Arweave 出块流程详解


本文详细解释了Arweave网络从用户提交数据到区块被全网保存的整个出块流程。我们将一步步解析这个过程,包括数据存储、矿工打包、验证与共识以及最终的数据永久保存。


1. 用户提交数据存储请求

1.1 用户发起交易

  • 用户准备数据:用户使用Arweave钱包或其他与Arweave集成的应用程序上传想要永久存储的数据(例如文件、图片、文本等)。

  • 打包成交易:用户提交的数据会打包成一个“交易”(Transaction),包括以下内容:

    • 数据:实际要存储的内容(文件、文本、音频等)。
    • 交易信息:包括交易发起者的公钥、交易费用等。
    • 存储费:用户支付一次性永久存储费用(AR代币),费用根据数据大小动态确定。
  • 签名交易:用户用私钥对交易进行数字签名,确保交易的合法性。

1.2 广播交易

  • 广播到网络:签名后的交易被广播到Arweave网络,成为待处理交易(Unconfirmed Transaction),等待矿工打包进区块。

2. 矿工监听并打包交易

2.1 矿工监听交易池

  • 矿工节点监听交易池:Arweave网络中的矿工节点持续监听未确认交易池,挑选合法的交易打包。

2.2 矿工进行工作量证明(Proof of Work, PoW)

  • 工作量证明机制:矿工需要通过计算找到符合一定难度的哈希值,确保出块速度保持在每两分钟左右。

2.3 矿工选择引用历史区块(Block Weave)

  • 区块依赖性链(Block Weave):矿工在创建新区块时,不仅引用前一个最近区块,还引用多个历史区块,确保数据的可访问性和安全性。

  • 引用策略:矿工根据激励机制选择不同历史区块,引用较老的区块可获得更高奖励,因为这些数据可能被其他矿工抛弃。

2.4 打包交易进新区块

  • 打包过程:矿工将用户交易与其他未确认交易一起打包进新区块。新区块包含:
    • 区块头:包括前一区块哈希、工作量证明、时间戳等。
    • 交易列表:用户提交的交易。
    • 数据引用:历史区块的引用信息。

3. 新区块的验证与广播

3.1 新区块广播到网络

  • 矿工节点广播新区块:矿工完成工作量证明后,将新区块广播到全网。

3.2 其他节点验证新区块

  • 多层验证
    • PoW验证:其他节点验证新区块的工作量证明是否有效。
    • 交易验证:验证每笔交易的签名和费用。
    • 存储证明验证:检查新区块中引用的历史区块数据的有效性。

3.3 达成共识

  • 网络共识:当大多数节点确认新区块有效后,新区块正式加入Arweave区块依赖性链。

4. 数据的永久存储与全网确认

4.1 区块永久存储

  • 区块加入Block Weave:一旦新区块被确认,它会永久存储在Arweave的Block Weave结构中。引用机制确保历史区块数据的有效性。

  • 数据不可篡改性:数据一旦存储,任何修改都会导致整个链条的哈希失效,确保数据不可篡改。

4.2 矿工获得奖励

  • 矿工奖励机制:矿工成功打包区块后,获得AR代币奖励,激励矿工参与网络并维护存储数据。

5. 长期数据存取与维护

5.1 存储证明机制(Proof of Access, PoA)

  • 存储证明机制:矿工需证明自己保留了过去区块的数据,未来生成新区块时展示过去区块的一部分数据。

5.2 数据的持续访问

  • 用户数据的永久可访问性:一旦数据存储,任何人都可以通过交易ID在Arweave网络永久访问这些数据。

5.3 无需持续支付

  • 一次性存储费用:用户只需支付一次费用,数据就会永久保存,无需持续付费。

六. 总结

Arweave通过其独特的Block Weave结构,确保用户数据从提交到永久存储的每个过程安全、不可篡改、可访问。用户只需支付一次费用,数据就能永久存储,并且通过引用历史区块,矿工参与维护数据的长期可用性,形成了一个去中心化的永久存储网络。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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