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支持机构：链得得

在传统的账本系统中，所有用户的交易信息都写在同一个账本上，由此来保证用户之间不出现冲突的交易信息。而这个唯一账本的记录、检索一般交由可信任的第三方机构进行（如银行）。在这一系统中，所有用户向第三方机构支付信任，由机构保证账本不被恶意篡改。这是一种中心化的体系，好处是机构可以集中处理大量交易信息，但同时所有交易行为都不得不经过机构的处理，用户在一定程度上将受到机构的控制。

区块链技术正是提出一种分布式账本的架构，把第三方机构从系统中剔除，让人与人之间可以直接进行交易。区块链的解决思路是让所有用户都拥有一本账本，所有用户都参与到记账的过程中。然而这样也带来一个问题：如何确保所有用户拥有的是同一本账本？亦即：如何保证账本信息的一致性？

在区块链中，交易信息是向全网络广播的，每位用户都能接收到交易信息。由此，账本信息的一致性问题，实际上变成一种“唯一性”问题：只要设计一种规则，确保只有唯一一种交易信息能通过筛选保留下来，即可保证各个用户记录下来的是同一种信息。

在区块链，“区块”和“链”就是实现这种唯一性的数据结构。

区块存储的是一段时间内的交易信息，实际上是对交易信息的一种封装；在比特币里，一个区块可存储约3000笔交易信息。一旦这个区块被确认，3000笔交易就一同被确认了。如果不对交易信息进行封装，每次确认一笔交易，则需要高频的确认操作，效率降低。

同时，每个区块又包含了上个区块的地址信息，环环相扣，形成从最新区块到创世区块的一条“链”。新区块的产生有多种方案（如PoW、PoS、DPoS等），分叉的情况时有出现；而大部分区块链项目都共同遵循“选最长链作为主链”的规则。这一规则可保证即便出现分叉，在一定时间后，总能有一条链条是公认的“主链”。（如图1）

图1 “选最长链作为主链”规则

由于最长链是唯一的，所有用户都将把同一链条记录在本地数据库上，这就保证了账本的唯一性，也就解决了账本一致性的问题。

此外，链式结构还带来一个好处。所有的区块都通过“链”联结在一起，形成了一个紧密的整体。如果黑客想要篡改某个区块的内容，则无法直接插入某个新的区块，而需要从此往后的整个链条重新替换，代价高昂。由此可避免篡改交易等攻击。

然而这种数据结构仍然存在问题：吞吐量低。在区块链中，为了避免存在冲突的交易信息（不允许持续的分叉），也为了保证账本的一致性（需选出唯一的链），区块链采用的是最长单链结构。由于每次只能新增一个区块，区块信息的传播、确认需要时间，而区块的容量有限，这就使得一段时间内，能记录的交易信息存在上限。可见，“吞吐量低”实际上是满足一致性要求而付出的代价。目前比特币区块链平均一秒只能处理约7笔交易，与中心化的电子支付系统存在较大差距。

为解决吞吐量问题（可拓展性问题），一个重要的思路是让多笔交易可以同时并行处理。侧链技术通过对主链上的款项进行锁定、解锁的操作，可把不同区块链进行联结（如图2），扩充了交易处理的空间。而分片的思路则是把用户划分为不同的片区，每个片区里的交易可以独立验证、并行进行，而跨片区之间的交易则需进行额外处理（如图3）。在侧链、分片技术中仍存在主链，两者均是通过限制交易的灵活性（如款项被冻结、交易的对象受限等），在保障安全的前提下，满足账本的一致性。

图2 侧链示意图

图3 分片技术示意图

而另一方面，DAG（有向无环图）则是对另一种数据结构形式的探索。如果说区块链是一个同步系统（一段时间内所有用户共同确认一个新区块），DAG则是一个异步系统。在DAG中，区块可以随时产生，而一个区块与多个父区块进行连接（如图4）。这样一来，所有人可以随时记账，交易信息的记录速度大为提高。

图4 DAG示意图

然而由于多个区块同时产生，且均有效，DAG无法以“唯一最长链”来保证一致性。在这方面，有的项目以“历时性”来保证DAG上账本的一致性。具体而言，在DAG中一个新区块将随机选择两个次新的区块进行连接，同时对与之相连的所有区块进行交易信息的验证。经历了多次验证的区块，其交易内容存在冲突的可能性很低，可被认为是已确认的交易信息。这一方案里，一致性的验证依赖于区块网络的延伸和增长。

其他项目则以“全连接”来保证账本一致，即每个新的区块都与之前所有区块相连，并验证此前的所有交易信息。还有项目以“次序”来保证一致性，由区块递归投票来确认新的区块等。

DAG带来吞吐量的提高，然而“一致性”始终是个有待解决的复杂问题，目前问题的解决都需要付出一些代价：可能是交易信息的确切验证时间有所延误；也可能是节点与节点之间需要进行大量的网络通讯，使得实际交易速度仍有待观察。

归根到底，分布式账本的“一致性”问题，是一个平衡的问题。不妨说“一致性”是一个系统目标，而达成这一目标需要付出相应的资源：因此或牺牲交易速度，或限制交易的灵活性，或延后确认时间，或提高对全网的传输要求，都是不同系统条件下进行的适应性选择。相信上述提及的不同技术，将在不同的应用场景下，得到进一步的探索和验证。