上一篇文章中，我们谈到了区块链其实就是一种分布式系统，它在技术上并没有跳出分布式系统的理论框架，只是给出了一种不同于计算科学领域的解决方案。今天，我们就来重点聊聊区块链的这种解决方案：PoW 共识机制。

PoW 工作量证明

因为比特币采用了 PoW 共识机制，所以这个概念才得以被广泛传播。PoW 全称 Proof of Work，中文名是工作量证明，PoW 共识机制其实是一种设计思路，而不是一种具体的实现。

PoW 机制其实早在 1997 年就被提出了，它早期多被应用在抵抗滥用软件服务的场景中，例如抵抗垃圾邮件（所以 PoW 在邮件服务系统会有所涉及）。

我们借用维基百科的一张图来解释一下 PoW 机制是如何用在这个场景中的。

为了防止垃圾消息泛滥，接收者并不直接接受来自任意发送者的消息，所以在一次有效的会话中，发送者需要计算一个按照规则约定难题的答案，发送给接受者的同时，需要附带验证这个答案，如果这个答案被验证有效，那么接受者才会接受这个消息。

可以看出 PoW 的核心设计思路是提出一个计算难题，但是这个难题答案的验证过程是非常容易的，这种特性我们称之为计算不对称特性，我们在“浅谈区块链共识机制”中举的 24 点游戏的例子就具备了计算不对称特性。

如何理解区块链 PoW

上面介绍了一般的 PoW 是什么，那么区块链上的 PoW 又是如何设计的呢，我们还是以比特币为例子来讲一讲，这个部分会有代码演示，如果你在收听音频，可以点击文稿查看。

在分析拜占庭将军问题的时候可以看出，如果所有节点在同一时刻发起提案，那么这个系统的记账过程将会非常的复杂混乱，为了降低具有提案权的节点数量，采用工作量证明不失为一个好办法。

所以我们需要构造一个计算不对称的难题，这个难题在比特币中被选定为以 SHA256 算法计算一个目标哈希，使得这个哈希值符合前 N 位全是 0。

举个例子，假设我们给定一个字符串“geekbang”，我们提出的难题是，计算一个数字，与给定的字符串连接起来，使这个字符串的 SHA256 计算结果的前 4 位是 0，这个数字我们称作 nonce，比如字符串 “geekbang1234”，nonce 就是 1234，我们要找到符合条件的 nonce。

我们以 Python 代码作为示例。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34


 #!/usr/bin/env python

import hashlib

 def main():

    base_string = "geekbang"

    nonce = 10000

    count = 0

    while True:

        target_string = base_string + str(nonce)

        pow_hash = hashlib.sha256(target_string).hexdigest()

        count = count + 1

        if pow_hash.startswith("0000"):

            print pow_hash

            print "nonce: %s  scan times: %s" % (nonce, count)

            break

        nonce = nonce + 1

 if __name__ == '__main__':

    main()

代码中，我规定了基础字符串是 “geekbang”，nonce 从 10000 开始自增往上搜索，直到找到符合条件的 nonce 值。

我们计算的结果放在图中，你可以点击查看。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18


# 前 4 位是 0

0000250248f805c558bc28864a6bb6bf0c244d836a6b1a0c5078987aa219a404

nonce: 68828  scan times: 58829

# 前 5 位是 0

0000067fc247325064f685c32f8a079584b19106c5228b533f10c775638d454c

nonce: 1241205  scan times: 1231206

# 前 7 位是 0

00000003f41b126ec689b1a2da9e7d46d13d0fd1bece47983d53c5d32eb4ac90

nonce: 165744821  scan times: 165734822

可以看出，每次要求哈希结果的前 N 位多一个 0，计算次数就多了很多倍，当要求前 7 位都是 0 时，计算次数达到了 1.6 亿次。这里我同时截图了操作系统当时 CPU 的负载，可以看到单核 CPU 负载长时间达到 100%。

