DAG解析
1.什么是DAG ？
- DAG，中文名"有向无环图"。"有向"指的是有方向，准确的说应该是同一个方向，"无环"则指够不成闭环。
- 在DAG中，没有区块的概念，他的组成单元是一笔笔的交易，每个单元记录的是单个用户的交易，这样就省去了打包出块的时间。
- 验证手段则依赖于后一笔交易对前一笔交易的验证，换句话说，你要想进行一笔交易，就必须要验证前面的交易，具体验证几个交易，根据不同的规则来进行。
- 这种验证手段，使得DAG可以异步并发的写入很多交易，并最终构成一种拓扑的树状结构，能够极大地提高扩展性。
2.实例
上图左右这两张图都是DAG。但他们是不一样的。左边这张图是IOTA的"缠结Tangle"，使用者每发起一笔交易，需要验证前面两笔交易，后面这张图是普通的DAG，对验证次数没有限制。
3：DAG与区块链相比的优缺点
- 区块链在保证去中心化和安全性的前提下无法大幅度的提高扩展性，导致难以商业化运用。
- 而DAG，理论状态下是去中心化的、如果网络足够强大，安全性也可以保证，更重要的是能够大幅度的提高扩展性，采用DAG技术的分布式数据库，起步就可以把TPS做到10万+，还能把交易费用做到极低。
- DAG缺点：
- 1：交易时长不可控。
- 2：不支持强一致性。 区块链同步机制能够保证一致排序，DAG是异步的不能保证一个全局的排序机制
- 3:安全性还没有得到大规模的验证。
- 发展方向：
- DAG技术作为区块链的一个有益补充，其异步通讯机制在提高扩展性、缩短确认时间和降低支付费用方面优势明显
- DAG缺点：
4.以太坊中的DAG挖矿算法—ethash
1.挖矿原理
-
以太坊的共识机制是 PoW(Proof of Work 工作量证明机制)，使用的算法是Ethash,这种算法是对 Dagger-Hashimoto算法的改良版本，流程大概如下 ：
- 1.对于每一个块，首先计算一个种子(seed)，该种子只和当前块的信息有关;然后根据种子生成一个32M的随机数据集（cache）。
- 根据Cache生成一个1GB大小的数据集合DAG(有向非循环图)，该数据集是使用Dagger算法生成 。它是一个完整的搜索空间，挖矿的过程就是从DAG中随机选择元素(类似于比特币挖矿中查找合适Nonce)再进行哈希运算，可以从Cache快速计算DAG指定位置的元素，进而哈希验证 。
- 要求对Cache和DAG进行周期性更新，每1000个块更新一次，并且规定DAG的大小随着时间推移线性增长，从1G开始，每年大约增长7G左右。
2.go-ethereum源码
1. 在 miner.go里调用 New方法生成一个矿工。
/**利用区块链创建时候的一些配置，以及共识引擎consensus.Engine等参数先是生成一个矿工，然后让矿工注册一个cpu运算引擎，同时通过 update 来监听同步状态并更新挖矿状态
**/
func New(eth Backend, config *params.ChainConfig, mux *event.TypeMux, engine consensus.Engine) *Miner {miner := &Miner{eth: eth,mux: mux,engine: engine,worker: newWorker(config, engine, common.Address{}, eth, mux),canStart: 1,}miner.Register(NewCpuAgent(eth.BlockChain(), engine))go miner.update()return miner
}
- 在update方法里有一个需要注意：
case downloader.StartEvent:atomic.StoreInt32(&self.canStart, 0)if self.Mining() {self.Stop()atomic.StoreInt32(&self.shouldStart, 1)log.Info("Mining aborted due to sync")}
可以看到如果当前处于 区块的同步中，则挖矿的操作需要停止，直到同步操作结束（同步成功或是失败），如果原来已经执行了挖矿操作的，则继续开启挖矿操作。
#####2.在 Register方法中调用worker的Agent接口里的Start方法,该方法在agent.go里实现。在agent.go里调用 mine进行挖矿操作。
func (self *CpuAgent) mine(work *Work, stop <-chan struct{}) {//调用Seal接口，在sealer.go里实现，进行Ethash算法的实现if result, err := self.engine.Seal(self.chain, work.Block, stop); result != nil {log.Info("Successfully sealed new block", "number", result.Number(), "hash", result.Hash())self.returnCh <- &Result{work, result}} else {if err != nil {log.Warn("Block sealing failed", "err", err)}self.returnCh <- nil}
}
3.在sealer.go的miner进行挖矿和结果比对，查找是否挖矿成功。
- sealer.go尝试找到一个nonce值能够满足区块难度需求。mine方法主要就是对nonce的操作 。
func (ethash *Ethash) Seal(chain consensus.ChainReader, block types.Block, stop <-chan struct{}) (types.Block, error) { }
- 通过256/difficulty 生成一个target值，该值用于后面和计算出来的随机数比较，如果计算出来的随机数比target更小，则挖矿成功。同时通过当前所在的区块号，生成一个完整的dataset。
var (//target的计算方法是 256/difficulty 的一个int值target = new(big.Int).Div(maxUint256, header.Difficulty)//当前是第几块number = header.Number.Uint64()//生成一个dataset,也就是我们说的搜索或是匹配空间dataset = ethash.dataset(number)
)
4.具体流程
1）通过number号得到当前块处于第几个epoch.(每30000个区块为一个epoch,时间窗口为125小时，大约5.2天)，通过所在的epoch为索引获取当前内存中是否有dataset
2)如果没有,先会看内存里的总dataset是否大于 dagsinmemory(默认为1)，如果大于，则需要把最早的一个dataset删除
3）同时查看是否有pre-generated dataset cache,该数据存在与磁盘空间中。如果有这个数据，并且和当前区块在同一个 epoch. 就用这个pre-generated dataset作为当前dataset.
3）同时查看是否有pre-generated dataset cache,该数据存在与磁盘空间中。如果有这个数据，并且和当前区块在同一个 epoch. 就用这个pre-generated dataset作为当前dataset.
4）如果上述不符合,则重新生成一个dataset. 如果在这个过程中，发现原来pre-generated dataset为空，或是它的epoch和当前所在区块的epoch不一致，则需要用新生成的dataset作为pre-generated dataset，赋值给它
5） 生成dataset后，通过dataset，利用keccak512算法，生成一个1GB大小的数据集合DAG
6） 接下来就是不停循环的利用hashimoto算法(基于Keccak256算法)计算出一个结果值，然后和target进行比较。如果比target小则成功，否则就继续
#####5.hashimoto函数
-
该函数与hashimotoFull有着相同的愿景：
在传入的数据集中通过hash和nonce值计算出一个加密值。（digest ,result）
func hashimoto(hash []byte, nonce uint64, size uint64, lookup func(index uint32) []uint32) ([]byte, []byte) { }
6.验证方式
我们的核心计算nonce对应的加密值digest方法hashimoto算法返回了一个digest和一个result两个值，
这行表达式很简单，主要含义就是将result值和target值进行比较，如果小于等于0，即为成功。
new(big.Int).SetBytes(result).Cmp(target) <= 0
-
那么target是什么？
target被定义在mine方法体中靠前的变量声明部分，
target = new(big.Int).Div(maxUint256, header.Difficulty)
可以看出，target的定义是根据区块头中的难度值运算而得出的。所以，这就验证了我们最早在概念部分中提到的，我们可以通过调整Difficulty值，来控制pow运算难度，生成正确nonce的难度，达到pow工作量可控的目标。
