTC币价上涨，就会吸引更多算力流向BTC。直到三者的挖矿收益形成平衡。 2.3减半对比特币长期走势的影响减半会使得比特币盈亏平衡成本骤变。盈亏平衡成本指的是矿工矿场在正常运转下，用矿机挖矿获得的收益还不足以支付挖矿消耗的电费时的币价，也可以理解为挖出某一种币的挖矿成本价或关机价，此时挖矿利润为0。如果币价跌破“关机价格”，那么挖矿自然就会亏损。（图片来源于OK矿池，4月24日）由上文内容我们可以得到关于关机币价的以下公式：关机币价*区块奖励*（矿工所占算力/全网算力）=运营成本。减半瞬时，单台矿机的运营成本基本不变，矿工算力占全网算力的比例也几乎不变，比特币挖矿奖励减半，将导致单台矿机挖到币的数量减半，从而其“关机币价”将变为原来两倍。当然由于BTC\BCH\BSV三者算法共通，会有部分算力切换到BCH\BSV网络，直到三者的挖矿收益形成新的平衡。从全局来看，此时BTC/BCH/BSV均完成减半，三者算力总和大致不变的情况下，其挖矿成本底便整体抬升为原来两倍，也就是说，单个币所蕴含的“内在价值”提升了两倍。这就会导致BTC减半之后，会导致部分矿机关机。虽然币的价格、全网算力和电力成本是不断变化的，关机币价也会随之动态调整，但它一定是抬高的。商品价格受供求关系的影响,围绕价值上下波动,是价值规律的表现形式，挖矿成本底的上升将促使比特币围绕更高的价值线上下波动。 2.4 减半对比特币短期走势的影响通过对比特币上次减产短期历史数据的纵向比较分析，我们看到：1.比特币在减产日到来前，会出现短周期的上涨趋势；2.在减半到来后，比特币价格反而下跌。这是因为比特币减产日前的价格变化中，不仅蕴含价值的增长，也充斥着投机性机会。当供给减少这个明显事件临近的时候，大部分人会透支供给利好预期，使得供给减少导致的价格上涨转化为不可量化的需求之上，产生价格泡沫。当供给减少兑现的时候，反而是需求不断回归平衡的时候，如果没有其它的利好预期继续接力，那么后面就容易因为炒预期的这些资金离场而导致价格逐步回落。预计本次比特币减半也将大概率跟随此种规律。当然这并不绝对，短期内影响市场的因素太多，减产这件事情只是其中之一。比如现在很多经济学家担忧经济会进入萧条，这可能导致资金避险情绪高涨，比特币再次成为炒作的噱头币价大涨。三、比特币减半对利益相关者的影响1）矿工：对于单独生产出来的比特币矿机来说，随着全球总算力的持续增加，其挖BTC的收益一定是逐步递减并逐步趋近于零，落后的挖矿方法或设备将面临淘汰。减半致使矿工挖矿奖励减半，当币价没有同比例上涨的情况下，矿工挖矿绝对收益减少，一旦价格下跌过多，高成本的矿工将入不敷出只得选择关机。实际上，BTC的算力在上一次减半后有一定幅度的下降，8月27日，比特币减半后做了第一次难度调整，降低7.61%,这代表了有部分矿工退出挖矿的行为。2）矿池：减半导致挖矿成本的上升，会促使BTC围绕更高的价值线上下波动，这使得矿工对比特币的最低价格有了更高的要求。在挖矿硬件保持不变的情况下，BTC减半会导致个人矿工挖到币的概率变小，因此个人矿工挖矿的方式将会使盈利时间有更高的不确定性。这都将阻碍普通用户进场成为矿工的速率且促使更多矿工加入矿池平滑收益，因而BTC减半会使矿池集中化风险变高。3）矿机生产商：比特币价格与矿机订单的关系本质就是供需平衡关系，当比特币价格上涨时，矿场主或者矿机投资者预期未来比特币收益上涨,矿机订单增加;当比特币价格下跌时，投矿场主或者矿机投资者预期未来比特币收益下跌，矿机订单减少。挖矿成本底的抬升对矿机生产商研发更高效率的矿机提出了要求。4）投资者：由比特币减产造成买币者的币价上涨或下跌预期，将会导致其对比特币的关注和买进卖出行为。本文链接：https://www.8btc.com/media/587384转载请注明文章出处编辑于 2020-06-24 15:26虚拟货币比特币 (Bitcoin)比特币矿池赞同 3添加评论分享喜欢收藏申请

比特币减半历史：回顾过去 - 知乎

比特币减半历史：回顾过去 - 知乎切换模式写文章登录/注册比特币减半历史：回顾过去小鱼返佣比特币减半——自 2012 年以来大幅削减奖励并产生 FOMO。“泡沫破裂”预测如此之多，但准确性却很低比特币的区块奖励每 210,000 个区块或大约每四年减半。比特币通货膨胀率的有序降低被称为“减半”，引发了无币者怀疑论者对泡沫破裂的无休止的预测。下一次减半将于 2024 年 4 月 17 日（预计）到来，届时区块奖励将从 6.25 BTC 减少至 3.125 BTC快速回顾一下 2012 年比特币第一次减半的情况。当时你可能都不知道加密货币是什么2012 年 11 月 28 日：第一片第一次比特币减半削减了前 50% 的比特币挖矿奖励——从每个区块50 比特币减少到 25 比特币。当时，减半的影响还没有被定价，大家焦急地观望着，减半当天收盘价为 12.20 美元在 2012 年第一次减半后的几个月里，由于利润较低的矿工关闭机器以降低成本，网络哈希率和难度下降。然而，到 2013 年初，比特币开始了第一次大牛市，到年底从 13 美元飙升至约 1,000 美元事实证明，对矿工投降的担忧很大程度上是没有根据的。网络嗡嗡作响，比特币社区早早吸取了教训：减半对比特币网络和比特币价格都是利好2012 年 11 月 28 日比特币总供应量：10,500,000减半日收盘价：12.20 美元审视第一次减半前后的“比特币已死”叙事在减半之前，从 2010 年 12 月到 2012 年 11 月，只有几篇零散的文章批评比特币的生存能力。这些可能反映了对比特币波动性和缺乏主流采用的怀疑在减半前的几个月（2012 年 9 月至 10 月），没有任何批评文章。价格相对稳定在10-15美元左右2013 年 4 月，批评言论开始增多，三篇关于比特币未来的非常负面的文章被 Slate 称为“比特币傻瓜黄金”，而 Chron 则解释了为什么比特币注定会失败。与此同时，价格首次大幅飙升，达到 213 美元的峰值。这种波动可能会再次引发人们的怀疑。负面报道在 2014 年 3 月达到顶峰，比特币从 1,132 美元的高点跌至 555 美元。热门网站发布了大约七篇批评文章，质疑比特币的可行性。2014 年全年，在价格波动或崩盘期间，批评文章的数量会出现周期性激增。导致这些文章出现频率飙升的事件之一是Mt. Gox 的关闭，该交易所处理了全球 70% 的 BTC 交易。到 2014 年底，即使存在波动，负面叙述的速度也有所放缓，2014 年 4 月至 11 月期间只有 8 篇批评文章。这表明主流采用率的不断提高正在抑制怀疑情绪如果您在第一次减半期间投资 100 美元比特币会怎样？如果有人有先见之明，在 2012 年 11 月 28 日（第一次减半的日期）投资 100 美元的比特币，那么截至 2023 年 9 月 14 日，这笔投资的价值将达到惊人的 1,629,387 美元，而比特币的价格为 26,293.87 美元。换句话说，简单的 100 美元投资将在短短 10 年多的时间里带来超过 160 万美元的利润。在比特币四年一次减半带来的内在供应冲击以及主流采用加速的推动下，比特币给最早的投资者带来了可能是现代历史上最大的投资回报。这一切都始于 2012 年的第一次减半，它带来了第一波价格大幅上涨，并为未来的巨大收益奠定了基础。2016 年 7 月 9 日：为繁荣做好准备第二次减半使区块奖励又减少了 50%——从 25 BTC 减少到 12.5 BTC。2012年的记忆犹新，大家期待减半带来的另一场牛市。许多人预测价格将会上涨。然而，一些人警告说，较小的挖矿奖励可能会降低挖矿利润并损害网络我们都知道接下来发生了什么……比特币在2017年经历了令人难以置信的牛市，到年底其价格已升至近2万美元，这是加密货币第一次成为全球关注的焦点。这为四年后更大规模的牛市奠定了基础……2016 年 7 月 9 日比特币总供应量：15,750,000减半日收盘价：$640.56审视第二次减半前后的“比特币已死”叙事随着第二次减半的临近，负面报道开始增多。从 2014 年 12 月到 2016 年 7 月，有关比特币未来的负面文章周期性激增，特别是在价格波动或崩盘期间。一些亮点包括：2014 年 12 月，热门出版物发表了六篇高度负面的文章，其中两篇质疑比特币的可行性。2015 年 1 月，发布了 14 篇文章，其中大多数称其为“比特币的终结”2015 年 3 月，一篇文章警告比特币即将消失，而《金融时报》则自信地预测比特币（或一般的加密货币）成为主流货币的机会为零在第二次减半之前的几个月（2015年11月至2016年7月），出现了多篇负面文章。2016年7月9日减半后，有关比特币未来的负面文章明显减少。然而，2016 年 11 月，一些关键言论浮出水面批评加剧的时期往往与价格的大幅波动和崩盘相关。比特币在此期间经历了异常波动，因为它从一个利基实验成长为更主流的资产类别。此外，备受瞩目的交易所黑客攻击、扩容解决方案的争议以及监管的不确定性都给比特币带来了挑战。Mt. Gox 黑客事件以及关于隔离见证和硬分叉的争论引发了人们对比特币安全、治理和高效发展能力的质疑。像以太坊这样的新型竞争性加密货币的迅速出现也挑战了比特币仍将是主导货币的观念。山寨币和代币的兴起凸显了比特币的局限性，并引发了对其长期价值的争论如果您在第二次减半期间投资 100 美元比特币会怎样？如果您在 2016 年 7 月 9 日（第二次减半的那天）投资了 100 美元比特币，那么您的投资现在价值约为 4,000 美元。当天比特币价格为640.56美元。按照今天 26,293 美元的价格计算，当时 100 美元可以购买的 0.1555 BTC 现在价值约为 4,092 美元——回报率超过初始投资的 40 倍2020 年 5 月 11 日：再增加 100 万第三次减半，挖矿奖励再次减半。如此可预测，却如此具有开创性。随着挖矿奖励大幅削减至每块 6.25 BTC，比特币正在为另一场牛市做好准备关于越来越多的机构采用比特币以及将比特币作为通胀对冲工具的猜测比比皆是。减半后，比特币价格再次飙升。社区此时已经准备好了——他们已经吸取了教训。人们热切期待减半日，但真正的庆祝活动直到 2021 年令人难以置信的牛市才开始。许多人预计历史将在 2024 年重演。但是，会吗？2020 年 5 月 11 日比特币总供应量：18,375,000减半日收盘价：$8,605.03审视第三次减半前后的“比特币已死”叙事减半后，随着比特币变得更加主流，负面报道开始增多。然而，最强烈的怀疑似乎来自经济学家、学者和保守派金融家。2017 年 8 月，有几篇文章预测比特币的消亡，并称其为泡沫。与此同时，比特币价格从约 1,000 美元飙升至约 2 万美元。这种波动可能会再次引发人们的怀疑。2017 年 12 月，随着价格飙升，批评言论达到顶峰。当月，流行出版物上约有 33 篇非常悲观的文章称比特币是骗局或泡沫。价格的大幅上涨引起了媒体的广泛关注和质疑2018 年全年，在价格大幅下跌期间，批评文章的数量会出现周期性激增。比特币讣告文章的频率在 2018 年 11 月至 12 月达到顶峰，当时价格跌破 4,000 美元。此时，对可行性的担忧更多地是由波动性而非关注度的增加引起的。2019 年和 2020 年，批评文章的数量总体有所减少，但围绕价格波动仍保持激增。这表明，尽管怀疑挥之不去，比特币仍在继续获得主流的关注和采用。到了 2021 年，随着 BTC 逼近 6 万美元，批评文章再次激增。然而，这些看跌预测的数量和频率在 2021 年下半年开始下降。这可能表明加密货币终于摆脱了主流金融眼中的“时尚”阶段。如果您在第三次减半期间投资 100 美元比特币会怎样？如果有人决定在 2020 年 5 月 11 日（当时价格为 8,605 美元）投资 100 美元比特币，那么截至 2023 年 9 月 14 日，该投资的价值将为 3,054 美元。换句话说，当价格为 8,605 美元时，投资 100 美元购买比特币就在三年前，不到 10,000 美元的资金就已经获得了超过 2,954 美元的利润（约为原始投资的 29 倍）2024 年及以后谁能想到，下一次减半将再次降低挖矿奖励——至每个区块 3.125 BTC。比特币社区热切期待这一里程碑。这将使比特币的供应更加稀缺，并有望引入新的牛市。比特币的内置减半是一项独特的功能，增加了对其供应发行的可预测控制。其他加密货币也试图复制其模式，但没有其他区块链能像比特币那样在减半和降低通胀方面取得同样的成功。当然，一些批评者认为减半是不必要的，比特币的供应量可以简单地限制在 2100 万个，并立即释放所有单位。但中本聪明智地认识到渐进式、基于规则的发行的重要性及其在提高采用率和公平性方面的作用。如果没有减半，比特币就不会是今天的样子。减半还在每一代比特币用户之间建立联系。那些参与 2012 年第一次减半的人见证了社区的成长并跨越了新的里程碑。那些在 2020 年后加入的人则希望通过早期的减半来了解比特币的根源。减半提醒社区我们已经走了多远，以及我们还需要去哪里审视第四次减半前后的“比特币已死”叙事2021 年 12 月，负面情绪激增，紧随当年早些时候比特币和其他主要加密货币价格大幅调整之后。虽然比特币到 12 月反弹至 45,000 美元以上，但出现的负面消息可能反映出人们对加密货币波动性日益增长的不安。随着 web3 领域的主要参与者开始动摇，这种恐惧在 2022 年更加强烈。2022 年 6 月，当知名人物和流行出版物宣布比特币已死和庞氏骗局的故事爆发时，加密货币市场处于极度恐惧的状态。当月早些时候，加密货币借贷机构摄氏度网络 (Celsius Network) 冻结了提款，Terra 生态系统崩溃（2022 年 5 月），蒸发了数十亿美元的市值。6 月份负面报道一连串，恰逢比特币自 2020 年以来首次跌破 20,000 美元。媒体的叠加效应可能加剧了抛售压力。2022 年 9 月，当比特币再次跌破 19,000 美元时，流行出版物又出现了两则比特币讣告。这一下跌是在更多加密货币失败之后发生的，包括三箭资本和Voyager Digital的破产。尽管市场在 2022 年剩余时间内保持稳定，但围绕机构加密货币敞口的担忧仍在加剧。随着 FTX 的惊人崩溃，这种情况在 11 月达到了顶峰，引发了另一波悲观情绪和对加密货币可行性的怀疑。总之，“比特币已死”媒体报道的周期性激增似乎与市场抛售和重大加密货币失败高度相关。随着 2024 年减半的临近，最大的问题是围绕减半重新燃起的看涨情绪能否克服对市场心理的反复打击。然而，如果主流采用率继续增长，负面媒体报道的影响可能会随着时间的推移而减轻发布于 2023-09-27 18:26・IP 属地韩国比特币矿池比特币 (Bitcoin)比特币投资赞同 84 条评论分享喜欢收藏申请

科普｜一文读懂比特币减半：缘由、时间表、带来的行业影响_腾讯新闻

科普｜一文读懂比特币减半：缘由、时间表、带来的行业影响

原作者｜CoinGekco, Will Canny

编译｜Cecilia, bfrenz DAO

来源 | 请见文末“参考资料”

比特币作为加密货币黄金的地位，逐渐巩固。能保证比特币稀缺性和价值的一个机制，就是比特币减半，基本为每四年发生一次。乍一听会觉得比特币减半，对于币价是不好的影响。

但事实也不全然。比特币减半对不同背景的人，也是把双刃剑。这篇文章从零开始介绍了什么是比特币减半，同时解答了目前加密投资者们最关心的问题。

什么是比特币减半？

比特币的总供应量有 2100 万个。底层代码决定了只有 2100 万个比特币会存在。比特币供应量有限，确保了比特币的经济比特币的有限供应是一种强有力的经济表述，并支撑着它的价值体系。

比特币是通过挖矿获得的。目前已存在的 2100 万个比特币预计将在 2140 年前被挖矿挖出来。换句话说，最后一枚新产生的比特币，预计会在 2140 年产出，按照目前的发行速率，还没被挖出的比特币将在这个时间之前。目前矿工们已经挖掘了近 90% 的比特币总供应量，每天挖约 900 个比特币。

为了维持发行速度并增加稀缺性，每个区块中发行的比特币数量会定期减少。这个减少比特币发行的过程，被称为比特币减半。

在预定的区块高度（用于表示特定区块的编号）之后，每个区块中发行的比特币数量将减少到前一个数量的一半。每 4 年或每 21 万个区块后会发生一次新的减半。

最近一次（ 2020 年）减半将每个区块中发行的比特币数量从 12.5 个减少到 6.25 个。这意味着矿工挖掘一个区块后将会得到 6.25 个比特币的奖励，而不是之前的 12.5 个比特币。

比特币减半为什么重要？

比特币减半在经济和持续性方面都具有重要意义。

从经济角度来看，减半为比特币创造了稀缺性，而物以稀为贵。在需求波动的情况下，比特币减半降低了比特币供应的速度。多年来，对比特币的需求不断增长，而供应速度持续下降。

简而言之，这巩固了比特币的价值储存地位。供应速度的降低与需求的增长相结合，确保比特币的价值，随时间增长而增长。考虑到市场情绪和对稀缺商品的渴望，减半对比特币价值的影响超越了供求经济学的范畴。