通过上述程序，希望你对区块链 PoW 机制有个直观的了解。由于结果只能暴力搜索，而且搜索空间非常巨大，作弊几乎不可能，另外符合条件的 nonce 值也是均匀分布在整个空间中的，所以哈希是一个非常公平且粗暴的算法。

以上代码的基本逻辑就是 PoW 挖矿过程，搜索到一个目标值就会获得记账权，距离上一次打包到现在未确认的交易，矿工就可以一次性将未确认的交易打包并广播了，并从 Coinbase 获得奖励。

实际挖矿的基本步骤如下。

  1. 生成 Coinbase 交易，并与其他所有准备打包进区块的交易组成交易列表，并生成默克尔哈希；
  2. 把默克尔哈希及其他相关字段组装成区块头，将区块头（Block Header）作为工作量证明的输入，区块头中包含了前一区块的哈希，区块头一共 80 字节数据；
  3. 不停地变更区块头中的随机数即 nonce 的数值，也就是暴力搜索，并对每次变更后的的区块头做双重 SHA256 运算，即 SHA256(SHA256(Block_Header))），将结果值与当前网络的目标值做对比，如果小于目标值，则解题成功，工作量证明完成。

如果更深程度去理解的话，PoW 机制是将现实世界的物理资源转化成区块链上虚拟资源的过程，这种转化为区块链提供了可信的前提。

PoW 挖矿的发展历程

好了，现在我们知道了，PoW 的过程其实就是计算一个难题解的过程。

在区块链的发展史上，PoW 经历了大致两个阶段。分为早期分散挖矿阶段和中心化矿池挖矿阶段。我们目前处于第二个阶段，并且将会长期处于这个阶段。

早期分散挖矿是中本聪的愿景，期望是 1CPU=1 票，所以如果 CPU 挖矿，那么将会是非常理想化的情况，而现实的情况是，SHA256 只需要非常简单的重复计算逻辑，它不需要复杂的逻辑控制。

那么 CPU 这种重控制逻辑，轻重复计算的计算单元来搞这么低端的暴力计算非常吃力不讨好，大部分人的第一反应肯定是用 GPU 呀，非常正确。

所以这个时期，出现了 GPU 挖矿，它的效率是 CPU 的十几甚至上百倍，那么 1CPU=1 票的逻辑就被打破了，挖矿工具的改变让人们意识到挖矿技术也是极大改进的。除了 GPU 挖矿，我们还有 ASIC 芯片挖矿，这部分内容我们在讨论挖矿算法分类时会详细讲解。

同期我们也慢慢进入到了中心化挖矿阶段。中心化挖矿很好理解，算力如果越分散，也就意味着竞争越激烈，如果某个节点计算出答案了，那么也意味着其他矿工这段时间的工作量几乎都白费了，投入了物理资源结果零收益，可以说是负收益。

那怎么办呢？思路就是把分散的算力汇聚到一个池子里面，这个池子我们称作矿池，就像四面八方的小溪流最终汇总成一条大江一样。

矿工参与到某个矿池，相当于矿工把算力租给矿池了，与其他矿工联合挖矿，最后看起来矿池这个节点的算力就会很大，获得记账权的概率就越大，如果这个矿池计算出了答案，将获得 Coinbase 的奖励，矿池就会按既定的分配比例打给每一位参与的矿工。

我们借用一下《精通比特币》一书中的部分图来看一下：

矿池作为一个中心节点，可以被矿工连接，而在比特币全网来看，矿池节点本质上也只是一个全节点，它与其他全节点一起组成了比特币的点对点网络，特殊的地方仅仅在于它可以产生新的区块。

PoW 挖矿算法分类与简介

PoW 挖矿算法大致分为两个大类，第一类叫做计算困难，第二类叫内存困难。

这两类的区别在于对于提供工作量证明的组件要求不同。我们知道计算机的组成分为计算单元和存储单元，通过以往的编程经验我们还可以知道，一个计算机的瓶颈往往是 IO，如果要制造大量的 IO 操作，可以通过写程序撑大内存，制造大量的数据处理过程，使工作量证明从计算单元转变为存储单元。

