DAG:DAG系統區塊大小和出塊時間的通俗解析之二-ODAILY_ETHMAXY幣

大家好，上次分享我們講解了區塊大小和出塊時間跟擴容的關系，我們特別的闡述了在區塊鏈的系統中這兩個變量是如何互動和制約的。今天我們會詳細討論在DAG的系統中這兩個變量的關系，以及在SoteriaDAG的設計里，我們是怎么處理這個問題的。

并發下的親子關系

上一篇我們講到，在BlockDAG區塊圖的大背景下，因為沒有贏者通吃的這一限制，于是礦工們可以并行的挖礦，并及時的把挖出來的區塊廣播出去。網絡的傳輸導致了延遲，所以在網絡的任何一個地方我們能聽到的其他礦工的廣播也可能是不一樣的。不過沒關系，對于我們收到的塊，我們想盡辦法把他們納入到我們的區塊圖里就行了。而我們下一個要挖的新塊一定要引用我們區塊圖里的每一個還沒有被引用的塊。燃鵝，你會發現我們可能收到下圖這樣的一些區塊，他們的引用都不一樣，而且他們都是誠實節點挖出來的合法區塊。這是怎么回事兒呢？這正是由我們之前談到的區塊大小，傳輸時間和出塊時間所導致的。

羅馬元宇宙集團以43.9萬港元購入加密貨幣XDAG幣286萬個單位:11月28日消息，港股上市公司羅馬元宇宙集團(08072)發布公告，于2022年11月29日，集團已于公開市場上購入加密貨幣XDAG幣286萬個單位，總代價約為43.9萬港元，以集團內部資源撥資進行。董事會認為，加密貨幣具有升值空間以及有潛力作為對抗由于全球各國央行積極增加貨幣供應而對法定貨幣產生的貶值壓力的有效對沖，除了持有現金外，將部分集團的資金配置為加密貨幣也是一種多元化的資產配置策略。[2022/11/28 21:08:01]

數脈鏈已實現醫療研究數據備份在DAG存儲鏈上:近日，據“浙江大學—數脈鏈聯合研發中心”報告，CyberVein率先在醫療領域完成技術落地，其中角膜炎圖像智能識別與輔助診斷系統已進行大規模醫生水平測試(521人)，通過聯邦學習使診斷準確率超85%，超越96%的測試醫生，并實現醫療研究數據備份在DAG存儲鏈上。

CyberVein的大數據中臺解決方案聚焦于企業級區塊鏈+大數據的定制服務，覆蓋了從數據源、數據處理、數據分析到數據應用的數據價值鏈全流程，能從數據存儲、數據分析和數據交易中實現收益，形成數據資產鏈，并適用于各行各業。[2020/4/21]

假設上邊這個狀態是下圖里節點B所觀測到的狀態。那么之所以每個收到的區塊的父輩鏈接不同是因為信息在網絡上傳播耗時不同所導致:假設網絡因為地理或者邏輯的鏈接被切分成三個傳播區域，綠色的區域夾在紅色的和藍色之間，信息從綠色區域傳到紅色或者藍色區域有一定的延遲，藍色和紅色區域之間傳送信息要經過綠色區域所以延時更大。為了簡單，我們就認為這種跨區域的延遲是臨區域延遲的兩倍。節點A，節點B和節點C分別生成了區塊a，區塊b和區塊c，他們馬上把區塊向網絡的所有方向廣播出去。在紅色區域的節點D和在藍色區域的節點E和節點F都會在不同時間收到這些區塊。因為節點ABC在網絡上相對于節點D和節點E/F的網絡位置，帶寬，延遲都不一樣，所以他們收到完整的區塊abc的時間也不一樣。所以在某個時刻，節點D只收到了區塊a和區塊b而區塊c還在傳播的路上；節點E/F只收到了區塊b和區塊c，而區塊a還在路上。節點B最為和出塊的節點最近的節點，除了他自己生成的區塊b以外，所有其他的區塊也都收到了。