据估计，目前已有 300 万个比特币因遗忘钱包信息、丢失硬盘或所有人逝世等原因而永久丢失，其中大部分比特币无法找回。考虑到比特币被永久丢失的速度，比特币是一种通缩性货币，而减半进一步增加了这种稀缺性。

从持续性的角度来看，比特币挖矿激励矿工验证区块并保护比特币网络。矿工确保区块链不受恶意攻击。只要比特币的发行仍在继续，矿工就会被吸引参与挖矿，从而保障比特币区块链的安全。

减半保持了供应，从而维持了挖矿。减半通过创造稀缺性，推动价值上升，并减缓比特币的发行速率，吸引更多的矿工来更长时间地保护区块链。

比特币减半图表

下面的图表展示了比特币减半导致代币经济学和矿工奖励的变化。图表显示随着每次减半，区块奖励持续减少，因为供应逐渐随着每次减半而减缓。

下一次比特币减半将预计在2024年5月4日，在区块高度840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

比特币减半日期

比特币的减半算法是在最初的比特币版本中确认并开发的。比特币白皮书里解释了比特币发行量不断减少的原因，以及减半事件的时间表。

在比特币的“创世区块”产生后的四年，并且挖掘量超过 1000 万个比特币和 21 万个区块后，第一次减半发生在 2012 年 11 月 28 日。第一次减半将比特币的挖矿奖励从最初的每个区块 50 个比特币减少到每个区块 25 个比特币。

最近一次减半发生在2020年5月11日，区块高度为 630,000，将比特币区块奖励从 12.5 个减少到 6.25 个比特币。

比特币的下一次减半预计将在2024年5月4日，区块高度为840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

以下是比特币减半日期的表格：

比特币减半事件对比特币价格有何影响？

对于不同人来说，减半有利有弊，是把双刃剑。

对于投资者来说，减半意味着新比特币产生的频率降低，矿工出售比特币的倾向性也减少。历史数据显示，预期的稀缺性对投资者心理产生了积极影响。投资者预期比特币价值上升，可能会出现更多的买盘。

过去的减半事件产生了积极的效果，然而，减半事件对比特币价格的影响很容易受到市场状况的变化而有所不同。

在 2020 年减半前，由于投资者行为和随后的投机，比特币价格上涨了约 40 %。减半之后，比特币的价值升至前一个历史最高点的三倍，达到了新的高点 67000 美元。

对于矿工来说，减半最终意味着奖励减少。建立和维护比特币挖矿设施是一项昂贵的事业，矿工期望区块奖励至少能够弥补这些费用。

当奖励减半时，矿工的收入减少了一半。考虑到当前的价值和运行比特币矿场的成本，如果无法用计算出的挖矿后收入维持设施，许多矿工可能会关闭他们的挖矿设置。

随着矿工停止活动，挖矿算力预计会下降。挖矿算力的减少可能会降低比特币网络的速度，并导致区块链上的交易执行时间比以前更长。如果比特币价格继续上涨，并且矿工认为运行矿场有盈利可言，算力可能会恢复到先前的水平。

根据摩根大通（JPMorgan）在7月中旬发布的研究报告，随着下一次减半事件预计在2024年第二季度到来，比特币（BTC）的算力继续刷新历史新高，矿工之间的竞争升级。

减半将把比特币的发行奖励从6.25 BTC减少到3.125 BTC，报告指出：“这意味着矿工的收入将减少，同时比特币的生产成本将有效地增加。”

报告中的分析师Nikolaos Panigirtzoglou领导的团队写道：“虽然比特币减半被认为对比特币价格有积极影响，因为历史上生产成本充当了一个底线，但对比特币矿工来说却是一个挑战。”

算力指的是在类似比特币这样的工作量证明区块链上挖矿和处理交易所使用的总计算能力。

金融市场对于下次比特币减半的预测

摩根大通（JPMorgan）在报告中指出，下一次比特币减半事件对矿工来说是一次压力测试。因为在下一次减半中，矿工的收入将减少，同时比特币的生产成本还将增加。

摩根大通表示，电力成本较低的矿工将更容易生存，而电力成本较高的矿工可能在减半后处境困难。

据估计，每千瓦时（kWh）电力成本变化 1 美分可能导致比特币生产成本增加 4300 美元。而在新的减半后，随着 1 美分电力成本的变化，生产成本将增加到8600美元，敏感性更高了，高成本矿工，更脆弱了。

另外报告指出，算力的急剧上升意味着比特币矿工之间的竞争加剧，越来越多的挖矿设备会被部署。

不过报告补充说，在减半事件后，“要想算力继续以相同的速度上升，就需要比特币价格持续上涨超过其生产成本，或者交易费用大幅增加，以抵消发行奖励的减少，这是不太可能的。”

总体来说，市场对于大的比特币挖矿市场还是保持乐观的。据 Bernstein 的研究报告显示，美国上市的比特币（BTC）挖矿股票在2022年的加密货币动荡中损失惨重，但今年已经翻了一番以上。

这种复苏主要由两个主要因素推动。首先，由于贝莱德（Blackrock）、富达（Fidelity）等机构提交了交易所交易基金（ETF）备案，改善了市场情绪，导致比特币价格强劲上涨。其次，一些比特币矿工正在利用高性能计算和 AI 领域的机遇，作为“收入多元化策略”。

报告指出：“这是一场独特的生存之战，只有拥有低成本和保守债务状况的一流矿工才能在比特币价格超过生产成本时生存下来，整合产能和市场份额，获得超常利润。”负债较高的较弱矿工无法生存，并且“在加密货币寒冬期间倒闭”，引用了 Core Scientific（CORZQ）最近的破产案例。

目前，第一轮整合已经完成，幸存的矿工现在正在增加产能，以应对预计 2024 年进行的下一次比特币减半。‍‍‍

当所有比特币都被挖完时会发生什么？

你肯定会好奇，在比特币供应在2140年被完全挖完后，比特币网络上的矿工如何获得补偿来保护比特币区块链。当所有比特币都被挖完时，矿工的激励将通过用户支付的比特币区块链交易费用来维持。

参考资料

https://www.coingecko.com/en/coins/bitcoin/bitcoin-halving

https://www.coindesk.com/business/2023/07/17/next-bitcoin-halving-event-could-be-a-stress-test-for-miners-jpmorgan/

https://www.coindesk.com/business/2023/07/07/bitcoin-mining-is-a-game-of-survival-consolidation-and-potential-ai-diversification-bernstein/

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BTC2024年减半前，还会大跌一波吗？ - 知乎

BTC2024年减半前，还会大跌一波吗？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册财经股票A股（人民币普通股票）工作时间选择类问题BTC2024年减半前，还会大跌一波吗？近几天btc上涨至五万多，我怀疑减半前还有没有回调的可能？显示全部关注者20被浏览11,393关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享20 个回答默认排序二本谈币技术推广行业技术员关注全世界都在流行，减半一到，牛市即来的说法币圈流行4年一周期，现在还管用吗？都是扯淡的币圈走势，行情预测就是睁着眼睛说瞎话，骗的是傻子，坑的是孙子，玩的是蠢子。这篇文章肯定会得罪很多人，有需要可以下载保存。K线管不管用？行情从来不确定，你用K线指导交易，庄家用K线卡你脖子，做到精准收割，对于没有监管市场，拉盘砸盘从不需要理由，可能是心情好，也可能家里母猪生蛋了.....你管我？我自己币，想拉就拉，没错，就是这么无法无天。看K线搞短线，不禁让我想起了农村小时候老人说，天线宝宝里面有特码......信息面靠不靠谱？美联储高潮了，鲍威尔眼神迷离，可能会降息，速度操作，每隔一段时间，币圈总要来这么一次。美联储已发报告称比特币、黄金等与宏观数据无关，可很多人硬是宁可信小学初中毕业的KOL，也不信美联储老大，苍天啊，我是庄家我也很开心，钱不要太好骗。别不乐意。谈谈基本面与价格关系，市面上基本面好的项目多吗？太多了，为什么币价不涨呢？有没有想过？真实的币圈，完全不是你想的那样，多点学习，别老呆在韭菜堆，接受韭菜熏陶，只能被割更惨。很多人总喜欢用”顺其自然“来敷衍人生道路上的荆棘坎坷，却很少承认，真正的顺其自然，其实是竭尽全能后的不强求，而非两手一摊不作为-----我是韭菜，这是我命...... 发布于 2024-02-21 19:53赞同 1添加评论分享收藏喜欢收起团子财经关注比特币上周出现小幅度的回档，价格从53,000 美元下滑至50,000 美元，主要是受到比特币ETF买气下滑影响，市场出现资金净流出的现象，另外以太币原先站上3,000 美元也退守2,950美元，没有成功收复近期高点，但本周又创下近期新高，达到3100的高点。其他中小型加密币也受到大盘气氛影响，价格出现更大的跌幅，其中有两个加密币出现较为特殊的状况。首先是Avalanche 出现整个区块链网路停机的问题，持续时间约为16 分钟，开发社群指出区块链网路中有个区块无法完成确认，因此交易出现停摆，这让原生代币AVAX 价格出现下跌，从40 美元下跌至35 美元，跌幅约13%，这算是这几年第一看到Avalanche 主链网路出现停机。虽然大部分加密币的周涨幅不好，但Uniswap（UNI）上周表现相当杰出，周五整整暴涨超过50%，原因是社群通过新的提案，将允许透过代币质押获取交易手续费分成，激励UNI 代币价格从7.1 美元暴涨至12 美元，投资者看好未来质押的年收益，积极买进以抬升UNI 价格。谈完加密币市场后，回头来看比特币大盘走向，目前距离比特币减半只剩不到两个月，比特币是否会因为减半而上涨，由于今年多了一个比特币ETF 的利多因素，我们认为比特币减半确实有高机率拉抬比特币价格。现在美国科技股都已经超过2021 年的高点了，比特币却还停在50,000 美元，比特币减半也有利于基金公司向更多投资人推销ETF，中长期内我们依然看好比特币的价格表现，甚至到5 月之后还有以太币现货ETF 题材可供炒作，然而前提依然是Fed 利率没有太大的改变。Fed 在2 月21 日公布最近一期的会议纪录，内容显示大部分官员一致认为现在还不是时候降息，还需要更多数据才能做出更高效率的决策，虽然现在通膨数据显示通膨在冷却中，但房租、运输跟服务业物价还是颇为顽强，另外季节性因素也同时存在，这严重干扰到Fed 的利率决策，这也将影响加密货币市场中长期的价格走向。比特币ETF规模能否持续成长是更大因素如果刚刚所说的，官员们也对快速降息这个选项感到忧心，物价指数成长速度依然在减缓，他们担心快速降息将重启通膨，人们又会再度花大钱消费，考虑到目前红海运输以及供应链等瓶颈问题再度重演，贸然降息可能导致通膨卷土重来，这时再度激进升息将对美国经济造成二度伤害，因此Fed 目前还不敢贸然行动。Fed 官员也陆续出来发言安抚市场，表示今年稍晚可能会开始降息，但幅度会非常谨慎，他们会聚焦在就业市场是否持续紧迫，经济成长和生产率是否过热，再来才是物价方面的通膨情况，能源价格也可能受到中东冲突影响，因此Fed 不急着降低借贷成本，但降息终会来临。上期我提到利率目前已经见顶，剩下的问题只是「什么时候才会降息」，这次会议纪录出来也是让市场派认为5 月就会降息的交易员死心，目前CME 利率期货已经将3月与5 月降息的机率调降至0%，将期望放到6 月的FOMC，然而机率也仅有65%，不像之前在3 月押注50% 的降息机率，目前市场大部分机构也都发出报告，认为降息时间点会是6月，幅度为一码，在这个基础上目前对市场没有太大的影响。对加密币后续较为不利的因素反而是AI 概念股太过热门，将散户与机构的目光全都吸走，不利于比特币ETF 持续吸纳资金为加密货币市场提供买盘。比特币ETF 甚至在2 月21 日出现3,600 万美元的净流出，这是比特币ETF 发行以来首次见到的情况，基本上就是买家都去炒AI 股，比特币ETF 热门程度自然下降不少。但随着比特币价格下滑至50,000 美元，比特币ETF 资金又再度重新流入，目前比特币买盘动能几乎都来自ETF 了，只要ETF 规模能持续成长，加密货币市场价格就会一直往上走，随着购入成本越来越高，价格也会垫上去，目前整个比特币市场的平均持有成本已经超过1 万美元。展望后市，我认为AI 概念股髓着Nvidia 惊人的财报与最新Sora 模型公开已经告一段落，接下来比特币还有减半题材，只要利率政策没有太大的惊喜，基金公司肯定会借着题材吸引更多散户投资者买入ETF，比特币价格预计会接续上涨，但较为可惜的是，加密货币产业的新用户正在减少，新用户大多直接选择买入比特币ETF，基金公司正在蚕食够多的交易市场。发布于 2024-02-26 12:13赞同 7添加评论分享收藏喜欢

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2024比特币减半倒计时！了解什么是比特币减半

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更新于 2023-05-30 18:05

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导语：下一次比特币(BTC)减半可能发生在2024年4月，并可能对加密货币的价格产生巨大影响。

导语：下一次比特币 (BTC) 减半可能发生在 2024 年4月，并可能对加密货币的价格产生巨大影响。

## 什么是比特币减半？

比特币减半是指开采新区块的奖励减半，这意味着矿工在验证交易时收到的比特币减少了50%。比特币网络的最大供应量是2100万枚BTC。减半规则是写入比特币挖矿算法中的。比特币将每 210,000 个区块（大约每四年）减半一次，直到2140年左右，届时所有2100万枚BTC全部开采完毕。

比特币减半对交易者来说是重要事件，因为这减少了网络产生的新BTC的数量。这也就限制了新BTC的供应，因此如果比特币需求保持强劲，价格可能会上涨。

## 为什么比特币会减半？

比特币是由一个名为“中本聪”的神秘的人或组织创建的。比特币减半规则是写入比特币算法里的。虽然中本聪没有明确解释减半背后的原因，但许多人猜测该系统的设计初衷是为了更快地分发代币，以激励人们加入网络并挖掘新区块。根据这一理论，区块奖励被编程为定期减半，因为随着网络的扩展，奖励的每个代币的价值被认为可能会增加。

另一种理论认为，减半是为了通过保持稀缺性来抵消通货膨胀。从理论上讲，比特币发行速度的放缓意味着，如果需求保持不变，价格将会上涨。比特币的固定总供应量和预先确定的新比特币发行率对冲了通货膨胀的风险。

## 上一次比特币减半发生了什么？

比特币上一次减半是在 2020 年 5 月 11 日，区块奖励从 12.5 枚新BTC降至 6.25 枚新比特币。供应紧缩为该资产提供了看涨情景，当时BTC的价格从 4 月 11 日（减半前一个月）的 6877.62 美元飙升至减半发生时的 8821 美元。尽管波动很大，但价格在接下来的一年里继续上涨，在 2021 年 5 月 11 日达到 49504 美元。

目前尚不清楚下一次减半将如何影响比特币的价格。许多加密货币分析师认为，价格将遵循与前三个减半类似的模式，在事件发生后由于新代币的供应受到限制而上涨。据分析师预测，比特币减半会激发乐观情绪，到2024年4月，比特币可能达到5万美元。

然而，任何价格上涨都将取决于比特币在减半过程中的需求情况。自 2020 年上一次减半以来，市场已经显着成熟，而且现在有更多成熟的加密货币在争夺用户，因此需求不一定会增加——甚至有可能保持不变。

## 下一次比特币减半是什么时候？

根据比特币减半日期的历史，最近三次减半发生在2012年、2016年和2020年。第一次比特币减半发生在2012年，当时挖掘一个区块的奖励从50BTC减少到25BTC。2016年减半事件将区块激励减少到12.5 BTC。2020年区块激励减少到6.25BTC。

下一次比特币减半预计发生在 2024 年，区块奖励将从 6.25 BTC下降到 3.125BTC。减半的确切日期尚不清楚，因为生成新块所需的时间各不相同，网络平均每十分钟生成一个块。减半系统将持续到大约2140年。

## 当所有 2100 万枚比特币都被开采完后会发生什么？

在2100万枚比特币中，大约有1850万枚(约89%)已经被开采出来并在流通。每天，大约有900个新的比特币被开采出来并流通。

随着减半的继续，比特币供应的增长速度将放缓，直到所有2100万枚比特币都被开采出来。当 2100 万枚比特币全被开采出来后，矿工将不再收到用于验证区块的新比特币。然而，他们将继续收取交易费用，作为验证交易的奖励。据估计，最后一个新的比特币将在 2140 年被开采。

到时候比特币会发生什么，答案自会揭晓。

导语：下一次比特币 (BTC) 减半可能发生在 2024 年4月，并可能对加密货币的价格产生巨大影响。

什么是比特币减半？

为什么比特币会减半？

上一次比特币减半发生了什么？

下一次比特币减半是什么时候？

当所有 2100 万枚比特币都被开采完后会发生什么？

在2100万枚比特币中，大约有1850万枚(约89%)已经被开采出来并在流通。每天，大约有900个新的比特币被开采出来并流通。

到时候比特币会发生什么，答案自会揭晓。

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为了维持发行速度并增加稀缺性，每个区块中发行的比特币数量会定期减少。这个减少比特币发行的过程，被称为比特币减半。

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比特币减半在经济和持续性方面都具有重要意义。

减半保持了供应，从而维持了挖矿。减半通过创造稀缺性，推动价值上升，并减缓比特币的发行速率，吸引更多的矿工来更长时间地保护区块链。

比特币减半图表

下面的图表展示了比特币减半导致代币经济学和矿工奖励的变化。图表显示随着每次减半，区块奖励持续减少，因为供应逐渐随着每次减半而减缓。

下一次比特币减半将预计在2024年5月4日，在区块高度840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

比特币减半日期

比特币的减半算法是在最初的比特币版本中确认并开发的。比特币白皮书里解释了比特币发行量不断减少的原因，以及减半事件的时间表。

最近一次减半发生在2020年5月11日，区块高度为 630,000，将比特币区块奖励从 12.5 个减少到 6.25 个比特币。

比特币的下一次减半预计将在2024年5月4日，区块高度为840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