那为什么要这么做呢？

其实在 PoW 挖矿中心化以后，又出现了一次挖矿工具改进，这次超越了 GPU，人们先是尝试在 FPGA 上尝试 SHA256 的计算过程，结果计算效率成倍于 GPU。

FPGA 出现的时间比较短暂，最终人们开发出了 ASIC 专业芯片来计算 SHA256，这就是我们常说的专业矿机。

专业矿机的出现加速了 PoW 挖矿的中心化过程，因为购买专业矿机需要额外的时间和精力，配置运行还有一定的门槛，普通人也只能从专业机构手里购买专业矿机。

所以这些专业矿机直接就是数字货币印钞机，生产专业挖矿芯片的商业公司几乎成了数字货币的货币发行司，这不得不说到市值直逼英伟达的比特大陆公司，它用的就是专业生产数字货币挖矿芯片。

新的数字货币开发者们为了防止情况重演，不断发明新的挖矿算法。有名的有 Scrypt、X11、SHA-3，不过这些依然是计算困难型的挖矿算法，依然没有逃脱出现专业矿机的命运。

这里不得不提到以太坊的 PoW 挖矿算法：ETHASH，ETHASH 是 Dagger-Hashimoto 的修改版本，它是典型的内存困难型挖矿算法。直到如今，也没有芯片厂商设计出挖矿芯片。

正如我们上文所说，因为工作量证明要求的组件从计算资源转变为内存资源，而对内存的高要求使得矿工必须加内存。

在专业矿机上加一块内存的收益与在 GPU 上加一块内存获得的收益是差不多的，所以厂商并没有研发内存困难型专业矿机的动力，没有专业矿机的出现，这从某种程度上也缓解了算力中心化的问题。

PoW 的优势和劣势

PoW 共识的内在优势在于可以稳定币价，因为在 PoW 币种下，矿工的纯收益来自 Coinbase 奖励减去设备和运营成本，成本会驱使矿工至少将币价维持在一个稳定水平，所以攻击者很难在短时间内获得大量算力来攻击主链。

PoW 共识的外在优势是目前它看起来依然是工业成熟度最高的区块共识算法，所以在用户信任度上、矿工基础上都有很好的受众。

PoW 共识最大的缺点是非常消耗计算资源，耗电耗能源，这一点也一直为人们所诟病。因为每次产生新的区块都会让相当一部分工作量证明白白浪费了，也就是将计算资源浪费了。

目前来看这个是无解的，只要是 PoW 共识，一定会遇到计算资源浪费的问题。不过人们也想了一些改进方案，早期如素数币，近期有比原币，它们都号称深度学习友好型的工作量证明方法。

从理论上来看，PoW 会一直有 51% 算力攻击的问题，即攻击者只需要购买超过全网 51% 算力设备，即可发起“双花攻击”，甚至“重放攻击”等多种高收益攻击，这个问题目前没有解决方案。

除了 51% 攻击，PoW 共识还有自私挖矿的问题，自私挖矿是一种特殊的攻击类型，不会影响区块链正常运转，但是会形成矿霸，间接造成 51% 攻击，我们就曾经遇到过这样的自私挖矿攻击。

PoW 共识机制是一种简单粗暴的共识算法，它不要求高质量的 P2P 网络资源，它可以为公链提供稳定有效的记账者筛选机制。同时它也面临了挖矿中心化严重的问题，这也促使人们研究出了新的共识机制，我们留到下一篇讲解。

总结

今天我介绍了 PoW 工作量证明，并且使用 Python 语言演示了一遍基于 SHA256 的挖矿算法工作过程，又介绍了发展历程和算法分类，最后提到了 PoW 的优势和缺陷。相信你对 PoW 机制的理解可以更加深入了。

PoW 工作量证明的挖矿过程是否可以替换成有意义的算法呢，历史上是否有过类似创新？你可以调查一下，我们一起分享。