CN110049109A - 区块链共享存储的核算方法、系统和计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种区块链共享存储的核算方法、系统和计算机可读存储介质，区块链共享存储的核算方法为：综合所有存储节点的下行流量、存储节点信用和所有存储节点的完整传输次数实施贡献统计。该区块链共享存储的核算方法考虑数据交换次数与交换量，可靠性高。

Description

区块链共享存储的核算方法、系统和计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及一种区块链共享存储的核算方法、系统和计算机可读存储介质，本发明可应用在使用基于分布式的文件存储系统中，本发明直接应用在使用区块链智能合约奖励原则和基于交换协议的可快速索引的版本化的点对点文件系统中。
背景技术
本发明涉及的技术术语的解释
智能合约(Smart contract)：是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。智能合约允许在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转。智能合约概念于1995年由Nick Szabo首次提出。智能合约的目的是提供优于传统合约的安全方法，并减少与合约相关的其他交易成本。现阶段多种区块链都提供可以安全运行智能合约，具有代表性的有：以太坊，EOS。
BitTorrent：是一个广泛成功应用的点对点共享文件系统，它可以在存在不信任的对等节点(群集)的协作网络中分发各自的文件数据片。
Merkle DAG：Merkle DAG跟Merkle Tree很相似，但不完全一样，Merkle DAG不需要进行树的平衡操作，非叶子节点允许包含数据等。遵循unixfs数据格式(protobuf)，意味着数据被分解成块，然后使用“连接节点”以树状结构排列，连接在一起，给定文件的“散列”实际上是DAG中根节点的散列。Merkle DAG在功能上与Merkle Tree很大不同，Merkle Tree主要为了验证，例如验证数字签名，以及比特币Merkle Proof；对Merkle DAG而言，主要目的有如下三个：
内容寻址：使用多重哈希来唯一识别一个数据块的内容。
防篡改：方便的检查哈希值来确认数据是否被篡改。
去重：相同内容的数据块有相同哈希值，可去掉重复的数据，节省存储空间。
Git仓库：提供了对随时间变化的文件进行建模的设施，并有效地分发不同的版本。Git提供了强大的Merkle DAG对象模型，以分布式友好的方式捕获对文件系统树的更改。
点对点的分布式文件系统：旨在连接所有有相同的文件系统的计算机设备。系统是一个单一的Bittorrent群集，用git仓库分布式存储。换句话说，提供了高吞吐量的内容寻址块存储模型，具有内容寻址的超链接。系统形成了一个广义的Merkle DAG数据结构，可以用这个数据结构构建版本文件系统，区块链，甚至是永久性网站。系统结合了分布式哈希表，带有激励机制的块交换和自我认证命名空间。系统没有单故障点，节点不需要相互信任。
节点：参与点对点分布式文件系统的所有存储设备，统称为节点。
流量：节点之间交换数据的上行流量，主要为该节点提供资源给其他节点产生，下行流量则主要是该节点向其他节点拉取资源产生。
现有的点对点分布式文件系统无法驱动用户使用以及自主对系统产生贡献。
无激励机制，如前文所述文件系统可以理解为一个BT软件，那么BT软件多年来一直未解决的问题就是如何激励资源的贡献者，如何激励参与者提供更好的磁盘、更好的网络，提供给使用者更好的使用体验和稳定质量。提出激励机制，以此来奖励存储设备提供者提供更好质量的存储服务，同时在检索市场激励网络较好或响应性能较好的节点获取奖励是一种促进网络发展的良好策略。
无价值通证，由于文件系统以文件作为存储内容，并且文件内容无相关性，那么存储无关联，进而系统无法设计出对应的价值通证。
因此，有必要设计一种新的区块链共享存储的核算方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种区块链共享存储的核算方法、系统和计算机可读存储介质，易于实施，且能定量地反映出各节点的具体贡献。
发明的技术解决方案如下：
一种区块链共享存储的核算方法，综合当前统计周期内所有存储节点传输总大小(即所有存储节点的下行流量)、存储节点信用和当前统计周期内所有存储节点的总次数(即所有存储节点的完整传输次数)实施贡献统计。
存储节点信用P(s|r)的计算公式为：
P(s|r)＝1-(1/(1+exp(6-3r)))；
其中：r＝bytes_sent/bytes_recv+1；
bytes_sent：存储节点上行流量；
bytes_recv：存储节点下行流量。
判断某一节点是否为可信节点的方法如下：
针对区块链中的3个节点A，B，C，节点A从节点B获取数据，C为与A已经发生过数据交换的历史节点，参数定义如下：
dA：A节点对应B节点的下行数据；
uA：A节点对应的本地数据存储容量变化；
dB：B节点对应A节点的上行数据；
ldA：A节点对应C节点的上行数据历史；
luA：A节点对应的本地数据存储容量变化历史；
将dA，uA，dB上传至统计节点，统计节点将对两节点的流量dA，dB进行吻合验证；吻合是指误差需在1％以内。
若吻合：则通过验证；
若不吻合：对A，B两存储节点的历史数据交换信息进行验证，通过对比历史数据交换信息确定节点A是否为可信节点；
基于历史数据进行验证是指：基于A与C的历史交换记录，验证luA本地存储的变化历史是否吻合于ldA的上行数据流量，并且，uA本地存储的变化是否吻合dA流量交换下行记录，如吻合，则可认为A为可信节点。