以下是比特币减半日期的表格：

比特币减半事件对比特币价格有何影响？

对于不同人来说，减半有利有弊，是把双刃剑。

过去的减半事件产生了积极的效果，然而，减半事件对比特币价格的影响很容易受到市场状况的变化而有所不同。

对于矿工来说，减半最终意味着奖励减少。建立和维护比特币挖矿设施是一项昂贵的事业，矿工期望区块奖励至少能够弥补这些费用。

减半将把比特币的发行奖励从6.25 BTC减少到3.125 BTC，报告指出：“这意味着矿工的收入将减少，同时比特币的生产成本将有效地增加。”

算力指的是在类似比特币这样的工作量证明区块链上挖矿和处理交易所使用的总计算能力。

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摩根大通表示，电力成本较低的矿工将更容易生存，而电力成本较高的矿工可能在减半后处境困难。

另外报告指出，算力的急剧上升意味着比特币矿工之间的竞争加剧，越来越多的挖矿设备会被部署。

目前，第一轮整合已经完成，幸存的矿工现在正在增加产能，以应对预计 2024 年进行的下一次比特币减半。‍‍‍

当所有比特币都被挖完时会发生什么？

参考资料

https://www.coingecko.com/en/coins/bitcoin/bitcoin-halving

https://www.coindesk.com/business/2023/07/17/next-bitcoin-halving-event-could-be-a-stress-test-for-miners-jpmorgan/

https://www.coindesk.com/business/2023/07/07/bitcoin-mining-is-a-game-of-survival-consolidation-and-potential-ai-diversification-bernstein/

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bfrenz 由 bfrenz App 与 bfrenz DAO 组成，致力于成为新人进入 Web3 的第一站。

bfrenz 核心团队成员曾就职于腾讯、Snapchat 等顶尖互联网公司，拥有超过 10 年的互联网行业从业经验。

打开 bfrenz: https://bfre.nz/

iOS: https://apps.apple.com/app/bfrenz/id1619074410

Android: https://bchat.io/resource/android/release/bfrenz-latest-release.apk

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声明：请读者严格遵守所在地法律法规。以上内容不构成任何投资意见和建议。如有其他问题，请联系 bfrenz 编辑沟通。

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原作者｜CoinGekco, Will Canny

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为了维持发行速度并增加稀缺性，每个区块中发行的比特币数量会定期减少。这个减少比特币发行的过程，被称为比特币减半。

比特币减半为什么重要？

比特币减半在经济和持续性方面都具有重要意义。

减半保持了供应，从而维持了挖矿。减半通过创造稀缺性，推动价值上升，并减缓比特币的发行速率，吸引更多的矿工来更长时间地保护区块链。

比特币减半图表

下面的图表展示了比特币减半导致代币经济学和矿工奖励的变化。图表显示随着每次减半，区块奖励持续减少，因为供应逐渐随着每次减半而减缓。

下一次比特币减半将预计在2024年5月4日，在区块高度840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

比特币减半日期

比特币的减半算法是在最初的比特币版本中确认并开发的。比特币白皮书里解释了比特币发行量不断减少的原因，以及减半事件的时间表。

最近一次减半发生在2020年5月11日，区块高度为 630,000，将比特币区块奖励从 12.5 个减少到 6.25 个比特币。

比特币的下一次减半预计将在2024年5月4日，区块高度为840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

以下是比特币减半日期的表格：

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对于不同人来说，减半有利有弊，是把双刃剑。

过去的减半事件产生了积极的效果，然而，减半事件对比特币价格的影响很容易受到市场状况的变化而有所不同。

对于矿工来说，减半最终意味着奖励减少。建立和维护比特币挖矿设施是一项昂贵的事业，矿工期望区块奖励至少能够弥补这些费用。

减半将把比特币的发行奖励从6.25 BTC减少到3.125 BTC，报告指出：“这意味着矿工的收入将减少，同时比特币的生产成本将有效地增加。”

算力指的是在类似比特币这样的工作量证明区块链上挖矿和处理交易所使用的总计算能力。

金融市场对于下次比特币减半的预测

摩根大通表示，电力成本较低的矿工将更容易生存，而电力成本较高的矿工可能在减半后处境困难。

另外报告指出，算力的急剧上升意味着比特币矿工之间的竞争加剧，越来越多的挖矿设备会被部署。

目前，第一轮整合已经完成，幸存的矿工现在正在增加产能，以应对预计 2024 年进行的下一次比特币减半。‍‍‍

当所有比特币都被挖完时会发生什么？

参考资料

https://www.coingecko.com/en/coins/bitcoin/bitcoin-halving

https://www.coindesk.com/business/2023/07/17/next-bitcoin-halving-event-could-be-a-stress-test-for-miners-jpmorgan/

https://www.coindesk.com/business/2023/07/07/bitcoin-mining-is-a-game-of-survival-consolidation-and-potential-ai-diversification-bernstein/

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科普｜一文读懂比特币减半：缘由、时间表、带来的行业影响_腾讯新闻

科普｜一文读懂比特币减半：缘由、时间表、带来的行业影响

原作者｜CoinGekco, Will Canny

编译｜Cecilia, bfrenz DAO

来源 | 请见文末“参考资料”

什么是比特币减半？

为了维持发行速度并增加稀缺性，每个区块中发行的比特币数量会定期减少。这个减少比特币发行的过程，被称为比特币减半。

比特币减半为什么重要？

比特币减半在经济和持续性方面都具有重要意义。

减半保持了供应，从而维持了挖矿。减半通过创造稀缺性，推动价值上升，并减缓比特币的发行速率，吸引更多的矿工来更长时间地保护区块链。

比特币减半图表

下面的图表展示了比特币减半导致代币经济学和矿工奖励的变化。图表显示随着每次减半，区块奖励持续减少，因为供应逐渐随着每次减半而减缓。

下一次比特币减半将预计在2024年5月4日，在区块高度840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

比特币减半日期

比特币的减半算法是在最初的比特币版本中确认并开发的。比特币白皮书里解释了比特币发行量不断减少的原因，以及减半事件的时间表。

最近一次减半发生在2020年5月11日，区块高度为 630,000，将比特币区块奖励从 12.5 个减少到 6.25 个比特币。

比特币的下一次减半预计将在2024年5月4日，区块高度为840,000时发生。届时，比特币的区块奖励将减少至3.125个比特币。

上一次比特币减半发生在2020年5月11日，区块高度为630,000时。比特币的区块奖励从12.5个减少到6.25个比特币。

以下是比特币减半日期的表格：

比特币减半事件对比特币价格有何影响？

对于不同人来说，减半有利有弊，是把双刃剑。

过去的减半事件产生了积极的效果，然而，减半事件对比特币价格的影响很容易受到市场状况的变化而有所不同。

对于矿工来说，减半最终意味着奖励减少。建立和维护比特币挖矿设施是一项昂贵的事业，矿工期望区块奖励至少能够弥补这些费用。

减半将把比特币的发行奖励从6.25 BTC减少到3.125 BTC，报告指出：“这意味着矿工的收入将减少，同时比特币的生产成本将有效地增加。”

算力指的是在类似比特币这样的工作量证明区块链上挖矿和处理交易所使用的总计算能力。

金融市场对于下次比特币减半的预测

摩根大通表示，电力成本较低的矿工将更容易生存，而电力成本较高的矿工可能在减半后处境困难。

另外报告指出，算力的急剧上升意味着比特币矿工之间的竞争加剧，越来越多的挖矿设备会被部署。

目前，第一轮整合已经完成，幸存的矿工现在正在增加产能，以应对预计 2024 年进行的下一次比特币减半。‍‍‍

当所有比特币都被挖完时会发生什么？

参考资料

https://www.coingecko.com/en/coins/bitcoin/bitcoin-halving

https://www.coindesk.com/business/2023/07/17/next-bitcoin-halving-event-could-be-a-stress-test-for-miners-jpmorgan/

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区块链技术研究综述：原理、进展与应用

主管单位：中国科学技术协会

主办单位：中国通信学会

ISSN 1000-436X CN 11-2102/TN

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通信学报, 2020, 41(1): 134-151 doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020027

综述

区块链技术研究综述：原理、进展与应用

曾诗钦1, 霍如2,3, 黄韬1,3, 刘江1,3, 汪硕1,3, 冯伟4

1 北京邮电大学网络与交换国家重点实验室，北京 100876

2 北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心，北京 100124

3 网络通信与安全紫金山实验室，江苏南京 211111

4 工业和信息化部信息化和软件服务业司，北京 100846

Survey of blockchain:principle,progress and application

ZENG Shiqin1, HUO Ru2,3, HUANG Tao1,3, LIU Jiang1,3, WANG Shuo1,3, FENG Wei4

1 State Key Laboratory of Networking and Switching Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China

2 Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China

3 Purple Mountain Laboratories,Nanjing 211111,China

4 Department of Information Technology Application and Software Services,Beijing 100846,China

通讯作者: 霍如，huoru@bjut.edu.cn

修回日期: 2019-12-12

网络出版日期: 2020-01-25

基金资助:

国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目. 2015AA015702未来网络操作系统发展战略研究基金资助项目. 2019-XY-5

Revised: 2019-12-12

Online: 2020-01-25

Fund supported:

The National High Technology Research and Development Program of China (863 Program). 2015AA015702The Development Strategy Research of Future Network Operating System. 2019-XY-5

作者简介 About authors

曾诗钦（1995-），男，广西南宁人，北京邮电大学博士生，主要研究方向为区块链、标识解析技术、工业互联网

。

霍如（1988-），女，黑龙江哈尔滨人，博士，北京工业大学讲师，主要研究方向为计算机网络、信息中心网络、网络缓存策略与算法、工业互联网、标识解析技术等。

。

黄韬（1980-），男，重庆人，博士，北京邮电大学教授，主要研究方向为未来网络体系架构、软件定义网络、网络虚拟化等。

。

刘江（1983-），男，河南郑州人，博士，北京邮电大学教授，主要研究方向为未来网络体系架构、软件定义网络、网络虚拟化、信息中心网络等。

。

汪硕（1991-），男，河南灵宝人，博士，北京邮电大学在站博士后，主要研究方向为数据中心网络、软件定义网络、网络流量调度等。

。

冯伟（1980-），男，河北邯郸人，博士，工业和信息化部副研究员，主要研究方向为工业互联网平台、数字孪生、信息化和工业化融合发展关键技术等

。

摘要

区块链是一种分布式账本技术，依靠智能合约等逻辑控制功能演变为完整的存储系统。其分类方式、服务模式和应用需求的变化导致核心技术形态的多样性发展。为了完整地认知区块链生态系统，设计了一个层次化的区块链技术体系结构，进一步深入剖析区块链每层结构的基本原理、技术关联以及研究进展，系统归纳典型区块链项目的技术选型和特点，最后给出智慧城市、工业互联网等区块链前沿应用方向，提出区块链技术挑战与研究展望。

关键词：

区块链

;

加密货币

;

去中心化

;

层次化技术体系结构

;

技术多样性

;

工业区块链

Abstract

Blockchain is a kind of distributed ledger technology that upgrades to a complete storage system by adding logic control functions such as intelligent contracts.With the changes of its classification,service mode and application requirements,the core technology forms of Blockchain show diversified development.In order to understand the Blockchain ecosystem thoroughly,a hierarchical technology architecture of Blockchain was proposed.Furthermore,each layer of blockchain was analyzed from the perspectives of basic principle,related technologies and research progress in-depth.Moreover,the technology selections and characteristics of typical Blockchain projects were summarized systematically.Finally,some application directions of blockchain frontiers,technology challenges and research prospects including Smart Cities and Industrial Internet were given.

Keywords：

blockchain

;

cryptocurrency

;

decentralization

;

hierarchical technology architecture

;

technology diversity

;

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本文引用格式

曾诗钦, 霍如, 黄韬, 刘江, 汪硕, 冯伟. 区块链技术研究综述：原理、进展与应用. 通信学报[J], 2020, 41(1): 134-151 doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2020027

ZENG Shiqin. Survey of blockchain:principle,progress and application. Journal on Communications[J], 2020, 41(1): 134-151 doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2020027

1 引言

2008年，中本聪提出了去中心化加密货币——比特币（bitcoin）的设计构想。2009年，比特币系统开始运行，标志着比特币的正式诞生。2010—2015 年，比特币逐渐进入大众视野。2016—2018年，随着各国陆续对比特币进行公开表态以及世界主流经济的不确定性增强，比特币的受关注程度激增，需求量迅速扩大。事实上，比特币是区块链技术最成功的应用场景之一。伴随着以太坊（ethereum）等开源区块链平台的诞生以及大量去中心化应用（DApp,decentralized application）的落地，区块链技术在更多的行业中得到了应用。

由于具备过程可信和去中心化两大特点，区块链能够在多利益主体参与的场景下以低成本的方式构建信任基础，旨在重塑社会信用体系。近两年来区块链发展迅速，人们开始尝试将其应用于金融、教育、医疗、物流等领域。但是，资源浪费、运行低效等问题制约着区块链的发展，这些因素造成区块链分类方式、服务模式和应用需求发生快速变化，进一步导致核心技术朝多样化方向发展，因此有必要采取通用的结构分析区块链项目的技术路线和特点，以梳理和明确区块链的研究方向。

区块链涵盖多种技术，相关概念易混淆，且应用场景繁多，为此，已有相关综述主要从技术体系结构、技术挑战和应用场景等角度来梳理区块链的最新进展、技术差异和联系，总结技术形态和应用价值。袁勇等[1]给出了区块链基本模型，以比特币为例将非许可链分为数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层；邵奇峰等[2]结合开源项目细节，对比了多种企业级区块链（许可链）的技术特点；Yang等[3]总结了基于区块链的网络服务架构的特点、挑战和发展趋势；韩璇等[4]系统性归纳了区块链安全问题的研究现状；Ali等[5]总结了区块链在物联网方面的应用研究进展、趋势。上述文献虽然归纳得较为完整，但是都没有从许可链与非许可链共性技术的角度进行通用的层次结构分析，没有体现出区块链技术与组网路由、数据结构、同步机制等已有技术的关联性，且缺少对区块链项目的差异分析。本文则对有关概念进行区分，探讨了通用的层次化技术结构及其与已有技术的关联性，并针对该结构横向分析相关学术研究进展；根据分层结构对比部分区块链项目的技术选型；最后以智慧城市场景、边缘计算和人工智能技术为代表介绍区块链应用研究现状，给出区块链技术挑战与研究展望。

2 相关概念

随着区块链技术的深入研究，不断衍生出了很多相关的术语，例如“中心化”“去中心化”“公链”“联盟链”等。为了全面地了解区块链技术，并对区块链技术涉及的关键术语有系统的认知，本节将给出区块链及其相关概念的定义，以及它们的联系，更好地区分易使人混淆的术语。

2.1 中心化与去中心化

中心化（centralization）与去中心化（decentralization）最早用来描述社会治理权力的分布特征。从区块链应用角度出发，中心化是指以单个组织为枢纽构建信任关系的场景特点。例如，电子支付场景下用户必须通过银行的信息系统完成身份验证、信用审查和交易追溯等；电子商务场景下对端身份的验证必须依靠权威机构下发的数字证书完成。相反，去中心化是指不依靠单一组织进行信任构建的场景特点，该场景下每个组织的重要性基本相同。

2.2 加密货币

加密货币（cryptocurrency）是一类数字货币（digital currency）技术，它利用多种密码学方法处理货币数据，保证用户的匿名性、价值的有效性；利用可信设施发放和核对货币数据，保证货币数量的可控性、资产记录的可审核性，从而使货币数据成为具备流通属性的价值交换媒介，同时保护使用者的隐私。

加密货币的概念起源于一种基于盲签名（blind signature）的匿名交易技术[6]，最早的加密货币交易模型“electronic cash”[7]如图1所示。

图1

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图1

“electronic cash”交易模型

交易开始前，付款者使用银行账户兑换加密货币，然后将货币数据发送给领款者，领款者向银行发起核对请求，若该数据为银行签发的合法货币数据，那么银行将向领款者账户记入等额数值。通过盲签名技术，银行完成对货币数据的认证，而无法获得发放货币与接收货币之间的关联，从而保证了价值的有效性、用户的匿名性；银行天然具有发放币种、账户记录的能力，因此保证了货币数量的可控性与资产记录的可审核性。

最早的加密货币构想将银行作为构建信任的基础，呈现中心化特点。此后，加密货币朝着去中心化方向发展，并试图用工作量证明（PoW,poof of work）[8]或其改进方法定义价值。比特币在此基础上，采用新型分布式账本技术保证被所有节点维护的数据不可篡改，从而成功构建信任基础，成为真正意义上的去中心化加密货币。区块链从去中心化加密货币发展而来，随着区块链的进一步发展，去中心化加密货币已经成为区块链的主要应用之一。

2.3 区块链及工作流程

一般认为，区块链是一种融合多种现有技术的新型分布式计算和存储范式。它利用分布式共识算法生成和更新数据，并利用对等网络进行节点间的数据传输，结合密码学原理和时间戳等技术的分布式账本保证存储数据的不可篡改，利用自动化脚本代码或智能合约实现上层应用逻辑。如果说传统数据库实现数据的单方维护，那么区块链则实现多方维护相同数据，保证数据的安全性和业务的公平性。区块链的工作流程主要包含生成区块、共识验证、账本维护3个步骤。

1) 生成区块。区块链节点收集广播在网络中的交易——需要记录的数据条目，然后将这些交易打包成区块——具有特定结构的数据集。

2) 共识验证。节点将区块广播至网络中，全网节点接收大量区块后进行顺序的共识和内容的验证，形成账本——具有特定结构的区块集。

3) 账本维护。节点长期存储验证通过的账本数据并提供回溯检验等功能，为上层应用提供账本访问接口。

2.4 区块链类型

根据不同场景下的信任构建方式，可将区块链分为2类：非许可链（permissionless blockchain）和许可链（permissioned blockchain）。

