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比特池塘 区块链前沿 正文
区块链与Git内部数据结构都以树形数据对象表示——即以默克尔树(Merkle Tree)作为底层数据结构。2 c, M. v3 A( ?
默克尔树这种现代数据结构是由计算机科学家Ralph Merkle(他也是公钥加密算法共同设计者)在1979年提出(作为对比,Knuth的TAOCP三卷第一版写完是1973年),并以他的名字命名。9 ~, e8 g3 ?4 x
2 d* i" @! m& v* x7 h
这种数据结构的特点是:
0 T+ j! m0 L. a! d: t大多数为二叉树,也可以多叉树,无论是几叉树,它都具有树结构的所有特点# Q' z9 b  E4 J: h. b, l
叶子节点value是数据集合的单元数据或者单元数据Hash
' ^6 r1 j0 g* j9 X非叶子节点的value是根据它下面所有的叶子节点值,然后按照Hash算法计算而得出; T! L1 e* U5 r2 A

% o- T$ N1 g+ r6 j- W% k4 ?0 |9 |近年来,除了Bitcoin、Ethereum、IPFS,一大批计算机工程突破,都得益于这种数据结构进行完整性校验,例如文件系统ZFS、Btrfs,另一种分布式版本控制系统Mercurial,NoSQL数据库Apache Cassandra、Riak、Dynamo等。BT下载,也是通过默克尔树进行完整性校验。% W/ M1 W& @5 n# ?; i
要实现完整性校验,最简单的方法是对整个数据文件做Hash运算,把得到的Hash值公布在网上,下载数据后,再次运算Hash值,如果运算结果相等,就表示没有任何的损坏。
0 _& n% O$ h: w: Y# M( V假如从稳定的服务器上下载,那么采用单个Hash来进行校验的形式是可以接受的。但在点对点网络中作数据传输时,会从同时从多个机器上下载,且线路充斥着不稳定,这时需要有更加巧妙的做法。7 C, I: A( x2 ~
实际中,都是把比较大的一个文件,切成小块。如果有一个小块数据在传输过程中损坏,只要重新下载这一个数据块就行。当然这就要求每个数据块都拥有自己的Hash值。9 t7 `2 W. N; D) Q: v# k
以我们熟悉的BT下载为例,下载真正的数据之前,会先下载一个Hash列表的。这时有一个问题出现——那么多的Hash,怎么保证它们本身都是正确地呢?
( f/ ~7 N% I, p- B5 A$ [0 W答案是需要一个“根Hash”。把每个小块的Hash值拼到一起,然后对整个这个长长的字符串再做一次Hash运算,最终的结果就是Hash列表的根Hash。于是,如果我们能够保证从一个绝对可信的网站,或者从我们的朋友手里拿到一个正确的根Hash,就可以用它来校验Hash列表中的每一个Hash都是正确的,进而可以保证下载的每一个数据块的正确性了。
$ y4 D" X* |* ]( v$ c这种设想挺好,但实际应用中,还有不足,这就是为什么要发默克尔树。
2 C( B1 f8 d2 f在最底层,与Hash列表一样,数据被分成小块,有相应的Hash和其对应。但是往上走,并不是直接去运算根Hash,而是把相邻的两个Hash合并成一个字符串,然后运算这个字符串的Hash,这样每两个Hash就结婚生子,得到了一个“子Hash”。
/ T  |/ G& @" w: H& X3 x如果最底层的Hash总数是单数,那到最后必然出现一个单身Hash,这种情况就直接对它进行Hash运算,所以也能得到它的子Hash。于是往上推,依然是一样的方式,可以得到数目更少的新一级Hash,最终必然形成一棵倒挂的树,到了树根的这个位置,这一代就剩下一个根Hash了,称为默克尔根。
  n! X3 W2 N1 K3 r9 r& {& D; w相对于Hash List,Merkle Tree 的明显的一个好处是可以单独拿出一个分支来(作为一个小树)对部分数据进行校验,这个很多使用场合就带来了Hash列表所不能比拟的方便和高效。
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