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2018
11/04
00:33
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  • “公链和联盟链没有绝对的界限”

    简单从技术理论层面看,公链和联盟链的主要差别在乎节点规模、准入规则,共识机制的设置三个方面。

    首先是节点规模。一般来说,公链的节点数量至少要在1000个以上,而联盟链的节点数通常只有100个左右。

    其二是节点的准入规则。公链节点没有身份认证,任何人都能参与共识和生成数据。“比如比特币,人人都可以挖矿、生成一个块”。而联盟链的准入有“门槛”,成为节点需要通过身份认证。“ 一般联盟链的节点都是利益相关方,届时会开放一个‘白名单’,被‘开白’的企业才有权限参与块的生成和确认”。

    其三是共识机制。公链一般采用POW(工作量证明)或POS(权益证明机制),这些都属于“概率型”或称“非确定型”共识机制。“在这些共识机制下,一个块只是目前取得了多少人的信任,并不是100%的定型,分叉问题因此产生。

    只有当分叉一定时间之后,确定性逐渐变好,分叉才会走向愈合”。联盟链为了对抗拜占庭攻击,通常采用PBFT(实用性拜占庭容错算法),更极端的还有不考虑拜占庭的Paxos、RAFT算法等。

    似乎泾渭分明的技术特性,直接导致了公链和联盟链在区块链落地场景中的分野。一般的公司,尤其是擅长利益保护的核心企业,更侧重使用稳定性更好的联盟链。

    目前以阿里巴巴、腾讯等为代表的互联网巨头,均以研发支持内部业务系统运转的联盟链为主。而中小性的区块链初创公司,基于对技术成本的优先考量,也愿意选择联盟链作为底层架构。联盟链无疑更为“务实”。

    公链更“务虚”,但这并不代表公链没意义。公链虽然在现阶段不受企业欢迎,但是其依旧代表区块链最高的技术水准和产业的发展方向。“公链支持多少个节点的技术需求是完全不一样的。简单来说,区块链的基本原则就是‘坏人’的比例要小,这就需要增加节点来提升做恶的难度和成本,公链显然更被信任”。

    除此之外,公链和联盟链也没有绝对的界限,“公链和联盟链可以互相改造、利用,不是一刀切的”。假如有一个做数万家主流金融机构联盟开发的区块链项目,其中每家金融机构都是一个节点。

    “从应用角度来看,这个是联盟链;但是从节点规模和技术难度来看,它就是公链”。因此,从应用和技术角度分别来看,公链和联盟链的界限是不一样的,定义也从来不是“死”的。

    鉴于二者的区隔不明显,可以说公链目前也有较为成形的场景。比如,深圳大学区块链研究中心的公链,就是一种有许可的公链。

    “公链现在最重要的场景就是比特币,但是延伸来看,作为货币就必须要公链,联盟链不可信。因为货币影响所有人生活,无论在上面耗费多少资源都是值得的”。


    不完美的链 “不用乐观或悲观,技术自有其规律”

    底层链的技术困境已经在舆论层被反复咀嚼。就公链而言,试图以以太坊为对标、突破链上的性能瓶颈,是过去一年众多公链公司努力的主要方向。其中,链上扩容和TPS(每秒交易数量)是提升公链交易处理能力的两大关键词。事实上,随着行业演变,纯链上扩容及唯TPS论已然遭受到越来越多的质疑。

    业内普遍认为,链上扩容存在瓶颈,过度追求绝对共识将难以满足商业需求。此外,区块链在安全、分布和效率的经典三角悖论里鲜有所突破,并且还面临大量的电力成本。

    “现在所有人都认为共识算法是限制公链性能的根本,以至于大家疯狂吹嘘TPS。但真正的瓶颈其实源于底层计算机网络的协议。底层网络不被重塑,上层什么算法都提高不了”。

    基于此,深圳大学区块链研究中心的课题方向,是做包含共识算法、密码学、P2P网络在内的一套整体底层技术开发。目前,研究中心主要致力于实现自动注册许可的同时保护隐私,以及重构区块链底层的P2P传输方案。

    就更受企业追捧的联盟链而言,目前也存在显而易见的技术问题。黄冬艳介绍称,联盟链的共识机制基本形成,但是规模迟迟上不去。“因为共识机制对扩展性的限定,一旦网络达到一定规模,速率也会变慢”。

    为了提升速率,超级账本现在已经将PBFT删除,但是这种完全不考虑拜占庭攻击的方式,本质上是一种以牺牲安全性为代价提升性能的权宜之计。“它的前提是假设网络中不存在恶意节点,大家只是拼共识效率,个人认为这是有一点风险的”。

    除此之外,引入外部数据同样是问题。以博彩为例,一场比赛的最终结果就是该场景中一个至关重要的外部数据,但区块链只能处理链内封闭系统的数据。“博彩中引入比赛结果之后,怎么判断这场比赛是不是真的输了?这个结果的可信度是需要第三方确认的。区块链不创造信任,只是信任的载体,这就是现在尴尬的地方”。

    即使在相对高效的联盟链语境中,效率和安全同样是需要妥协的。场景不同诉求不同,从来没有“万金油”式的共识机制。当前,黄冬艳团队正在提出一种可以根据不同场景配置不同参数,从而调整共识效率的算法,“最后还是要看场景对安全和效率的侧重,这将是一种可行的研究方向”。


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