非许可链也称为公链（public blockchain），是一种完全开放的区块链，即任何人都可以加入网络并参与完整的共识记账过程，彼此之间不需要信任。公链以消耗算力等方式建立全网节点的信任关系，具备完全去中心化特点的同时也带来资源浪费、效率低下等问题。公链多应用于比特币等去监管、匿名化、自由的加密货币场景。

许可链是一种半开放式的区块链，只有指定的成员可以加入网络，且每个成员的参与权各有不同。许可链往往通过颁发身份证书的方式事先建立信任关系，具备部分去中心化特点，相比于非许可链拥有更高的效率。进一步，许可链分为联盟链（consortium blockchain）和私链（fully private blockchain）。联盟链由多个机构组成的联盟构建，账本的生成、共识、维护分别由联盟指定的成员参与完成。在结合区块链与其他技术进行场景创新时，公链的完全开放与去中心化特性并非必需，其低效率更无法满足需求，因此联盟链在某些场景中成为实适用性更强的区块链选型。私链相较联盟链而言中心化程度更高，其数据的产生、共识、维护过程完全由单个组织掌握，被该组织指定的成员仅具有账本的读取权限。

3 区块链体系结构

根据区块链发展现状，本节将归纳区块链的通用层次技术结构、基本原理和研究进展。

现有项目的技术选型多数由比特币演变而来，所以区块链主要基于对等网络通信，拥有新型的基础数据结构，通过全网节点共识实现公共账本数据的统一。但是区块链也存在效率低、功耗大和可扩展性差等问题，因此人们进一步以共识算法、处理模型、交易模式创新为切入点进行技术方案改进，并在此基础上丰富了逻辑控制功能和区块链应用功能，使其成为一种新型计算模式。本文给出如图2 所示的区块链通用层次化技术结构，自下而上分别为网络层、数据层、共识层、控制层和应用层。其中，网络层是区块链信息交互的基础，承载节点间的共识过程和数据传输，主要包括建立在基础网络之上的对等网络及其安全机制；数据层包括区块链基本数据结构及其原理；共识层保证节点数据的一致性，封装各类共识算法和驱动节点共识行为的奖惩机制；控制层包括沙盒环境、自动化脚本、智能合约和权限管理等，提供区块链可编程特性，实现对区块数据、业务数据、组织结构的控制；应用层包括区块链的相关应用场景和实践案例，通过调用控制合约提供的接口进行数据交互，由于该层次不涉及区块链原理，因此在第 5节中单独介绍。

3.1 网络层

网络层关注区块链网络的基础通信方式——对等（P2P,peer-to-peer）网络。对等网络是区别于“客户端/服务器”服务模式的计算机通信与存储架构，网络中每个节点既是数据的提供者也是数据的使用者，节点间通过直接交换实现计算机资源与信息的共享，因此每个节点地位均等。区块链网络层由组网结构、通信机制、安全机制组成。其中组网结构描述节点间的路由和拓扑关系，通信机制用于实现节点间的信息交互，安全机制涵盖对端安全和传输安全。

图2

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图2

区块链层次化技术结构

1) 组网结构

对等网络的体系架构可分为无结构对等网络、结构化对等网络和混合式对等网络[9]，根据节点的逻辑拓扑关系，区块链网络的组网结构也可以划分为上述3种，如图3所示。

图3

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图3

区块链组网结构

无结构对等网络是指网络中不存在特殊中继节点、节点路由表的生成无确定规律、网络拓扑呈现随机图状的一类对等网络。该类网络结构松散，设计简洁，具有良好的容错性和匿名性，但由于采用洪泛机制作为信息传播方式，其可扩展性较差。典型的协议有Gnutella等。

结构化对等网络是指网络中不存在特殊中继节点、节点间根据特定算法生成路由表、网络拓扑具有严格规律的一类对等网络。该类网络实现复杂但可扩展性良好，通过结构化寻址可以精确定位节点从而实现多样化功能。常见的结构化网络以DHT （distributed hash table）网络为主，典型的算法有Chord、Kademlia等。

混合式对等网络是指节点通过分布式中继节点实现全网消息路由的一类对等网络。每个中继节点维护部分网络节点地址、文件索引等工作，共同实现数据中继的功能。典型的协议有Kazza等。

2) 通信机制

通信机制是指区块链网络中各节点间的对等通信协议，建立在 TCP/UDP 之上，位于计算机网络协议栈的应用层，如图4所示。该机制承载对等网络的具体交互逻辑，例如节点握手、心跳检测、交易和区块传播等。由于包含的协议功能不同（例如基础链接与扩展交互），本文将通信机制细分为3个层次：传播层、连接层和交互逻辑层。

传播层实现对等节点间数据的基本传输，包括2 种数据传播方式：单点传播和多点传播。单点传播是指数据在2个已知节点间直接进行传输而不经过其他节点转发的传播方式；多点传播是指接收数据的节点通过广播向邻近节点进行数据转发的传播方式，区块链网络普遍基于Gossip协议[10]实现洪泛传播。连接层用于获取节点信息，监测和改变节点间连通状态，确保节点间链路的可用性（availability）。具体而言，连接层协议帮助新加入节点获取路由表数据，通过定时心跳监测为节点保持稳定连接，在邻居节点失效等情况下为节点关闭连接等。交互逻辑层是区块链网络的核心，从主要流程上看，该层协议承载对等节点间账本数据的同步、交易和区块数据的传输、数据校验结果的反馈等信息交互逻辑，除此之外，还为节点选举、共识算法实施等复杂操作和扩展应用提供消息通路。

图4

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图4

区块链网络通信机制

3) 安全机制

安全是每个系统必须具备的要素，以比特币为代表的非许可链利用其数据层和共识层的机制，依靠消耗算力的方式保证数据的一致性和有效性，没有考虑数据传输过程的安全性，反而将其建立在不可信的透明P2P网络上。随着隐私保护需求的提出，非许可链也采用了一些网络匿名通信方法，例如匿名网络Tor（the onion router）通过沿路径的层层数据加密机制来保护对端身份。许可链对成员的可信程度有更高的要求，在网络层面采取适当的安全机制，主要包括身份安全和传输安全两方面。身份安全是许可链的主要安全需求，保证端到端的可信，一般采用数字签名技术实现，对节点的全生命周期（例如节点交互、投票、同步等）进行签名，从而实现许可链的准入许可。传输安全防止数据在传输过程中遭到篡改或监听，常采用基于TLS的点对点传输和基于Hash算法的数据验证技术。

4) 研究现状

目前，区块链网络层研究主要集中在3个方向：测量优化、匿名分析与隐私保护、安全防护。

随着近年来区块链网络的爆炸式发展以及开源特点，学术界开始关注大型公有链项目的网络状况，监测并研究它们的特点，研究对象主要为比特币网络。Decker等[11]设计和实现测量工具，分析传播时延数据、协议数据和地址数据，建模分析影响比特币网络性能的网络层因素，基于此提出各自的优化方法。Fadhil等[12]提出基于事件仿真的比特币网络仿真模型，利用真实测量数据验证模型的有效性，最后提出优化机制 BCBSN，旨在设立超级节点降低网络波动。Kaneko 等[13]将区块链节点分为共识节点和验证节点，其中共识节点采用无结构组网方式，验证节点采用结构化组网方式，利用不同组网方式的优点实现网络负载的均衡。

匿名性是加密货币的重要特性之一，但从网络层视角看，区块链的匿名性并不能有效保证，因为攻击者可以利用监听并追踪 IP 地址的方式推测出交易之间、交易与公钥地址之间的关系，通过匿名隐私研究可以主动发掘安全隐患，规避潜在危害。Koshy 等[16,17]从网络拓扑、传播层协议和作恶模型3个方面对比特币网络进行建模，通过理论分析和仿真实验证明了比特币网络协议在树形组网结构下仅具备弱匿名性，在此基础上提出 Dandelion 网络策略以较低的网络开销优化匿名性，随后又提出 Dandelion++原理，以最优信息理论保证来抵抗大规模去匿名攻击。

区块链重点关注其数据层和共识层面机制，并基于普通网络构建开放的互联环境，该方式极易遭受攻击。为提高区块链网络的安全性，学术界展开研究并给出了相应的解决方案。Heilman 等[18]对比特币和以太坊网络实施日蚀攻击（eclipse attack）——通过屏蔽正确节点从而完全控制特定节点的信息来源，证实了该攻击的可行性。Apostolaki等[19]提出针对比特币网络的 BGP（border gateway protocal）劫持攻击，通过操纵自治域间路由或拦截域间流量来制造节点通信阻塞，表明针对关键数据的沿路攻击可以大大降低区块传播性能。

3.2 数据层

区块链中的“块”和“链”都是用来描述其数据结构特征的词汇，可见数据层是区块链技术体系的核心。区块链数据层定义了各节点中数据的联系和组织方式，利用多种算法和机制保证数据的强关联性和验证的高效性，从而使区块链具备实用的数据防篡改特性。除此之外，区块链网络中每个节点存储完整数据的行为增加了信息泄露的风险，隐私保护便成为迫切需求，而数据层通过非对称加密等密码学原理实现了承载应用信息的匿名保护，促进区块链应用普及和生态构建。因此，从不同应用信息的承载方式出发，考虑数据关联性、验证高效性和信息匿名性需求，可将数据层关键技术分为信息模型、关联验证结构和加密机制3类。

1) 信息模型

区块链承载了不同应用的数据（例如支付记录、审计数据、供应链信息等），而信息模型则是指节点记录应用信息的逻辑结构，主要包括UTXO （unspent transaction output）、基于账户和键值对模型3种。需要说明的是，在大部分区块链网络中，每个用户均被分配了交易地址，该地址由一对公私钥生成，使用地址标识用户并通过数字签名的方式检验交易的有效性。

UTXO是比特币交易中的核心概念，逐渐演变为区块链在金融领域应用的主要信息模型，如图5所示。每笔交易（Tx）由输入数据（Input）和输出数据（Output）组成，输出数据为交易金额（Num）和用户公钥地址（Adr），而输入数据为上一笔交易输出数据的指针（Pointer），直到该比特币的初始交易由区块链网络向节点发放。

图5

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图5

UTXO信息模型

基于账户的信息模型以键值对的形式存储数据，维护着账户当前的有效余额，通过执行交易来不断更新账户数据。相比于UTXO，基于账户的信息模型与银行的储蓄账户类似，更直观和高效。

不管是UTXO还是基于账户的信息模型，都建立在更为通用的键值对模型上，因此为了适应更广泛的应用场景，键值对模型可直接用于存储业务数据，表现为表单或集合形式。该模型利于数据的存取并支持更复杂的业务逻辑，但是也存在复杂度高的问题。

2) 关联验证结构

区块链之所以具备防篡改特性，得益于链状数据结构的强关联性。该结构确定了数据之间的绑定关系，当某个数据被篡改时，该关系将会遭到破坏。由于伪造这种关系的代价是极高的，相反检验该关系的工作量很小，因此篡改成功率被降至极低。链状结构的基本数据单位是“区块（block）”，基本内容如图6所示。

图6

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图6

基本区块结构

区块由区块头（Header）和区块体（Body）两部分组成，区块体包含一定数量的交易集合；区块头通过前继散列（PrevHash）维持与上一区块的关联从而形成链状结构，通过MKT（MerkleTree）生成的根散列（RootHash）快速验证区块体交易集合的完整性。因此散列算法和 MKT 是关联验证结构的关键，以下将对此展开介绍。

散列（Hash）算法也称为散列函数，它实现了明文到密文的不可逆映射；同时，散列算法可以将任意长度的输入经过变化得到固定长度的输出；最后，即使元数据有细微差距，变化后的输出也会产生显著不同。利用散列算法的单向、定长和差异放大的特征，节点通过比对当前区块头的前继散列即可确定上一区块内容的正确性，使区块的链状结构得以维系。区块链中常用的散列算法包括SHA256等。

MKT包括根散列、散列分支和交易数据。MKT首先对交易进行散列运算，再对这些散列值进行分组散列，最后逐级递归直至根散列。MKT 带来诸多好处：一方面，对根散列的完整性确定即间接地实现交易的完整性确认，提升高效性；另一方面，根据交易的散列路径（例如 Tx1：Hash2、Hash34）可降低验证某交易存在性的复杂度，若交易总数为N，那么MKT可将复杂度由N降为lbN。除此之外，还有其他数据结构与其配合使用，例如以太坊通过MPT（Merkle Patricia tree）——PatriciaTrie 和MerkleTree混合结构，高效验证其基于账户的信息模型数据。

此外，区块头中还可根据不同项目需求灵活添加其他信息，例如添加时间戳为区块链加入时间维度，形成时序记录；添加记账节点标识，以维护成块节点的权益；添加交易数量，进一步提高区块体数据的安全性。

3) 加密机制

由上述加密货币原理可知，经比特币演变的区块链技术具备与生俱来的匿名性，通过非对称加密等技术既保证了用户的隐私又检验了用户身份。非对称加密技术是指加密者和解密者利用2个不同秘钥完成加解密，且秘钥之间不能相互推导的加密机制。常用的非对称加密算法包括 RSA、Elgamal、背包算法、Rabin、D-H、ECC（椭圆曲线加密算法）等。对应图5，Alice 向 Bob 发起交易 Tx2，Alice使用Bob的公钥对交易签名，仅当Bob使用私钥验证该数字签名时，才有权利创建另一笔交易，使自身拥有的币生效。该机制将公钥作为基础标识用户，使用户身份不可读，一定程度上保护了隐私。

4) 研究现状

数据层面的研究方向集中在高效验证、匿名分析、隐私保护3个方面。

高效验证的学术问题源于验证数据结构（ADS,authenticated data structure），即利用特定数据结构快速验证数据的完整性，实际上 MKT 也是其中的一种。为了适应区块链数据的动态性（dynamical）并保持良好性能，学术界展开了研究。Reyzin等[20]基于AVL树形结构提出AVL+，并通过平衡验证路径、缺省堆栈交易集等机制，简化轻量级节点的区块头验证过程。Zhang等[21]提出GEM2-tree结构，并对其进行优化提出 GEM2כ-tree 结构，通过分解单树结构、动态调整节点计算速度、扩展数据索引等机制降低以太坊节点计算开销。

区块数据直接承载业务信息，因此区块数据的匿名关联性分析更为直接。Reid等[22]将区块数据建模为事务网络和用户网络，利用多交易数据的用户指向性分析成功降低网络复杂度。Meiklejohn等[23]利用启发式聚类方法分析交易数据的流动特性并对用户进行分组，通过与这些服务的互动来识别主要机构的比特币地址。Awan 等[24]使用优势集（dominant set）方法对区块链交易进行自动分类，从而提高分析准确率。

隐私保护方面，Saxena等[25]提出复合签名技术削弱数据的关联性，基于双线性映射中的Diffie-Hellman假设保证计算困难性，从而保护用户隐私。Miers 等[26]和 Sasson 等[27]提出 Zerocoin 和Zerocash，在不添加可信方的情况下断开交易间的联系，最早利用零知识证明（zero-knowledge proof）技术隐藏交易的输入、输出和金额信息，提高比特币的匿名性。非对称加密是区块链数据安全的核心，但在量子计算面前却显得“捉襟见肘”，为此Yin等[28]利用盆景树模型（bonsai tree）改进晶格签名技术（lattice-based signature），以保证公私钥的随机性和安全性，使反量子加密技术适用于区块链用户地址的生成。

3.3 共识层

区块链网络中每个节点必须维护完全相同的账本数据，然而各节点产生数据的时间不同、获取数据的来源未知，存在节点故意广播错误数据的可能性，这将导致女巫攻击[29]、双花攻击[30]等安全风险；除此之外，节点故障、网络拥塞带来的数据异常也无法预测。因此，如何在不可信的环境下实现账本数据的全网统一是共识层解决的关键问题。实际上，上述错误是拜占庭将军问题（the Byzantine generals problem）[31]在区块链中的具体表现，即拜占庭错误——相互独立的组件可以做出任意或恶意的行为，并可能与其他错误组件产生协作，此类错误在可信分布式计算领域被广泛研究。

状态机复制（state-machine replication）是解决分布式系统容错问题的常用理论。其基本思想为：任何计算都表示为状态机，通过接收消息来更改其状态。假设一组副本以相同的初始状态开始，并且能够就一组公共消息的顺序达成一致，那么它们可以独立进行状态的演化计算，从而正确维护各自副本之间的一致性。同样，区块链也使用状态机复制理论解决拜占庭容错问题，如果把每个节点的数据视为账本数据的副本，那么节点接收到的交易、区块即为引起副本状态变化的消息。状态机复制理论实现和维持副本的一致性主要包含2个要素：正确执行计算逻辑的确定性状态机和传播相同序列消息的共识协议。其中，共识协议是影响容错效果、吞吐量和复杂度的关键，不同安全性、可扩展性要求的系统需要的共识协议各有不同。学术界普遍根据通信模型和容错类型对共识协议进行区分[32]，因此严格地说，区块链使用的共识协议需要解决的是部分同步（partial synchrony）模型[33]下的拜占庭容错问题。

区块链网络中主要包含PoX（poof of X）[34]、BFT（byzantine-fault tolerant）和 CFT（crash-fault tolerant）类基础共识协议。PoX 类协议是以 PoW （proof of work）为代表的基于奖惩机制驱动的新型共识协议，为了适应数据吞吐量、资源利用率和安全性的需求，人们又提出PoS（proof of stake）、PoST （proof of space-time）等改进协议。它们的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错。BFT类协议是指解决拜占庭容错问题的传统共识协议及其改良协议，包括PBFT、BFT-SMaRt、Tendermint等。CFT类协议用于实现崩溃容错，通过身份证明等手段规避节点作恶的情况，仅考虑节点或网络的崩溃（crash）故障，主要包括Raft、Paxos、Kafka等协议。

非许可链和许可链的开放程度和容错需求存在差异，共识层面技术在两者之间产生了较大区别。具体而言，非许可链完全开放，需要抵御严重的拜占庭风险，多采用PoX、BFT类协议并配合奖惩机制实现共识。许可链拥有准入机制，网络中节点身份可知，一定程度降低了拜占庭风险，因此可采用BFT类协议、CFT类协议构建相同的信任模型[35]。