行情 | 概念板塊集中反彈 基于DAG概念漲幅居首:根據非小號數據顯示，目前各概念板塊集中反彈，22個概念板塊中僅支付概念下跌。目前排名第一的板塊是基于DAG，平均漲幅為10.67%，其中NANO在板塊中漲幅第一，漲幅為43.22%；排名第二的板塊是數據存儲，平均漲幅為10.65%，其中DDD在板塊中漲幅第一，漲幅為49.33%；排名第三的板塊是2018世界杯，平均漲幅為8.85%，其中SOC在板塊中漲幅第一，漲幅為51.25%。排名倒數前三的板塊分別是支付概念，IFO概念，比特幣山寨；板塊平均漲幅分別是-0.03%，0.74%，1.63%。[2018/8/17]

DAG有可能在根本上解決區塊鏈的擴容問題:Node Capital研究中心指出，有向無環圖(Direct Acyclic Graph或DAG)是近些年來區塊鏈項目的技術熱點之一。許多業內人士認為，這項技術有可能在根本上解決區塊鏈的擴容問題，因此相關的項目都有較高的熱度。傳統的線性架構的區塊鏈，在維持良好的多中心化與安全性的前提下，在底層上的吞吐容量有根本的瓶頸問題。因此這些區塊鏈項目的擴容方案，一種是以犧牲多中心化的記賬方式來換取整個鏈的吞吐容量，一種是依賴側鏈、分片等第二層（Layer 2）技術來處理小額交易。要根本性地獲得更好的底層鏈效率，需要采取與完全不同的架構。[2018/6/11]

當節點D，E，F開始挖下一個區塊的時候，根據“包容”的原則，他們會把新的區塊的父輩鏈接鎖定在他們剛剛收到的這些區塊上，然后再馬上廣播出去。也就是，節點D生成了一個鏈接在區塊a和區塊b的區塊d，節點B生成了一個鏈接在區塊a,b,c上的區塊b'，而節點E和節點F分別生成了鏈接在區塊b，c的區塊e和區塊f。這恰恰是之前我們看到的BlockDAG的狀態。很明顯，區塊a，b'，e，f之間不可能有任何鏈接，也就是說他們都是一代的，或者說他們都是兄弟姐妹。跟之前區塊鏈的構造里“獨生子女”的政策比起來，在區塊圖的環境下會出現“多子多福”的情況了。我們沒有調整區塊大小和出塊速度，就自動擴容了。而兄弟姐妹的數量就反映著我們擴容的能力。我們暫且叫它K。為了科學地描述K，我們給出如下的表述：對于任何一個節點，當它在時間t的時候產生了一個區塊b；而網絡對區塊的最大傳輸延遲為Dmax，即在任何兩個節點完成傳輸一個標準大小的區塊所需的時間；那么在如下這個區間：

里面整個系統里生成的區塊都應該是區塊B的兄弟姐妹。這個非常好理解：在t時刻，因為網絡傳輸，所有在這段時間里產生的區塊還沒有傳到這個節點，所以在生成B的時候不會把這些區塊當成父輩節點用來鏈接。同理，在這段時間里開始挖礦的節點也因為傳輸延遲，還沒有聽到區塊B，所以那些節點生成的區塊中也不能把B當作父輩節點來鏈接。那么，如果系統的出塊速度是r的話，那么平均下來，這段時間產生的區塊數量的上限就是：

(t+Dmax)-(t-Dmax)

——————————

r

也就是

2Dmax

———

r

所以，擴容能力仍然是被網絡傳輸延遲和出塊速度所制約的，但是這一次，沒有了之前的那些限制了。真的沒有這些限制了嗎？當然不是了。首先，上邊的描述是非常近似的結果，更加嚴謹的結果大家可以參考Phamtom的paper的第四章；另外更重要的是即使是嚴謹的結果放在工程實現的環境下就會出現更多的限制條件，比如接收區塊的處理時間，區塊圖鏈接的時間，區塊的驗證時間。這些時間都直接的影響到實際運行中區塊圖的鏈接特性。所以真正能夠實際操作的并發擴容參數比理論值可能會小一個數量級。從工程的角度上，我們采用了根據應用場景反推K的方法：首先確定一個吞吐量的要求范圍，然后根據系統運行環境的網絡傳輸性能的范圍，確定一個Dmax，之后在Dmax的基礎上認為添加一些軟件方面的延遲，最后把上述幾個參數通過在仿真系統里多次運行得出一個優化的系數。

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