假设有网络中有4个节点（A，B，C，D），每个节点都发送一笔交易，交易被包含在一个event里gossip到其他节点，一次gossip会把本节点的所知道的对方不知道的交易随机发送给其他节点，每个节点维护一个完整的图谱，通过投票算法，最后对每个event打一个时间戳，讲解具体逻辑前，我们先看一下event的数据结构。
type Event struct {
Transactions [][]byte //the payload
selfParent string
otherParent string
Creator []byte //creator’s public key
Timestamp time.Time //creator’s claimed timestamp of the event’s creation
roundReceived *int
consensusTimestamp time.Time
}


    Transactions字段是Event里包含的所有交易，selfParent和otherParent是该Event父Event的hash，包括了自己创建的父Event和其他节点创建的父Event，Creator是创建者的公钥，Timestamp是创建Event时的时间戳，roundRecevied是Event被第几层round里的famouswitnesses所共识的，consensusTimestamp是Event被共识时的时间戳。

    接下来我们来看看具体的共识过程

    A，B，C，D在初始化时，各自创建一个rootEvent，然后B随机选择一个节点（假设选中的是D），然后B把自己所知道的D不知道的所有Events发送给D（这里只有B在一开始创建的rootEvent），D创建一个新的Event（该Event的selfParent为D的rootEvent，otherParent是B的rootEvent），然后D再随机把自己知道的Event（包括新创建的）全部发送给B，B再创建一个新的Event，这样B就知道了4个Event（自己创建的两个和D创建的两个），D知道3个Event（不包括B最后创建的）。

    B再随机选择A，然后把自己知道的4个Event发送给A，A创建一个新的Event，这样一直增长下去，就形成了一个图谱结构。

    famouswitnesses的确定，首先有几个概念我们来看一下，see和stronglysees，see就是说Event之间有祖孙关系，假设有Event（B2）和Event（A3），假设B2是A3的祖先，A3是B2的子孙，那么就说A3可以看到B2。

    stronglysees是两个Event之间存在祖孙关系，并且这两个Event所有相连的所有路径中所过节点和超过2/3的节点，视为其中一个Event强看见另一个Event。

    witness是一个round中的第一个Event（rootEvent都是witness），round的确定方法是，一个Event可以强看见当前round里的2/3以上witness，那么该Event的round加一。

    famouswitness的确定机制是，下一层round里的witness对上一层可见的witness进行投票，再下一层round里的witness来计票，具体规则是，如果一个witness(A3)对上一层里的witness(B2)可见，那么投YES，当所有投票的witness(A3,B3,C3,D3)对被投票的witness(B2)投了YES，那么被投票的witness(B2)声明为famous，再下一层的witness(B4)对参与投票的witness(A3,B3,C3,D3)如果是强可见的，那么计票为YES，那么该投票是有效的，当有效的票数超过2/3，那么被投票的witness(B2)选为famouswitness。

    当确定了famouswitnesses，我们就可以为events找到一个consensusTimestamp和一个roundRecevied，规则是，当一个event（X）可以被下一层round里的所有famouswitnesses看见，那么该event（X）的roundRecevied便是看见它所有famouswitnesses所在的round值，该event（X）的consensusTimestamp确定规则是，找出所有famouswitness的祖先event，并且是该event（X）的子孙的events，把这些events的时间戳排序，然后找中间的那个时间戳作为该event（X）的consensusTimestamp。

    被打上consensusTimestamp的event便是形成共识的event，然后根据roundRecevied对event进行排序。