限于篇幅原因，本节仅以 PoW、PBFT、Raft为切入进行3类协议的分析。

1) PoX类协议

PoW也称为Nakamoto协议，是比特币及其衍生项目使用的核心共识协议，如图7所示。

图7

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图7

PoW协议示意

该协议在区块链头结构中加入随机数Nonce，并设计证明依据：为生成新区块，节点必须计算出合适的 Nonce 值，使新生成的区块头经过双重SHA256 运算后小于特定阈值。该协议的整体流程为：全网节点分别计算证明依据，成功求解的节点确定合法区块并广播，其余节点对合法区块头进行验证，若验证无误则与本地区块形成链状结构并转发，最终达到全网共识。PoW是随机性协议，任何节点都有可能求出依据，合法区块的不唯一将导致生成分支链，此时节点根据“最长链原则”选择一定时间内生成的最长链作为主链而抛弃其余分支链，从而使各节点数据最终收敛。

PoW协议采用随机性算力选举机制，实现拜占庭容错的关键在于记账权的争夺，目前寻找证明依据的方法只有暴力搜索，其速度完全取决于计算芯片的性能，因此当诚实节点数量过半，即“诚实算力”过半时，PoW便能使合法分支链保持最快的增长速度，也即保证主链一直是合法的。PoW是一种依靠饱和算力竞争纠正拜占庭错误的共识协议，关注区块产生、传播过程中的拜占庭容错，在保证防止双花攻击的同时也存在资源浪费、可扩展性差等问题。

2) BFT类协议

PBFT是 BFT经典共识协议，其主要流程如图8 所示。PBFT将节点分为主节点和副节点，其中主节点负责将交易打包成区块，副节点参与验证和转发，假设作恶节点数量为f。PBFT共识主要分为预准备、准备和接受3个阶段，主节点首先收集交易后排序并提出合法区块提案；其余节点先验证提案的合法性，然后根据区块内交易顺序依次执行并将结果摘要组播；各节点收到2f个与自身相同的摘要后便组播接受投票；当节点收到超过2f+1个投票时便存储区块及其产生的新状态[36]。

图8

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图8

PBFT协议示意

PBFT 协议解决消息传播过程的拜占庭容错，由于算法复杂度为 O(n2)且存在确定性的主节点选举规则，PBFT 仅适用于节点数量少的小型许可链系统。

3) CFT类协议

Raft[37]是典型的崩溃容错共识协议，以可用性强著称。Raft将节点分为跟随节点、候选节点和领导节点，领导节点负责将交易打包成区块，追随节点响应领导节点的同步指令，候选节点完成领导节点的选举工作。当网络运行稳定时，只存在领导节点和追随节点，领导节点向追随节点推送区块数据从而实现同步。节点均设置生存时间决定角色变化周期，领导节点的心跳信息不断重置追随节点的生存时间，当领导节点发生崩溃时，追随节点自动转化为候选节点并进入选举流程，实现网络自恢复。

Raft协议实现崩溃容错的关键在于领导节点的自选举机制，部分许可链选择降低可信需求，将拜占庭容错转换为崩溃容错，从而提升共识速度。

4) 奖惩机制

奖惩机制包括激励机制与惩罚策略，其中激励机制是为了弥补节点算力消耗、平衡协议运行收益比的措施，当节点能够在共识过程中获得收益时才会进行记账权的争夺，因此激励机制利用经济效益驱动各共识协议可持续运行。激励机制一般基于价值均衡理论设计，具有代表性的机制包括PPLNS、PPS等。为了实现收益最大化，节点可能采用不诚实的运行策略（如扣块攻击、自私挖矿等），损害了诚实节点的利益，惩罚策略基于博弈论等理论对节点进行惩罚，从而纠正不端节点的行为，维护共识可持续性。

5) 研究现状

随着可扩展性和性能需求的多样化发展，除了传统的BFT、CFT协议和PoX协议衍生研究，还产生了混合型协议（Hybrid）——主要为 PoX类协议混合以及PoX-BFT协议混合。因此本节从PoX类、BFT类以及Hybrid类协议归纳共识层研究进展。

如前文所述，PoX类协议的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错。uPoW[38]通过计算有意义的正交向量问题证明节点合法性，使算力不被浪费。PoI （proof-of-importance）[39]利用图论原理为每个节点赋予重要性权重，权重越高的节点将越有可能算出区块。PoS（poof-of-stake）为节点定义“币龄”，拥有更高币龄的节点将被分配更多的股份（stake），而股份被作为证明依据用于成块节点的选举。Ouroboros[40]通过引入多方掷币协议增大了选举随机性，引入近乎纳什均衡的激励机制进一步提高PoS 的安全性。PoRep（proof-of-replication）[41]应用于去中心化存储网络，利用证明依据作为贡献存储空间的奖励，促进存储资源再利用。

BFT协议有较长的发展史，在区块链研究中被赋予了新的活力。SCP[42]和Ripple[43]基于联邦拜占庭共识[44]——存在交集的多池（确定规模的联邦）共识，分别允许节点自主选择或与指定的节点构成共识联邦，通过联邦交集达成全网共识。Tendermint[45]使用Gossip通信协议基本实现异步拜占庭共识，不仅简化了流程而且提高了可用性。HotStuff[46]将BFT与链式结构数据相结合，使主节点能够以实际网络时延及 O(n)通信复杂度推动协议达成一致。LibraBFT[47]在HotStuff的基础上加入奖惩机制及节点替换机制，从而优化了性能。

Hybrid 类协议是研究趋势之一。PoA[48]利用PoW产生空区块头，利用PoS决定由哪些节点进行记账和背书，其奖励由背书节点和出块节点共享。PeerCensus[49]由节点团体进行拜占庭协议实现共识，而节点必须基于比特币网络，通过 PoW 产出区块后才能获得投票权力。ByzCoin[50]利用PoW的算力特性构建动态成员关系，并引入联合签名方案来减小PBFT的轮次通信开销，提高交易吞吐量，降低确认时延。Casper[51]则通过PoS的股份决定节点构成团体并进行BFT共识，且节点可投票数取决于股份。

3.4 控制层

区块链节点基于对等通信网络与基础数据结构进行区块交互，通过共识协议实现数据一致，从而形成了全网统一的账本。控制层是各类应用与账本产生交互的中枢，如果将账本比作数据库，那么控制层提供了数据库模型，以及相应封装、操作的方法。具体而言，控制层由处理模型、控制合约和执行环境组成。处理模型从区块链系统的角度分析和描述业务/交易处理方式的差异。控制合约将业务逻辑转化为交易、区块、账本的具体操作。执行环境为节点封装通用的运行资源，使区块链具备稳定的可移植性。

1) 处理模型

账本用于存储全部或部分业务数据，那么依据该数据的分布特征可将处理模型分为链上（on-chain）和链下（off-chain）2种。

链上模型是指业务数据完全存储在账本中，业务逻辑通过账本的直接存取实现数据交互。该模型的信任基础建立在强关联性的账本结构中，不仅实现防篡改而且简化了上层控制逻辑，但是过量的资源消耗与庞大的数据增长使系统的可扩展性达到瓶颈，因此该模型适用于数据量小、安全性强、去中心化和透明程度高的业务。

链下模型是指业务数据部分或完全存储在账本之外，只在账本中存储指针以及其他证明业务数据存在性、真实性和有效性的数据。该模型以“最小化信任成本”为准则，将信任基础建立在账本与链下数据的证明机制中，降低账本构建成本。由于与公开的账本解耦，该模型具有良好的隐私性和可拓展性，适用于去中心化程度低、隐私性强、吞吐量大的业务。

2) 控制合约

区块链中控制合约经历了2个发展阶段，首先是以比特币为代表的非图灵完备的自动化脚本，用于锁定和解锁基于UTXO信息模型的交易，与强关联账本共同克服了双花等问题，使交易数据具备流通价值。其次是以以太坊为代表的图灵完备的智能合约，智能合约是一种基于账本数据自动执行的数字化合同，由开发者根据需求预先定义，是上层应用将业务逻辑编译为节点和账本操作集合的关键。智能合约通过允许相互不信任的参与者在没有可信第三方的情况下就复杂合同的执行结果达成协议，使合约具备可编程性，实现业务逻辑的灵活定义并扩展区块链的使用。

3) 执行环境

执行环境是指执行控制合约所需要的条件，主要分为原生环境和沙盒环境。原生环境是指合约与节点系统紧耦合，经过源码编译后直接执行，该方式下合约能经历完善的静态分析，提高安全性。沙盒环境为节点运行提供必要的虚拟环境，包括网络通信、数据存储以及图灵完备的计算/控制环境等，在虚拟机中运行的合约更新方便、灵活性强，其产生的漏洞也可能造成损失。

4) 研究现状

控制层的研究方向主要集中在可扩展性优化与安全防护2个方面。

侧链（side-chain）在比特币主链外构建新的分类资产链，并使比特币和其他分类资产在多个区块链之间转移，从而分散了单一链的负荷。Tschorsch等[52]利用Two-way Peg机制实现交互式跨链资产转换，防止该过程中出现双花。Kiayias 等[53]利用NIPoPoW机制实现非交互式的跨链工作证明，并降低了跨链带来的区块冗余。分片（sharding）是指不同节点子集处理区块链的不同部分，从而减少每个节点的负载。ELASTICO[54]将交易集划分为不同分片，每个分片由不同的节点集合进行并行验证。OmniLedger[55]在前者的基础上优化节点随机选择及跨切片事务提交协议，从而提高了切片共识的安全性与正确性。区别于 OmniLedger，PolyShard[56]利用拉格朗日多项式编码分片为分片交互过程加入计算冗余，同时实现了可扩展性优化与安全保障。上述研究可视为链上处理模型在加密货币场景下的可扩展性优化方案。实际上，链下处理模型本身就是一种扩展性优化思路，闪电网络[57]通过状态通道对交易最终结果进行链上确认，从而在交易过程中实现高频次的链外支付。Plasma[58]在链下对区块链进行树形分支拓展，树形分支中的父节点完成子节点业务的确认，直到根节点与区块链进行最终确认。

一方面，沙盒环境承载了区块链节点运行条件，针对虚拟机展开的攻击更为直接；另一方面，智能合约直接对账本进行操作，其漏洞更易影响业务运行，因此控制层的安全防护研究成为热点。Luu等[59]分析了运行于EVM中的智能合约安全性，指出底层平台的分布式语义差异带来的安全问题。Brent 等[60]提出智能合约安全分析框架 Vandal，将EVM 字节码转换为语义逻辑关，为分析合约安全漏洞提供便利。Jiang 等[61]预先定义用于安全漏洞的特征，然后模拟执行大规模交易，通过分析日志中的合约行为实现漏洞检测。

4 技术选型分析

区别于其他技术，区块链发展过程中最显著的特点是与产业界紧密结合，伴随着加密货币和分布式应用的兴起，业界出现了许多区块链项目。这些项目是区块链技术的具体实现，既有相似之处又各具特点，本节将根据前文所述层次化结构对比特币、以太坊和超级账本Fabric项目进行分析，然后简要介绍其他代表性项目并归纳和对比各项目的技术选型及特点。

4.1 比特币

比特币是目前规模最大、影响范围最广的非许可链开源项目。图9为比特币项目以账本为核心的运行模式，也是所有非许可链项目的雏形。比特币网络为用户提供兑换和转账业务，该业务的价值流通媒介由账本确定的交易数据——比特币支撑。为了保持账本的稳定和数据的权威性，业务制定奖励机制，即账本为节点产生新的比特币或用户支付比特币，以此驱动节点共同维护账本。

图9

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图9

比特币运行模式

比特币网络主要由2种节点构成：全节点和轻节点。全节点是功能完备的区块链节点，而轻节点不存储完整的账本数据，仅具备验证与转发功能。全节点也称为矿工节点，计算证明依据的过程被称为“挖矿”，目前全球拥有近 1 万个全节点；矿池则是依靠奖励分配策略将算力汇集起来的矿工群；除此之外，还有用于存储私钥和地址信息、发起交易的客户端（钱包）。

1) 网络层

比特币在网络层采用非结构化方式组网，路由表呈现随机性。节点间则采用多点传播方式传递数据，曾基于Gossip协议实现，为提高网络的抗匿名分析能力改为基于Diffusion协议实现[33]。节点利用一系列控制协议确保链路的可用性，包括版本获取（Vetsion/Verack）、地址获取（Addr/GetAddr）、心跳信息（PING/PONG）等。新节点入网时，首先向硬编码 DNS 节点（种子节点）请求初始节点列表；然后向初始节点随机请求它们路由表中的节点信息，以此生成自己的路由表；最后节点通过控制协议与这些节点建立连接，并根据信息交互的频率更新路由表中节点时间戳，从而保证路由表中的节点都是活动的。交互逻辑层为建立共识交互通道，提供了区块获取（GetBlock）、交易验证（MerkleBlock）、主链选择（CmpctBlock）等协议；轻节点只需要进行简单的区块头验证，因此通过头验证（GetHeader/Header）协议和连接层中的过滤设置协议指定需要验证的区块头即可建立简单验证通路。在安全机制方面，比特币网络可选择利用匿名通信网络Tor作为数据传输承载，通过沿路径的层层数据加密机制来保护对端身份。

2) 数据层

比特币数据层面的技术选型已经被广泛研究，使用UTXO信息模型记录交易数据，实现所有权的简单、有效证明，利用 MKT、散列函数和时间戳实现区块的高效验证并产生强关联性。在加密机制方面，比特币采用参数为Secp256k1的椭圆曲线数字签名算法（ECDSA,elliptic curve digital signature algorithm）生成用户的公私钥，钱包地址则由公钥经过双重散列、Base58Check 编码等步骤生成，提高了可读性。

3) 共识层

比特币采用 PoW 算法实现节点共识，该算法证明依据中的阈值设定可以改变计算难度。计算难度由每小时生成区块的平均块数决定，如果生成得太快，难度就会增加。该机制是为了应对硬件升级或关注提升引起的算力变化，保持证明依据始终有效。目前该阈值被设定为10 min产出一个区块。除此之外，比特币利用奖惩机制保证共识的可持续运行，主要包括转账手续费、挖矿奖励和矿池分配策略等。

4) 控制层

比特币最初采用链上处理模型，并将控制语句直接记录在交易中，使用自动化锁定/解锁脚本验证UTXO模型中的比特币所有权。由于可扩展性和确认时延的限制，比特币产生多个侧链项目如Liquid、RSK、Drivechain等，以及链下处理项目Lightning Network等，从而优化交易速度。

4.2 以太坊

以太坊是第一个以智能合约为基础的可编程非许可链开源平台项目，支持使用区块链网络构建分布式应用，包括金融、音乐、游戏等类型；当满足某些条件时，这些应用将触发智能合约与区块链网络产生交互，以此实现其网络和存储功能，更重要的是衍生出更多场景应用和价值产物，例如以太猫，利用唯一标识为虚拟猫赋予价值；GitCoin，众筹软件开发平台等。

1) 网络层

以太坊底层对等网络协议簇称为DEVP2P，除了满足区块链网络功能外，还满足与以太坊相关联的任何联网应用程序的需求。DEVP2P将节点公钥作为标识，采用 Kademlia 算法计算节点的异或距离，从而实现结构化组网。DEVP2P主要由3种协议组成：节点发现协议RLPx、基础通信协议Wire和扩展协议Wire-Sub。节点间基于Gossip实现多点传播；新节点加入时首先向硬编码引导节点（bootstrap node）发送入网请求；然后引导节点根据Kademlia 算法计算与新节点逻辑距离最近的节点列表并返回；最后新节点向列表中节点发出握手请求，包括网络版本号、节点ID、监听端口等，与这些节点建立连接后则使用Ping/Pong机制保持连接。Wire子协议构建了交易获取、区块同步、共识交互等逻辑通路，与比特币类似，以太坊也为轻量级钱包客户端设计了简易以太坊协议（LES,light ethereum subprotocol）及其变体PIP。安全方面，节点在RLPx协议建立连接的过程中采用椭圆曲线集成加密方案（ECIES）生成公私钥，用于传输共享对称密钥，之后节点通过共享密钥加密承载数据以实现数据传输保护。

2) 数据层

以太坊通过散列函数维持区块的关联性，采用MPT实现账户状态的高效验证。基于账户的信息模型记录了用户的余额及其他 ERC 标准信息，其账户类型主要分为2类：外部账户和合约账户；外部账户用于发起交易和创建合约，合约账户用于在合约执行过程中创建交易。用户公私钥的生成与比特币相同，但是公钥经过散列算法Keccak-256计算后取20 B作为外部账户地址。

3) 共识层

以太坊采用 PoW 共识，将阈值设定为 15 s产出一个区块，计划在未来采用PoS或Casper共识协议。较低的计算难度将导致频繁产生分支链，因此以太坊采用独有的奖惩机制——GHOST 协议，以提高矿工的共识积极性。具体而言，区块中的散列值被分为父块散列和叔块散列，父块散列指向前继区块，叔块散列则指向父块的前继。新区块产生时，GHOST 根据前 7 代区块的父/叔散列值计算矿工奖励，一定程度弥补了分支链被抛弃时浪费的算力。

4) 控制层

每个以太坊节点都拥有沙盒环境 EVM，用于执行Solidity语言编写的智能合约；Solidity语言是图灵完备的，允许用户方便地定义自己的业务逻辑，这也是众多分布式应用得以开发的前提。为优化可扩展性，以太坊拥有侧链项目 Loom、链下计算项目Plasma，而分片技术已于2018年加入以太坊源码。

4.3 超级账本Fabric

超级账本是Linux基金会旗下的开源区块链项目，旨在提供跨行业区块链解决方案。Fabric 是超级账本子项目之一，也是影响最广的企业级可编程许可链项目；在已知的解决方案中，Fabric 被应用于供应链、医疗和金融服务等多种场景。

