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分布式商业公链BitCherry项目详解(三):哈希体(侧链)、哈希圈(分片)技术的特性及实现原理

2020-10-27 BitCherry官方Medium

区块链已经成为推动商业发展的重要技术,谁能在此领域掌握更多的核心技术,谁就可能成为这个领域的“领头羊”。但利用区块链技术赋能各领域商业的同时,也发现了当前商业级区块链项目及区块链技术存在的一些不足,如大多数区块链系统采用单链表结构,链上商业应用的隐私安全性均受限于单链的性能;而部分提出了多链系统结构的公链项目,由于单纯的多链结构之间跨链互通操作性低,又导致其链上应用无法满足小金额、多频次的商业需求,间接导致传统用户群和商业机构无法有效衔接,出现流动性弱的问题;以及现有区块链缺乏有效监管手段所带来的用户信任度低等问题,这些问题均深深限制了各领域企业想要利用区块链技术赋能自身发展的愿望。

作为全球首个基于IPv8技术服务于分布式商业的可扩容区块链基础设施,BitCherry以革新物理层的全新思维搭建P2Plus点对点加密网络协议,通过由关系图谱改进的哈希图实现高度可扩展的数据架构,提供智能合约、跨链共识等运行机制,为全球商业提供高性能、高安全、高可用的底层技术支持,服务涉及供应链金融、产品溯源、资产数字化、商业消费、电商、分布式云计算等众多领域。

本文为分布式商业公链BitCherry项目详解的第三篇——并行高效的多链物理分片技术特性及实现原理,以下为正文内容。

 一、哈希体(侧链)技术

多链的体系结构

BitCherry的哈希体(侧链)技术,可根据不同实际应用场景的需求对数据做切分,横向提高区块链的吞吐量。哈希体技术是按DApp类型划分的侧链技术,在BitCherry中,基础数据实际是基于交易哈希、以临近节点为关联的图状结构。简单的说,传统侧链技术多条侧链锚定主链,实际就是以区块为单位具有交叉点的多条单向链表结构,而哈希体则是按DApp类型切片、界面为哈希图的立体结构。

传统区块链结构的侧链,实际是通过将1条线扩展为N条线来提高TPS;而BitCherry实质是将2D平面的哈希图结构升维为3D立体的哈希体结构,而从2D扩展到3D的过程,增加的1维实际就是临近节点关系。举个例子,在交通领域如果要提高通行效率,就要做到扩充车道、人车分流,而侧链技术则相当于扩充车道,但传统区块链的侧链只是将车道分流,而没有将节点关系和使用用途分类,因为只有交易和合约两种类型,除此以外并无区别,无法将道路差异化。简单的说:车道和人行道并无区别,如果都按车道来设计,人的路就太宽了、太浪费人行道资源;而如果都按人行道设计,车道就太窄了。因此BitCherry通过设计不同用途的侧链,来进一步提升DApp的性能、优化通证经济网络,因此需要按应用类型划分将更为高效。

并行多样的侧链

BitCherry的主侧链技术按流通内容提供不同类型的侧链,主链只负责主Token的共识与交易,侧链的数量则可以随着业务量和数据的增加而增加,不同子链的节点处理各自的业务。侧链按通用通证Token、交易(电商/支付)、信息流(社交媒体/社交网络)、IPFS存储(云盘/大数据/视频/文库)、CPU/GPU计算(AI/AR/VR/3D 渲染/云端游戏/分布式超算)划分为不同的类型,这样侧链内的应用共性大大增加,同时,BitCherry还设计了多层体系化安全保证机制,有效抵御贿赂攻击、恶意提交等攻击行为。

二、哈希圈(分片)技术

六度分割理论

如果说侧链是区块链的对外横向延展,那么分片就是区块链的对内纵向切片。人、社会、商业都有无数种排列组合 的方式,如果没有信息手段聚合在一起,就很容易损耗掉。互联网的即时通讯将人聚合在一起,但这是虚拟的,商业社会是需要实名的,不然信用将隔着一条鸿沟。但通过熟人之间,通过“六度分割”产生的聚合,将可以产生一个可信任的网络。

哈希圈是对哈希关系图谱进行分片的形象称呼,与朋友圈的概念非常像,在哈希图中,全网共识节点会有十万甚至百万以上,那么在众多的节点中进行对内纵向切片,找到与自己关联度最高的数百节点为自己的交易共识进行背书,就如同在社交网络中找与自己关系最密切朋友的过程一样。BitCherry是基于关系图谱的哈希图划分,按六度分割理论,同类型的关系通常集中在周围的小圈子里,也会从大到小的关系分片形成哈希圈,因此最终96%以上的交易都在同分片内进行,跨分片交易将大大减少,减少大量不必要的损耗。

哈希圈的技术实现

在技术实现上,哈希圈使用社交网络分析算法(SNA),不同的是计算维度不再只是社交关系,而是包含P2Plus网络连通维度和关系图谱维度(对于主链是指交易关系);对于侧链,根据类型不同分别是,电商关系、社交关系、文件分享关系、游戏关系等等,程序算法一般采用图计算和聚类分析,包括分析指标算法和社区发现算法等。

在BitCherry中,底层P2Plus网络拓扑关系使用了基于度的最短路径算法、紧密中心性算法;而哈希关系图谱共识算法则使用了介数中心性和社区发现算法,对于网关节点和V节点的排序则综合最短路径、紧密中心性及介数中心性,根据综合指标进行排序后来随机选取背书节点。

文章翻译自分布式商业公链项目BitCherry官方Medium

原文链接:

https://medium.com/bitcherryglobal/detailed-explanation-of-bitcherry-project-of-distributed-commercial-public-chain-3-d396fe22cd40

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