1) 网络层

Fabric 网络以组织为单位构建节点集群，采用混合式对等网络组网；每个组织中包括普通节点和锚节点（anchor peer），普通节点完成组织内的消息路由，锚节点负责跨组织的节点发现与消息路由。Fabric网络传播层基于Gossip实现，需要使用配置文件初始化网络，网络生成后各节点将定期广播存活信息，其余节点根据该信息更新路由表以保持连接。交互逻辑层采用多通道机制，即相同通道内的节点才能进行状态信息交互和区块同步。Fabric 为许可链，因此在网络层采取严苛的安全机制：节点被颁发证书及密钥对，产生PKI-ID进行身份验证；可选用 TLS 双向加密通信；基于多通道的业务隔离；可定义策略指定通道内的某些节点对等传输私有数据。

2) 数据层

Fabric的区块中记录读写集（read-write set）描述交易执行时的读写过程。该读写集用于更新状态数据库，而状态数据库记录了键、版本和值组成的键值对，因此属于键值对信息模型。一方面，散列函数和 MerkleTree 被用作高效关联结构的实现技术；另一方面，节点还需根据键值验证状态数据库与读写集中的最新版本是否一致。许可链场景对匿名性的要求较低，但对业务数据的隐私性要求较高，因此Fabric 1.2版本开始提供私有数据集（PDC,private data collection）功能。

3) 共识层

Fabric在0.6版本前采用PBFT 共识协议，但是为了提高交易吞吐量，Fabric 1.0 选择降低安全性，将共识过程分解为排序和验证2种服务，排序服务采用CFT类协议Kafka、Raft（v1.4之后）完成，而验证服务进一步分解为读写集验证与多签名验证，最大程度提高了共识速度。由于Fabric针对许可链场景，参与方往往身份可知且具有相同的合作意图，因此规避了节点怠工与作恶的假设，不需要奖惩机制调节。

4) 控制层

Fabric 对于扩展性优化需求较少，主要得益于共识层的优化与许可链本身参与节点较少的前提，因此主要采用链上处理模型，方便业务数据的存取；而 PDC 中仅将私有数据散列值上链的方式则属于链下处理模型，智能合约可以在本地进行数据存取。Fabric 节点采用模块化设计，基于 Docker构建模块执行环境；智能合约在Fabric中被称为链码，使用GO、Javascript和Java语言编写，也是图灵完备的。

4.4 其他项目

除了上述3种区块链基础项目外，产业界还有许多具有代表性的项目，如表1所示。

5 区块链应用研究

区块链技术有助于降低金融机构间的审计成本，显著提高支付业务的处理速度及效率，可应用于跨境支付等金融场景。除此之外，区块链还应用于产权保护、信用体系建设、教育生态优化、食品安全监管、网络安全保障等非金融场景。

根据这些场景的应用方式以及区块链技术特点，可将区块链特性概括为如下几点。1) 去中心化。节点基于对等网络建立通信和信任背书，单一节点的破坏不会对全局产生影响。2) 不可篡改。账本由全体节点维护，群体协作的共识过程和强关联的数据结构保证节点数据一致且基本无法被篡改，进一步使数据可验证和追溯。3) 公开透明。除私有数据外，链上数据对每个节点公开，便于验证数据的存在性和真实性。4) 匿名性。多种隐私保护机制使用户身份得以隐匿，即便如此也能建立信任基础。5) 合约自治。预先定义的业务逻辑使节点可以基于高可信的账本数据实现自治，在人-人、人-机、机-机交互间自动化执行业务。

鉴于上述领域的应用在以往研究中均有详细描述，本文将主要介绍区块链在智慧城市、边缘计算和人工智能领域的前沿应用研究现状。

表1

代表性区块链项目

技术选型CordaQuorumLibraBlockstackFilecoinZcash控制合约Kotlin,JavaGOMoveClarity非图灵完备非图灵完备非图灵完备执行环境JVMEVMMVM源码编译源码编译源码编译处理模型链上链上/链下（私有数据）链上链下（虚拟链）链下（IPFS）链上奖惩机制——Libra coinsStacks tokenFilecoinZcash/Turnstiles共识算法Notary 机制/RAFT,BFT-SMaRtQuorum-Chain,RAFTLibraBFTTunable Proofs,proof-of-burnPoRep,PoETPoW信息模型UTXO基于账户基于账户基于账户基于账户UTXO关联验证结构散列算法MKT散列算法MPT散列算法MKT散列算法Merklized Adaptive Radix Forest (MARF)散列算法MKT散列算法MKT加密机制Tear-offs机制、混合密钥基于EnclaveSHA3-256/EdDSA基于Gaia/Blockstack AuthSECP256K1/BLSzk-SNARK组网方式混合型结构化混合型无结构结构化/无结构无结构通信机制AMQP1.0/单点传播Wire/GossipNoise-ProtocolFramework/GossipAtlas/GossipLibp2p/GossipBitcoin-Core/Gossip安全机制Corda加密套件/TLS证书/HTTPSDiffie-HellmanSecure BackboneTLSTor区块链类型许可链许可链许可链非许可链非许可链非许可链特点只允许对实际参与给定交易的各方进行信息访问和验证功能基于以太坊网络提供公共交易和私有交易2种交互渠道稳定、快速的交易网络剔除中心服务商的、可扩展的分布式数据存储设施，旨在保护隐私数据激励机制驱动的存储资源共享生态基于比特币网络提供零知识证明的隐私保护应用场景金融业务平台分布式应用加密货币互联网基础设施文件存储与共享加密货币

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5.1 智慧城市

智慧城市是指利用 ICT 优化公共资源利用效果、提高居民生活质量、丰富设施信息化能力的研究领域，该领域包括个人信息管理、智慧医疗、智慧交通、供应链管理等具体场景。智慧城市强调居民、设施等各类数据的采集、分析与使能，数据可靠性、管理透明化、共享可激励等需求为智慧城市带来了许多技术挑战。区块链去中心化的交互方式避免了单点故障、提升管理公平性，公开透明的账本保证数据可靠及可追溯性，多种匿名机制利于居民隐私的保护，因此区块链有利于问题的解决。Hashemi等[62]将区块链用于权限数据存储，构建去中心化的个人数据接入控制模型；Bao等[63]利用区块链高效认证和管理用户标识，保护车主的身份、位置、车辆信息等个人数据。

5.2 边缘计算

边缘计算是一种将计算、存储、网络资源从云平台迁移到网络边缘的分布式信息服务架构，试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合，减少业务交付的端到端时延，提升用户体验。安全问题是边缘计算面临的一大技术挑战，一方面，边缘计算的层次结构中利用大量异构终端设备提供用户服务，这些设备可能产生恶意行为；另一方面，服务迁移过程中的数据完整性和真实性需要得到保障。区块链在这种复杂的工作环境和开放的服务架构中能起到较大作用。首先，区块链能够在边缘计算底层松散的设备网络中构建不可篡改的账本，提供设备身份和服务数据验证的依据。其次，设备能在智能合约的帮助下实现高度自治，为边缘计算提供设备可信互操作基础。Samaniego等[64]提出了一种基于区块链的虚拟物联网资源迁移架构，通过区块链共享资源数据从而保障安全性。Stanciu[65]结合软件定义网络（SDN）、雾计算和区块链技术提出分布式安全云架构，解决雾节点中SDN控制器流表策略的安全分发问题。Ziegler等[66]基于 Plasma 框架提出雾计算场景下的区块链可扩展应用方案，提升雾计算网关的安全性。

5.3 人工智能

人工智能是一类智能代理的研究，使机器感知环境/信息，然后进行正确的行为决策，正确是指达成人类预定的某些目标。人工智能的关键在于算法，而大部分机器学习和深度学习算法建立于体积庞大的数据集和中心化的训练模型之上，该方式易受攻击或恶意操作使数据遭到篡改，其后果为模型的不可信与算力的浪费。此外，数据采集过程中无法确保下游设备的安全性，无法保证数据来源的真实性与完整性，其后果将在自动驾驶等场景中被放大。区块链不可篡改的特性可以实现感知和训练过程的可信。另外，去中心化和合约自治特性为人工智能训练工作的分解和下放奠定了基础，保障安全的基础上提高计算效率。Kim等[67]利用区块链验证联合学习框架下的分发模型的完整性，并根据计算成本提供相应的激励，优化整体学习效果。Bravo-Marquez 等[68]提出共识机制“学习证明”以减轻PoX类共识的计算浪费，构建公共可验证的学习模型和实验数据库。

6 技术挑战与研究展望

6.1 层次优化与深度融合

区块链存在“三元悖论”——安全性、扩展性和去中心化三者不可兼得，只能依靠牺牲一方的效果来满足另外两方的需求。以比特币为代表的公链具有较高的安全性和完全去中心化的特点，但是资源浪费等问题成为拓展性优化的瓶颈。尽管先后出现了PoS、BFT等共识协议优化方案，或侧链、分片等链上处理模型，或Plasma、闪电网络等链下扩展方案，皆是以部分安全性或去中心化为代价的。因此，如何将区块链更好地推向实际应用很大程度取决于三元悖论的解决，其中主要有2种思路。

1) 层次优化

区块链层次化结构中每层都不同程度地影响上述3种特性，例如网络时延、并行读写效率、共识速度和效果、链上/链下模型交互机制的安全性等，对区块链的优化应当从整体考虑，而不是单一层次。

网络层主要缺陷在于安全性，可拓展性则有待优化。如何防御以 BGP 劫持为代表的网络攻击将成为区块链底层网络的安全研究方向[19]。信息中心网络将重塑区块链基础传输网络，通过请求聚合和数据缓存减少网内冗余流量并加速通信传输[69]。相比于数据层和共识层，区块链网络的关注度较低，但却是影响安全性、可拓展性的基本因素。

数据层的优化空间在于高效性，主要为设计新的数据验证结构与算法。该方向可以借鉴计算机研究领域的多种数据结构理论与复杂度优化方法，寻找适合区块链计算方式的结构，甚至设计新的数据关联结构。实际上相当一部分项目借鉴链式结构的思想开辟新的道路，例如压缩区块空间的隔离见证、有向无环图（DAG）中并行关联的纠缠结构（Tangle），或者Libra项目采用的状态树。

共识机制是目前研究的热点，也是同时影响三元特性的最难均衡的层次。PoW牺牲可拓展性获得完全去中心化和安全性，PoS高效的出块方式具备可扩展性但产生了分叉问题，POA结合两者做到了3种特性的均衡。以此为切入的Hybrid类共识配合奖惩机制的机动调节取得了较好效果，成为共识研究的过渡手段，但是如何做到三元悖论的真正突破还有待研究。

控制层面是目前可扩展性研究的热点，其优势在于不需要改变底层的基础实现，能够在短期内应用，集中在产业界的区块链项目中。侧链具有较好的灵活性但操作复杂度高，分片改进了账本结构但跨分片交互的安全问题始终存在，而链下处理模型在安全方面缺少理论分析的支撑。因此，三元悖论的解决在控制层面具有广泛的研究前景。

2) 深度融合

如果将层次优化称为横向优化，那么深度融合即为根据场景需求而进行的纵向优化。一方面，不同场景的三元需求并不相同，例如接入控制不要求完全去中心化，可扩展性也未遇到瓶颈，因此可采用BFT类算法在小范围构建联盟链。另一方面，区块链应用研究从简单的数据上链转变为链下存储、链上验证，共识算法从 PoW 转变为场景结合的服务证明和学习证明，此外，结合 5G 和边缘计算可将网络和计算功能移至网络边缘，节约终端资源。这意味着在严格的场景建模下，区块链的层次技术选型将与场景特点交叉创新、深度融合，具有较为广阔的研究前景。

6.2 隐私保护

加密货币以匿名性著称，但是区块链以非对称加密为基础的匿名体系不断受到挑战。反匿名攻击从身份的解密转变为行为的聚类分析，不仅包括网络流量的IP聚类，还包括交易数据的地址聚类、交易行为的启发式模型学习，因此大数据分析技术的发展使区块链隐私保护思路发生转变。已有Tor网络、混币技术、零知识证明、同态加密以及各类复杂度更高的非对称加密算法被提出，但是各方法仍有局限，未来将需要更为高效的方法。此外，随着区块链系统的可编程化发展，内部复杂性将越来越高，特别是智能合约需要更严格、有效的代码检测方法，例如匿名性检测、隐私威胁预警等。

6.3 工业区块链

工业区块链是指利用区块链夯实工业互联网中数据的流通和管控基础、促进价值转换的应用场景，具有较大的研究前景。

工业互联网是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的重要基础设施。“工业互联网平台”是工业互联网的核心，通过全面感知、实时分析、科学决策、精准执行的逻辑闭环，实现工业全要素、全产业链、全价值链的全面贯通，培育新的模式和业态。

可以看到，工业互联网与物联网、智慧城市、消费互联网等场景应用存在内在关联，例如泛在连接、数据共享和分析、电子商务等，那么其学术问题与技术实现必然存在关联性。区块链解决了物联网中心管控架构的单点故障问题，克服泛在感知设备数据的安全性和隐私性挑战，为智慧城市场景的数据共享、接入控制等问题提供解决方法，为激励资源共享构建了新型互联网价值生态。尽管工业互联网作为新型的产业生态系统，其技术体系更复杂、内涵更丰富，但是不难想象，区块链同样有利于工业互联网的发展。

“平台+区块链”能够通过分布式数据管理模式，降低数据存储、处理、使用的管理成本，为工业用户在工业 APP 选择和使用方面搭建起更加可信的环境，实现身份认证及操作行为追溯、数据安全存储与可靠传递。能够通过产品设计参数、质量检测结果、订单信息等数据“上链”，实现有效的供应链全要素追溯与协同服务。能够促进平台间数据交易与业务协同，实现跨平台交易结算，带动平台间的数据共享与知识复用，促进工业互联网平台间互联互通。

当然，工业是关乎国计民生的产业，将区块链去中心化、匿名化等特性直接用于工业互联网是不可取的，因此需要研究工业区块链管理框架，实现区块链的可管可控，在一定范围内发挥其安全优势，并对工业互联网的运转提供正向激励。

7 结束语

区块链基于多类技术研究的成果，以低成本解决了多组织参与的复杂生产环境中的信任构建和隐私保护等问题，在金融、教育、娱乐、版权保护等场景得到了较多应用，成为学术界的研究热点。比特币的出现重塑了人们对价值的定义，伴随着产业界的呼声，区块链技术得到了快速发展，而遵循区块链层次化分析方法，能够直观地区别各项目的技术路线和特点，为优化区块链技术提供不同观察视角，并为场景应用的深度融合创造条件，促进后续研究。未来的发展中，区块链将成为更为基础的信任支撑技术，在产业互联网等更广阔的领域健康、有序地发展。

The authors have declared that no competing interests exist.

作者已声明无竞争性利益关系。

参考文献

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文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

袁勇, 王飞跃 . 区块链技术发展现状与展望[J]. 自动化学报, 2016,42(4): 481-494.

[本文引用: 1]

YUAN Y , WANG F Y . Blockchain:the state of the art and future trends[J]. Acta Automatica Sinica, 2016,42(4): 481-494.

[本文引用: 1]

[2]

邵奇峰, 张召, 朱燕超 ,等. 企业级区块链技术综述[J]. 软件学报, 2019,30(9): 2571-2592.

[本文引用: 1]

SHAO Q F , ZHANG Z , ZHU Y C ,et al. Survey of enterprise blockchains[J]. 2019,30(9): 2571-2592.

[本文引用: 1]

[3]

YANG W , AGHASIAN E , GARG S ,et al. A survey on blockchain-based internet service architecture:requirements,challenges,trends,and future[J]. IEEE Access, 2019,7: 75845-75872.

[本文引用: 1]

[4]

韩璇, 袁勇, 王飞跃 . 区块链安全问题:研究现状与展望[J]. 自动化学报, 2019,45(1): 208-227.

[本文引用: 1]

HAN X , YUAN Y , WANG F Y . Security problems on blockchain:the state of the art and future trends[J]. Acta Automatica Sinica, 2016,45(1): 208-227.

[本文引用: 1]

[5]

ALI M , VECCHIO M , PINCHEIRA M ,et al. Applications of blockchains in the Internet of things:a comprehensive survey[J]. IEEE Communications Surveys ＆ Tutorials, 2019,21: 1676-1717.

[本文引用: 1]

[6]

CHAUM D . Blind signature system[M]. Advances in Cryptology: Proceedings of Crypto 83.Springer USPress, 1984.

[本文引用: 1]

[7]

LAW L , SABEET S , SOLINAS J . How to make a mint:the cryptography of anonymous electronic cash[J]. The American University Law Review, 1997,46: 1131-1162.

[本文引用: 1]

[8]

JAKOBSSON M , JUELS A . Proofs of work and bread pudding protocols[C]// IFIP TC6/TC11 Joint Working Conference on Communications and Multimedia Security. IFIP, 1999: 258-272.

[本文引用: 1]

[9]

王学龙, 张璟 . P2P 关键技术研究综述[J]. 计算机应用研究, 2010,27(3): 801-805.

[本文引用: 1]

WANG X L , ZHANG J . Survey on peer-to-peer key technologies[J]. Application Research of Computers, 2010,27(3): 801-805.

[本文引用: 1]

[10]

DEMERS A , GREENE D , HOUSER C ,et al. Epidemic algorithms for replicated database maintenance[J]. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 1988,22: 8-32.

[本文引用: 1]

[11]

DECKER C , WATTENHOFER R . Information propagation in the bitcoin network[C]// IEEE Thirteenth International Conference on Peer-to-peer Computing. IEEE, 2013: 1-10.

[本文引用: 1]

[12]

FADHIL M , OWENSON G , ADDA M . Locality based approach to improve propagation delay on the bitcoin peer-to-peer network[C]// 2017 IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM). IEEE, 2017: 556-559.

[本文引用: 1]

[13]

KANEKO Y , ASAKA T . DHT clustering for load balancing considering blockchain data size[C]// 2018 Sixth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDARW). IEEE Computer Society, 2018: 71-74.

[本文引用: 1]

[14]

KOSHY P , KOSHY D , MCDANIEL P . An analysis of anonymity in bitcoin using P2P network traffic[C]// Financial Cryptography and Data Security:18th International Conference. Springer, 2014: 469-485.

[15]

BIRYUKOV A , KHOVRATOVICH D , PUSTOGAROV I . Deanonymisation of clients in bitcoin P2P network[C]// ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. ACM, 2014: 15-29.

[16]

VENKATAKRISHNAN S B , FANTI G , VISWANATH P . Dandelion:redesigning the bitcoin network for anonymity[C]// The 2017 ACM SIGMETRICS. ACM, 2017:57.

[本文引用: 1]

[17]

FANTI G , VENKATAKRISHNAN S B , BAKSHI S ,et al. Dandelion++:lightweight cryptocurrency networking with formal anonymity guarantees[J]. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, 2018,46: 5-7.

[本文引用: 1]

[18]

HEILMAN E , KENDLER A , ZOHAR A ,et al. Eclipse attacks on Bitcoin’s peer-to-peer network[C]// USENIX Conference on Security Symposium. USENIX Association, 2015: 129-144.

[本文引用: 1]

[19]

APOSTOLAKI M , ZOHAR A , VANBEVER L . Hijacking bitcoin:routing attacks on cryptocurrencies[C]// 2017 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP). IEEE, 2017: 375-392.

[本文引用: 2]

[20]

REYZIN L , IVANOV S . Improving authenticated dynamic dictionaries,with applications to cryptocurrencies[C]// International Conference on Financial Cryptography ＆ Data Security. Springer, 2017: 376-392.

[本文引用: 1]

[21]

ZHANG C , XU C , XU J L ,et al. GEM^2-tree:a gas-efficient structure for authenticated range queries in blockchain[C]// IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2019: 842-853.

[本文引用: 1]

[22]

REID F , HARRIGAN M . An analysis of anonymity in the bitcoin system[C]// 2011 IEEE Third International Conference on Privacy,Security,Risk and Trust. IEEE, 2011: 1318-1326.

[本文引用: 1]

[23]

MEIKLEJOHN S , POMAROLE M , JORDAN G ,et al. A fistful of bitcoins:characterizing payments among men with no names[C]// The 2013 Conference on Internet Measurement Conference. ACM, 2013: 127-140.

[本文引用: 1]

[24]

AWAN M K , CORTESI A . Blockchain transaction analysis using dominant sets[C]// IFIP International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management. IFIP, 2017: 229-239.

[本文引用: 1]

[25]

SAXENA A , MISRA J , DHAR A . Increasing anonymity in bitcoin[C]// International Conference on Financial Cryptography and Data Security. Springer, 2014: 122-139.

[本文引用: 1]

[26]

MIERS I , GARMAN C , GREEN M ,et al. Zerocoin:anonymous distributed e-cash from bitcoin[C]// 2013 IEEE Symposium on Security and Privacy. IEEE, 2013: 397-411.

[本文引用: 1]

[27]

SASSON E B , CHIESA A , GARMAN C ,et al. Zerocash:decentralized anonymous payments from bitcoin[C]// 2014 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP). IEEE, 2014: 459-474.

[本文引用: 1]

[28]

YIN W , WEN Q , LI W ,et al. A anti-quantum transaction authentication approach in blockchain[J]. IEEE Access, 2018,6: 5393-5401.

[本文引用: 1]

[29]

DOUCEUR J R , . The sybil attack[C]// The First International Workshop on Peer-to-Peer Systems(IPTPS’ 01). Springer, 2002: 251-260.

[本文引用: 1]

[30]

KARAME G O , ANDROULAKI E , CAPKUN S . Double-spending fast payments in bitcoin[C]// The 2012 ACM conference on Computer and communications security. ACM, 2012: 906-917.

[本文引用: 1]

[31]

LAMPORT L , SHOSTAK R , PEASE M . The byzantine generals problem[J]. ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 1982,4: 382-401.

[本文引用: 1]

[32]

BANO S , SONNINO A , AL-BASSAM M ,et al. Consensus in the age of blockchains[J]..03936,2017. arXiv Preprint,arXiv:1711.03936,2017.

[本文引用: 1]

[33]

DWORK C , LYNCH N , STOCKMEYER L . Consensus in the presence of partial synchrony[J]. Journal of the ACM, 1988,35: 288-323.

[本文引用: 2]

[34]

TSCHORSCH F , SCHEUERMANN B . Bitcoin and beyond:a technical survey on decentralized digital currencies[J]. IEEE Communications Surveys ＆ Tutorials, 2016,18: 2084-2123.

[本文引用: 1]

[35]

CACHIN C VUKOLIĆ M . Blockchains consensus protocols in the wild[J]. arXiv Preprint,arXiv:1707.01873, 2017.

[本文引用: 1]

[36]

CASTRO M , LISKOV B . Practical byzantine fault tolerance and proactive recovery[J]. ACM Transactions on Computer Systems, 2002,20: 398-461.

[本文引用: 1]

[37]

ONGARO D , OUSTERHOUT J . In search of an understandable consensus algorithm[C]// The 2014 USENIX Conference on USENIX Annual Technical Conference. USENIX Association, 2015: 305-320.

[本文引用: 1]

[38]

BALL M , ROSEN A , SABIN M ,et al. Proofs of useful work[R]. Cryptology ePrint Archive:Report 2017/203.

[本文引用: 1]

[39]

MIHALJEVIC B , ZAGAR M . Comparative analysis of blockchain consensus algorithms[C]// International Convention on Information and Communication Technology,Electronics and Microelectronics (MIPRO). IEEE, 2018: 1545-1550.

[本文引用: 1]

[40]

KIAYIAS A , RUSSELL A , DAVID B ,et al. Ouroboros:a provably secure proof-of-stake blockchain protocol[C]// Advances in Cryptology - CRYPTO 2017. Springer, 2017: 357-388.

[本文引用: 1]

[41]

FISCH B . Tight proofs of space and replication[J].,ePrint-2018-702. IACR Cryptology ePrint Archive,ePrint-2018-702.

[本文引用: 1]

[42]

BELOTTI M , BOŽIĆ N , PUJOLLE G ,et al. A vademecum on blockchain technologies:when,which,and how[J]. IEEE Communications Surveys ＆ Tutorials, 2019,21: 3796-3838.

[本文引用: 1]

[43]

WANG W B , HOANG D T , HU P Z ,et al. A survey on consensus mechanisms and mining strategy management in blockchain networks[J]. IEEE Access, 2019,7: 22328-22370.

[本文引用: 1]

[44]

YOO J H , JUNG Y L , SHIN D H ,et al. Formal modeling and verification of a federated byzantine agreement algorithm for blockchain platforms[C]// IEEE International Workshop on Blockchain Oriented Software Engineering. 2019: 11-21.

[本文引用: 1]

[45]

ZHENG Z B , XIE S , DAI H ,et al. An overview of blockchain technology:architecture,consensus,and future trends[C]// 6th IEEE International Congress on Big Data. IEEE, 2017: 557-564.

[本文引用: 1]

[46]

YIN M , MALKHI D , REITER M K ,et al. HotStuff:BFT consensus in the lens of blockchain[C]// ACM Symposium on Principles of Distributed Computing. ACM, 2019: 347-356.

[本文引用: 1]

[47]

ALI S , WANG G , WHITE B ,et al. Libra critique towards global decentralized financial system[C]// Communications in Computer and Information Science. Springer, 2019: 661-672.

[本文引用: 1]

[48]

BENTOV I , LEE C , MIZRAHI A ,et al. Proof of activity:extending bitcoin’s proof of work via proof of stake[J]. IACR Cryptology ePrint Archive,ePrint-2014-25478.

[本文引用: 1]

[49]

DECKER C , SEIDEL J , WATTENHOFER R . Bitcoin meets strong consistency[J].,2014. arXiv Preprint,arXiv:1412.7935,2014.

[本文引用: 1]

[50]

KOKORIS-KOGIAS E , JOVANOVIC P , GAILLY N ,et al. Enhancing bitcoin security and performance with strong consistency via collective signing[J]. Applied Mathematical Modelling, 2016,37: 5723-5742.

[本文引用: 1]

[51]

BUTERIN V , GRIFFITH V . Casper the friendly finality gadget[J]. arXiv Preprint,arXiv:1710.09437,2017.

[本文引用: 1]

[52]

TSCHORSCH F , SCHEUERMANN B . Bitcoin and beyond:a technical survey on decentralized digital currencies[J]. IEEE Communications Surveys ＆ Tutorials, 2016,18: 2084-2023,2017.

[本文引用: 1]

[53]

KIAYIAS A , MILLER A , ZINDROS D . Non-interactive proofs of proof-of-work[J]. IACR Cryptology ePrint Archive,ePrint-2017-963.

[本文引用: 1]

[54]

LUU L , NARAYANAN V , ZHENG C ,et al. A secure sharding protocol for open blockchains[C]// The 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security(CCS’16). ACM, 2016: 17-30.

[本文引用: 1]

[55]

KOKORIS-KOGIAS E , JOVANOVIC P , GASSER L ,et al. OmniLedger:a secure,scale-out,decentralized ledger via sharding[C]// IEEE Symposium on Security and Privacy (SP). IEEE Computer Society, 2018: 583-598.

[本文引用: 1]

[56]

LI S , YU M , AVESTIMEHR S ,et al. PolyShard:coded sharding achieves linearly scaling efficiency and security simultaneously[J]. arXiv Preprint,arXiv:1809.10361,2018.

[本文引用: 1]

[57]

XIE J F , YU F R , HUANG T ,et al. A survey on the scalability of blockchain systems[J]. IEEE Network, 2019,33: 166-173.

[本文引用: 1]

[58]

BURCHERT C , DECKER C , WATTENHOFER R . Scalable funding of bitcoin micropayment channel networks[C]// Stabilization,Safety,and Security of Distributed Systems. Springer, 2017: 361-377.

[本文引用: 1]

[59]

LUU L , CHU D , OLICKEL H ,et al. Making smart contracts smarter[C]// The 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. ACM, 2016: 254-269.

[本文引用: 1]

[60]

BRENT L , JURISEVIC A , KONG M ,et al. Vandal:a scalable security analysis framework for smart contracts[J]. arXiv Preprint,arXiv:1809.039812018.

[本文引用: 1]

[61]

JIANG B , LIU Y , CHAN W K . ContractFuzzer:fuzzing smart contracts for vulnerability detection[J]. arXiv Preprint,arXiv:1807.03932,2018.

[本文引用: 1]

[62]

HASHEMI S H , FAGHRI F , CAMPBELL R H . Decentralized user-centric access control using pubsub over blockchain[J]. arXiv Preprint,arXiv:1710.00110,2017.

[本文引用: 1]

[63]

BAO S.CAO Y , LEI A ,et al. Pseudonym management through blockchain:cost-efficient privacy preservation on intelligent transportation systems[J]. IEEE Access, 2019,7: 80390-80403.

[本文引用: 1]

[64]

SAMANIEGO M , DETERS R . Hosting virtual IoT resources on edge-hosts with blockchain[C]// IEEE International Conference on Computer ＆ Information Technology. IEEE, 2016: 116-119.

[本文引用: 1]

[65]

STANCIU A , . Blockchain based distributed control system for edge computing[C]// International Conference on Control Systems ＆Computer Science. IEEE, 2017: 667-671.

[本文引用: 1]

[66]

ZIEGLER M H , GROMANN M , KRIEGER U R . Integration of fog computing and blockchain technology using the plasma framework[C]// 2019 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC). IEEE, 2019: 120-123.

[本文引用: 1]

[67]

KIM H , PARK J , BENNIS M ,et al. Blockchained on-device federated learning[J]. arXiv Preprint,arXiv:1808.03949, 2018.

[本文引用: 1]

[68]

BRAVO-MARQUEZ F , REEVES S , UGARTE M . Proof-of- learning:a blockchain consensus mechanism based on machine learning competitions[C]// 2019 IEEE International Conference on Decentralized Applications and Infrastructures. IEEE, 2019: 119-124.

[本文引用: 1]

[69]

刘江, 霍如, 李诚成 ,等. 基于命名数据网络的区块链信息传输机制[J]. 通信学报, 2018,39(1), 24-33.

[本文引用: 1]

LIU J , HUO R , LI C C ,et al. Information transmission mechanism of Blockchain technology based on named-data networking[J]. Journal on Communications, 2018,39(1): 24-33.

[本文引用: 1]

区块链技术发展现状与展望

2016

... 区块链涵盖多种技术，相关概念易混淆，且应用场景繁多，为此，已有相关综述主要从技术体系结构、技术挑战和应用场景等角度来梳理区块链的最新进展、技术差异和联系，总结技术形态和应用价值.袁勇等[1]给出了区块链基本模型，以比特币为例将非许可链分为数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层；邵奇峰等[2]结合开源项目细节，对比了多种企业级区块链（许可链）的技术特点；Yang等[3]总结了基于区块链的网络服务架构的特点、挑战和发展趋势；韩璇等[4]系统性归纳了区块链安全问题的研究现状；Ali等[5]总结了区块链在物联网方面的应用研究进展、趋势.上述文献虽然归纳得较为完整，但是都没有从许可链与非许可链共性技术的角度进行通用的层次结构分析，没有体现出区块链技术与组网路由、数据结构、同步机制等已有技术的关联性，且缺少对区块链项目的差异分析.本文则对有关概念进行区分，探讨了通用的层次化技术结构及其与已有技术的关联性，并针对该结构横向分析相关学术研究进展；根据分层结构对比部分区块链项目的技术选型；最后以智慧城市场景、边缘计算和人工智能技术为代表介绍区块链应用研究现状，给出区块链技术挑战与研究展望. ...

区块链技术发展现状与展望

2016

企业级区块链技术综述

2019

企业级区块链技术综述

2019

A survey on blockchain-based internet service architecture:requirements,challenges,trends,and future

2019

区块链安全问题:研究现状与展望

2016

区块链安全问题:研究现状与展望

2016

Applications of blockchains in the Internet of things:a comprehensive survey

2019

Blind signature system

1984

... 加密货币的概念起源于一种基于盲签名（blind signature）的匿名交易技术[6]，最早的加密货币交易模型“electronic cash”[7]如图1所示. ...

How to make a mint:the cryptography of anonymous electronic cash

1997

... 加密货币的概念起源于一种基于盲签名（blind signature）的匿名交易技术[6]，最早的加密货币交易模型“electronic cash”[7]如图1所示. ...

Proofs of work and bread pudding protocols

1999

... 最早的加密货币构想将银行作为构建信任的基础，呈现中心化特点.此后，加密货币朝着去中心化方向发展，并试图用工作量证明（PoW,poof of work）[8]或其改进方法定义价值.比特币在此基础上，采用新型分布式账本技术保证被所有节点维护的数据不可篡改，从而成功构建信任基础，成为真正意义上的去中心化加密货币.区块链从去中心化加密货币发展而来，随着区块链的进一步发展，去中心化加密货币已经成为区块链的主要应用之一. ...

P2P 关键技术研究综述

2010

... 对等网络的体系架构可分为无结构对等网络、结构化对等网络和混合式对等网络[9]，根据节点的逻辑拓扑关系，区块链网络的组网结构也可以划分为上述3种，如图3所示. ...

P2P 关键技术研究综述

2010

Epidemic algorithms for replicated database maintenance

1988

... 传播层实现对等节点间数据的基本传输，包括2 种数据传播方式：单点传播和多点传播.单点传播是指数据在2个已知节点间直接进行传输而不经过其他节点转发的传播方式；多点传播是指接收数据的节点通过广播向邻近节点进行数据转发的传播方式，区块链网络普遍基于Gossip协议[10]实现洪泛传播.连接层用于获取节点信息，监测和改变节点间连通状态，确保节点间链路的可用性（availability）.具体而言，连接层协议帮助新加入节点获取路由表数据，通过定时心跳监测为节点保持稳定连接，在邻居节点失效等情况下为节点关闭连接等.交互逻辑层是区块链网络的核心，从主要流程上看，该层协议承载对等节点间账本数据的同步、交易和区块数据的传输、数据校验结果的反馈等信息交互逻辑，除此之外，还为节点选举、共识算法实施等复杂操作和扩展应用提供消息通路. ...

Information propagation in the bitcoin network

2013

... 随着近年来区块链网络的爆炸式发展以及开源特点，学术界开始关注大型公有链项目的网络状况，监测并研究它们的特点，研究对象主要为比特币网络.Decker等[11]设计和实现测量工具，分析传播时延数据、协议数据和地址数据，建模分析影响比特币网络性能的网络层因素，基于此提出各自的优化方法.Fadhil等[12]提出基于事件仿真的比特币网络仿真模型，利用真实测量数据验证模型的有效性，最后提出优化机制 BCBSN，旨在设立超级节点降低网络波动.Kaneko 等[13]将区块链节点分为共识节点和验证节点，其中共识节点采用无结构组网方式，验证节点采用结构化组网方式，利用不同组网方式的优点实现网络负载的均衡. ...

Locality based approach to improve propagation delay on the bitcoin peer-to-peer network

2017

DHT clustering for load balancing considering blockchain data size

2018

An analysis of anonymity in bitcoin using P2P network traffic

2014

Deanonymisation of clients in bitcoin P2P network

2014

Dandelion:redesigning the bitcoin network for anonymity

2017

... 匿名性是加密货币的重要特性之一，但从网络层视角看，区块链的匿名性并不能有效保证，因为攻击者可以利用监听并追踪 IP 地址的方式推测出交易之间、交易与公钥地址之间的关系，通过匿名隐私研究可以主动发掘安全隐患，规避潜在危害.Koshy 等[16,17]从网络拓扑、传播层协议和作恶模型3个方面对比特币网络进行建模，通过理论分析和仿真实验证明了比特币网络协议在树形组网结构下仅具备弱匿名性，在此基础上提出 Dandelion 网络策略以较低的网络开销优化匿名性，随后又提出 Dandelion++原理，以最优信息理论保证来抵抗大规模去匿名攻击. ...

Dandelion++:lightweight cryptocurrency networking with formal anonymity guarantees

2018

Eclipse attacks on Bitcoin’s peer-to-peer network

2015

... 区块链重点关注其数据层和共识层面机制，并基于普通网络构建开放的互联环境，该方式极易遭受攻击.为提高区块链网络的安全性，学术界展开研究并给出了相应的解决方案.Heilman 等[18]对比特币和以太坊网络实施日蚀攻击（eclipse attack）——通过屏蔽正确节点从而完全控制特定节点的信息来源，证实了该攻击的可行性.Apostolaki等[19]提出针对比特币网络的 BGP（border gateway protocal）劫持攻击，通过操纵自治域间路由或拦截域间流量来制造节点通信阻塞，表明针对关键数据的沿路攻击可以大大降低区块传播性能. ...

Hijacking bitcoin:routing attacks on cryptocurrencies

2017

... 网络层主要缺陷在于安全性，可拓展性则有待优化.如何防御以 BGP 劫持为代表的网络攻击将成为区块链底层网络的安全研究方向[19].信息中心网络将重塑区块链基础传输网络，通过请求聚合和数据缓存减少网内冗余流量并加速通信传输[69].相比于数据层和共识层，区块链网络的关注度较低，但却是影响安全性、可拓展性的基本因素. ...

Improving authenticated dynamic dictionaries,with applications to cryptocurrencies

2017

... 高效验证的学术问题源于验证数据结构（ADS,authenticated data structure），即利用特定数据结构快速验证数据的完整性，实际上 MKT 也是其中的一种.为了适应区块链数据的动态性（dynamical）并保持良好性能，学术界展开了研究.Reyzin等[20]基于AVL树形结构提出AVL+，并通过平衡验证路径、缺省堆栈交易集等机制，简化轻量级节点的区块头验证过程.Zhang等[21]提出GEM2-tree结构，并对其进行优化提出 GEM2כ-tree 结构，通过分解单树结构、动态调整节点计算速度、扩展数据索引等机制降低以太坊节点计算开销. ...

GEM^2-tree:a gas-efficient structure for authenticated range queries in blockchain

2019

An analysis of anonymity in the bitcoin system

2011

... 区块数据直接承载业务信息，因此区块数据的匿名关联性分析更为直接.Reid等[22]将区块数据建模为事务网络和用户网络，利用多交易数据的用户指向性分析成功降低网络复杂度.Meiklejohn等[23]利用启发式聚类方法分析交易数据的流动特性并对用户进行分组，通过与这些服务的互动来识别主要机构的比特币地址.Awan 等[24]使用优势集（dominant set）方法对区块链交易进行自动分类，从而提高分析准确率. ...

A fistful of bitcoins:characterizing payments among men with no names

2013

Blockchain transaction analysis using dominant sets

2017

Increasing anonymity in bitcoin

2014

... 隐私保护方面，Saxena等[25]提出复合签名技术削弱数据的关联性，基于双线性映射中的Diffie-Hellman假设保证计算困难性，从而保护用户隐私.Miers 等[26]和 Sasson 等[27]提出 Zerocoin 和Zerocash，在不添加可信方的情况下断开交易间的联系，最早利用零知识证明（zero-knowledge proof）技术隐藏交易的输入、输出和金额信息，提高比特币的匿名性.非对称加密是区块链数据安全的核心，但在量子计算面前却显得“捉襟见肘”，为此Yin等[28]利用盆景树模型（bonsai tree）改进晶格签名技术（lattice-based signature），以保证公私钥的随机性和安全性，使反量子加密技术适用于区块链用户地址的生成. ...

Zerocoin:anonymous distributed e-cash from bitcoin

2013

Zerocash:decentralized anonymous payments from bitcoin

2014

A anti-quantum transaction authentication approach in blockchain

2018

The sybil attack

2002

... 区块链网络中每个节点必须维护完全相同的账本数据，然而各节点产生数据的时间不同、获取数据的来源未知，存在节点故意广播错误数据的可能性，这将导致女巫攻击[29]、双花攻击[30]等安全风险；除此之外，节点故障、网络拥塞带来的数据异常也无法预测.因此，如何在不可信的环境下实现账本数据的全网统一是共识层解决的关键问题.实际上，上述错误是拜占庭将军问题（the Byzantine generals problem）[31]在区块链中的具体表现，即拜占庭错误——相互独立的组件可以做出任意或恶意的行为，并可能与其他错误组件产生协作，此类错误在可信分布式计算领域被广泛研究. ...

Double-spending fast payments in bitcoin

2012

The byzantine generals problem

1982

Consensus in the age of blockchains

... 状态机复制（state-machine replication）是解决分布式系统容错问题的常用理论.其基本思想为：任何计算都表示为状态机，通过接收消息来更改其状态.假设一组副本以相同的初始状态开始，并且能够就一组公共消息的顺序达成一致，那么它们可以独立进行状态的演化计算，从而正确维护各自副本之间的一致性.同样，区块链也使用状态机复制理论解决拜占庭容错问题，如果把每个节点的数据视为账本数据的副本，那么节点接收到的交易、区块即为引起副本状态变化的消息.状态机复制理论实现和维持副本的一致性主要包含2个要素：正确执行计算逻辑的确定性状态机和传播相同序列消息的共识协议.其中，共识协议是影响容错效果、吞吐量和复杂度的关键，不同安全性、可扩展性要求的系统需要的共识协议各有不同.学术界普遍根据通信模型和容错类型对共识协议进行区分[32]，因此严格地说，区块链使用的共识协议需要解决的是部分同步（partial synchrony）模型[33]下的拜占庭容错问题. ...

Consensus in the presence of partial synchrony

1988

... 比特币在网络层采用非结构化方式组网，路由表呈现随机性.节点间则采用多点传播方式传递数据，曾基于Gossip协议实现，为提高网络的抗匿名分析能力改为基于Diffusion协议实现[33].节点利用一系列控制协议确保链路的可用性，包括版本获取（Vetsion/Verack）、地址获取（Addr/GetAddr）、心跳信息（PING/PONG）等.新节点入网时，首先向硬编码 DNS 节点（种子节点）请求初始节点列表；然后向初始节点随机请求它们路由表中的节点信息，以此生成自己的路由表；最后节点通过控制协议与这些节点建立连接，并根据信息交互的频率更新路由表中节点时间戳，从而保证路由表中的节点都是活动的.交互逻辑层为建立共识交互通道，提供了区块获取（GetBlock）、交易验证（MerkleBlock）、主链选择（CmpctBlock）等协议；轻节点只需要进行简单的区块头验证，因此通过头验证（GetHeader/Header）协议和连接层中的过滤设置协议指定需要验证的区块头即可建立简单验证通路.在安全机制方面，比特币网络可选择利用匿名通信网络Tor作为数据传输承载，通过沿路径的层层数据加密机制来保护对端身份. ...

Bitcoin and beyond:a technical survey on decentralized digital currencies

2016

... 区块链网络中主要包含PoX（poof of X）[34]、BFT（byzantine-fault tolerant）和 CFT（crash-fault tolerant）类基础共识协议.PoX 类协议是以 PoW （proof of work）为代表的基于奖惩机制驱动的新型共识协议，为了适应数据吞吐量、资源利用率和安全性的需求，人们又提出PoS（proof of stake）、PoST （proof of space-time）等改进协议.它们的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错.BFT类协议是指解决拜占庭容错问题的传统共识协议及其改良协议，包括PBFT、BFT-SMaRt、Tendermint等.CFT类协议用于实现崩溃容错，通过身份证明等手段规避节点作恶的情况，仅考虑节点或网络的崩溃（crash）故障，主要包括Raft、Paxos、Kafka等协议. ...

Blockchains consensus protocols in the wild

2017

... 非许可链和许可链的开放程度和容错需求存在差异，共识层面技术在两者之间产生了较大区别.具体而言，非许可链完全开放，需要抵御严重的拜占庭风险，多采用PoX、BFT类协议并配合奖惩机制实现共识.许可链拥有准入机制，网络中节点身份可知，一定程度降低了拜占庭风险，因此可采用BFT类协议、CFT类协议构建相同的信任模型[35]. ...

Practical byzantine fault tolerance and proactive recovery

2002

... PBFT是 BFT经典共识协议，其主要流程如图8 所示.PBFT将节点分为主节点和副节点，其中主节点负责将交易打包成区块，副节点参与验证和转发，假设作恶节点数量为f.PBFT共识主要分为预准备、准备和接受3个阶段，主节点首先收集交易后排序并提出合法区块提案；其余节点先验证提案的合法性，然后根据区块内交易顺序依次执行并将结果摘要组播；各节点收到2f个与自身相同的摘要后便组播接受投票；当节点收到超过2f+1个投票时便存储区块及其产生的新状态[36]. ...

In search of an understandable consensus algorithm

2015

... Raft[37]是典型的崩溃容错共识协议，以可用性强著称.Raft将节点分为跟随节点、候选节点和领导节点，领导节点负责将交易打包成区块，追随节点响应领导节点的同步指令，候选节点完成领导节点的选举工作.当网络运行稳定时，只存在领导节点和追随节点，领导节点向追随节点推送区块数据从而实现同步.节点均设置生存时间决定角色变化周期，领导节点的心跳信息不断重置追随节点的生存时间，当领导节点发生崩溃时，追随节点自动转化为候选节点并进入选举流程，实现网络自恢复. ...

Proofs of useful work

2017

... 如前文所述，PoX类协议的基本特点在于设计证明依据，使诚实节点可以证明其合法性，从而实现拜占庭容错.uPoW[38]通过计算有意义的正交向量问题证明节点合法性，使算力不被浪费.PoI （proof-of-importance）[39]利用图论原理为每个节点赋予重要性权重，权重越高的节点将越有可能算出区块.PoS（poof-of-stake）为节点定义“币龄”，拥有更高币龄的节点将被分配更多的股份（stake），而股份被作为证明依据用于成块节点的选举.Ouroboros[40]通过引入多方掷币协议增大了选举随机性，引入近乎纳什均衡的激励机制进一步提高PoS 的安全性.PoRep（proof-of-replication）[41]应用于去中心化存储网络，利用证明依据作为贡献存储空间的奖励，促进存储资源再利用. ...

Comparative analysis of blockchain consensus algorithms

2018

Ouroboros:a provably secure proof-of-stake blockchain protocol

2017

Tight proofs of space and replication

A vademecum on blockchain technologies:when,which,and how

2019

... BFT协议有较长的发展史，在区块链研究中被赋予了新的活力.SCP[42]和Ripple[43]基于联邦拜占庭共识[44]——存在交集的多池（确定规模的联邦）共识，分别允许节点自主选择或与指定的节点构成共识联邦，通过联邦交集达成全网共识.Tendermint[45]使用Gossip通信协议基本实现异步拜占庭共识，不仅简化了流程而且提高了可用性.HotStuff[46]将BFT与链式结构数据相结合，使主节点能够以实际网络时延及 O(n)通信复杂度推动协议达成一致.LibraBFT[47]在HotStuff的基础上加入奖惩机制及节点替换机制，从而优化了性能. ...

A survey on consensus mechanisms and mining strategy management in blockchain networks

2019

Formal modeling and verification of a federated byzantine agreement algorithm for blockchain platforms

2019

An overview of blockchain technology:architecture,consensus,and future trends

2017

HotStuff:BFT consensus in the lens of blockchain

2019

Libra critique towards global decentralized financial system

2019

Proof of activity:extending bitcoin’s proof of work via proof of stake

... Hybrid 类协议是研究趋势之一.PoA[48]利用PoW产生空区块头，利用PoS决定由哪些节点进行记账和背书，其奖励由背书节点和出块节点共享.PeerCensus[49]由节点团体进行拜占庭协议实现共识，而节点必须基于比特币网络，通过 PoW 产出区块后才能获得投票权力.ByzCoin[50]利用PoW的算力特性构建动态成员关系，并引入联合签名方案来减小PBFT的轮次通信开销，提高交易吞吐量，降低确认时延.Casper[51]则通过PoS的股份决定节点构成团体并进行BFT共识，且节点可投票数取决于股份. ...

Bitcoin meets strong consistency

Enhancing bitcoin security and performance with strong consistency via collective signing

2016

Casper the friendly finality gadget

Bitcoin and beyond:a technical survey on decentralized digital currencies

2016

... 侧链（side-chain）在比特币主链外构建新的分类资产链，并使比特币和其他分类资产在多个区块链之间转移，从而分散了单一链的负荷.Tschorsch等[52]利用Two-way Peg机制实现交互式跨链资产转换，防止该过程中出现双花.Kiayias 等[53]利用NIPoPoW机制实现非交互式的跨链工作证明，并降低了跨链带来的区块冗余.分片（sharding）是指不同节点子集处理区块链的不同部分，从而减少每个节点的负载.ELASTICO[54]将交易集划分为不同分片，每个分片由不同的节点集合进行并行验证.OmniLedger[55]在前者的基础上优化节点随机选择及跨切片事务提交协议，从而提高了切片共识的安全性与正确性.区别于 OmniLedger，PolyShard[56]利用拉格朗日多项式编码分片为分片交互过程加入计算冗余，同时实现了可扩展性优化与安全保障.上述研究可视为链上处理模型在加密货币场景下的可扩展性优化方案.实际上，链下处理模型本身就是一种扩展性优化思路，闪电网络[57]通过状态通道对交易最终结果进行链上确认，从而在交易过程中实现高频次的链外支付.Plasma[58]在链下对区块链进行树形分支拓展，树形分支中的父节点完成子节点业务的确认，直到根节点与区块链进行最终确认. ...

Non-interactive proofs of proof-of-work

A secure sharding protocol for open blockchains

2016

OmniLedger:a secure,scale-out,decentralized ledger via sharding

2018

PolyShard:coded sharding achieves linearly scaling efficiency and security simultaneously

A survey on the scalability of blockchain systems

2019

Scalable funding of bitcoin micropayment channel networks

2017

Making smart contracts smarter

2016

... 一方面，沙盒环境承载了区块链节点运行条件，针对虚拟机展开的攻击更为直接；另一方面，智能合约直接对账本进行操作，其漏洞更易影响业务运行，因此控制层的安全防护研究成为热点.Luu等[59]分析了运行于EVM中的智能合约安全性，指出底层平台的分布式语义差异带来的安全问题.Brent 等[60]提出智能合约安全分析框架 Vandal，将EVM 字节码转换为语义逻辑关，为分析合约安全漏洞提供便利.Jiang 等[61]预先定义用于安全漏洞的特征，然后模拟执行大规模交易，通过分析日志中的合约行为实现漏洞检测. ...

Vandal:a scalable security analysis framework for smart contracts

2018

ContractFuzzer:fuzzing smart contracts for vulnerability detection

2018

Decentralized user-centric access control using pubsub over blockchain

2017

... 智慧城市是指利用 ICT 优化公共资源利用效果、提高居民生活质量、丰富设施信息化能力的研究领域，该领域包括个人信息管理、智慧医疗、智慧交通、供应链管理等具体场景.智慧城市强调居民、设施等各类数据的采集、分析与使能，数据可靠性、管理透明化、共享可激励等需求为智慧城市带来了许多技术挑战.区块链去中心化的交互方式避免了单点故障、提升管理公平性，公开透明的账本保证数据可靠及可追溯性，多种匿名机制利于居民隐私的保护，因此区块链有利于问题的解决.Hashemi等[62]将区块链用于权限数据存储，构建去中心化的个人数据接入控制模型；Bao等[63]利用区块链高效认证和管理用户标识，保护车主的身份、位置、车辆信息等个人数据. ...

Pseudonym management through blockchain:cost-efficient privacy preservation on intelligent transportation systems

2019

Hosting virtual IoT resources on edge-hosts with blockchain

2016

... 边缘计算是一种将计算、存储、网络资源从云平台迁移到网络边缘的分布式信息服务架构，试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合，减少业务交付的端到端时延，提升用户体验.安全问题是边缘计算面临的一大技术挑战，一方面，边缘计算的层次结构中利用大量异构终端设备提供用户服务，这些设备可能产生恶意行为；另一方面，服务迁移过程中的数据完整性和真实性需要得到保障.区块链在这种复杂的工作环境和开放的服务架构中能起到较大作用.首先，区块链能够在边缘计算底层松散的设备网络中构建不可篡改的账本，提供设备身份和服务数据验证的依据.其次，设备能在智能合约的帮助下实现高度自治，为边缘计算提供设备可信互操作基础.Samaniego等[64]提出了一种基于区块链的虚拟物联网资源迁移架构，通过区块链共享资源数据从而保障安全性.Stanciu[65]结合软件定义网络（SDN）、雾计算和区块链技术提出分布式安全云架构，解决雾节点中SDN控制器流表策略的安全分发问题.Ziegler等[66]基于 Plasma 框架提出雾计算场景下的区块链可扩展应用方案，提升雾计算网关的安全性. ...

Blockchain based distributed control system for edge computing

2017

Integration of fog computing and blockchain technology using the plasma framework

2019

Blockchained on-device federated learning

2018

... 人工智能是一类智能代理的研究，使机器感知环境/信息，然后进行正确的行为决策，正确是指达成人类预定的某些目标.人工智能的关键在于算法，而大部分机器学习和深度学习算法建立于体积庞大的数据集和中心化的训练模型之上，该方式易受攻击或恶意操作使数据遭到篡改，其后果为模型的不可信与算力的浪费.此外，数据采集过程中无法确保下游设备的安全性，无法保证数据来源的真实性与完整性，其后果将在自动驾驶等场景中被放大.区块链不可篡改的特性可以实现感知和训练过程的可信.另外，去中心化和合约自治特性为人工智能训练工作的分解和下放奠定了基础，保障安全的基础上提高计算效率.Kim等[67]利用区块链验证联合学习框架下的分发模型的完整性，并根据计算成本提供相应的激励，优化整体学习效果.Bravo-Marquez 等[68]提出共识机制“学习证明”以减轻PoX类共识的计算浪费，构建公共可验证的学习模型和实验数据库. ...

Proof-of- learning:a blockchain consensus mechanism based on machine learning competitions

2019

基于命名数据网络的区块链信息传输机制

2018

基于命名数据网络的区块链信息传输机制

2018

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地址：北京市丰台区东铁匠营街道顺八条1号院B座“北阳晨光大厦”2层邮编：100079

电话：010-53878169、53859522、53878236 电子邮件：xuebao@ptpress.com.cn; txxb@bjxintong.com.cn

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