U：当前统计周期内存储节点传输次数；
C：当前统计周期内存储节点传输大小；
pU：当前统计周期内所有存储节点的总次数；
pC：当前统计周期内所有存储节点传输总大小；
V：统计周期内存储节点贡献。
V＝(U/pU+C/pC)/2*P(s|r)。
一种区块链共享存储的核算系统，包括存储节点贡献计算模块，用于采用前述的方法计算统计周期内存储节点贡献。
一种计算机可读存储介质，，用于存储计算机程序，该计算机程序运行时，能依据前述的区块链共享存储的核算方法计算统计周期内存储节点贡献。
有益效果：
本发明的区块链共享存储的核算方法、系统和计算机可读存储介质，具有以下特点：
1.本发明设计了一种基于公链智能合约的奖励方式，这种方式能够利用现有稳定运行的公链资源，保证奖励实时性可靠性与公开透明性。
2.本发明设计一种验证防止虚假贡献的基于数据流量的验证方法，方法能够有效防止虚假贡献参与奖励分配。
3.本发明设计一种统计节点贡献的计算方法，该方法考虑数据交换次数与交换量，保证奖励的公平性。
4.计算贡献的方法考虑多种因素，能够有效的保证资源能够得到足够节点的存储请求。
5.加入了虚假贡献的验证方法和黑名单，维护所有存储节点的公平收益，很好的解决了点对点存储系统的没有激励机制的问题。该激励机制将会促进存储节点网络发展与稳定性。
附图说明
图1为节点信任验证流程图；
图2为黑名单验证流程图；
图3为合约奖励过程流程图。
具体实施方式
以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明：
实施例1：智能合约奖励
需要是对分布式存储用户存储贡献提供奖励，那么奖励必须也要基于去中心化的机制，通过智能合约能很好的解决奖励的问题。
基于公链的智能合约用来运行奖励规则具有以下优势：
1、将奖励规则写入合约中，因区块链的特性，数据将无法删除、修改，整个过程透明可跟踪，保证了历史的可追溯性；
2、因行为将被永久记录，可极大程度避免恶意行为对奖励合约正常执行的干扰；
3、避免了中心化因素的影响，提高奖励合约在成本效率方面的优势，并且保证了合约的稳定性；
4、当满足奖励合约内容时，将自动启动奖励合约的代码，既避免了手动过程，同时又保障了发行者无法违约；
5、由区块链自带的共识算法构建出一套状态机系统，使得奖励合约能够高效地运行；
奖励合约需对贡献者进行奖励需要满足以下条件：
1、排名信息。提供排名信息的统计节点需要是可信任的节点。
2、奖励分配。合约的奖励算法需要做到公平公正。
满足奖励分配的的计算法方法如下：
节点奖励＝(节点总收益+节点总奖励)*(节点贡献值/总贡献值)
贡献验证
节点间存在数据交换，那么将数据交换信息存储于普通节点，是可以对存储节点流量的准确性进行验证的。
假定有A，B，C三节点，节点A从节点B获取数据，C为与A已经发生过数据交换的历史节点：
dA：A节点对应B节点的下行数据。
uA：A节点对应的本地数据存储容量变化。
dB：B节点对应A节点的上行数据。
ldA：A节点对应C节点的上行数据历史。
luA：A节点对应的本地数据存储容量变化历史。
将dA，uA，dB上传至统计节点，统计节点将对两节点的流量dA，dB进行吻合验证。
吻合：则通过验证，进入贡献统计。
不吻合：对A，B两存储节点的历史数据交换信息进行验证，通过对比历史数据交换信息，例如：A与C为历史交换记录，验证luA本地存储的变化历史是否吻合于ldA的上行数据流量，并且，uA本地存储的变化是否吻合dA流量交换下行记录，如吻合，则可认为A为可信节点，B移至黑名单，反之，则认为B为可信节点，A移至黑名单，不对其贡献进行统计。不可信的节点，即黑名单中的节点，除了不参与节点信用计算外，并且不参与节点贡献统计。
具体流程如图1。
3)贡献统计
统计中心在每个统计周期内，将上报的数据记录。贡献统计的方法需要考虑多种要素：
1、所有存储节点的下行流量。节点之间互相产生的流量。这部分流量因为是可以互相验证的，所以可信度最高。
2、存储节点信用。由于存在激励机制，存储节点会很积极的给其他节点发送数据，以期获得回报。但并不排除某些恶意节点从不共享数据，增加网络负担。计算节点信用的公式为：
bytes_sent：存储节点上行流量。
bytes_recv：存储节点下行流量。
P(s|r)：节点信用。
负载率r＝bytes_sent/bytes_recv+1；
P(s|r)＝1-(1/(1+exp(6-3r)))
所有存储节点的完整传输次数。考虑到存储内容的大小，因为内容较大的资源相对较小的资源将会得到更多的存储流量，从而获取更多的奖励，内容较小的资源则会逐渐成为冷门资源(获取奖励较少)，这对于使用者来说体验及其不佳，为了限制这种情况出现，系统考虑存储完整传输次数。奖励一般采用token或代币。
综合以上3点要素，统计贡献的方法如下：
U：当前统计周期内存储节点传输次数。
C：当前统计周期内存储节点传输大小。
pU：当前统计周期内所有存储节点的总次数。
pC：当前统计周期内所有存储节点传输总大小。
V：统计周期内存储节点贡献。
V＝(U/pU+C/pC)/2*P(s|r)。

Claims (6)

1.一种区块链共享存储的核算方法，其特征在于，综合当前统计周期内所有存储节点传输总大小、存储节点信用和当前统计周期内所有存储节点的总次数实施贡献统计。
2.根据权利要求1所述的块链共享存储的核算方法，其特征在于，存储节点信用P(s|r)的计算公式为：
P(s|r)＝1-(1/(1+exp(6-3r)))；
其中：r＝bytes_sent/bytes_recv+1；
bytes_sent：存储节点上行流量；
bytes_recv：存储节点下行流量。
3.根据权利要求2所述的块链共享存储的核算方法，其特征在于，判断某一节点是否为可信节点的方法如下：
针对区块链中的3个节点A，B，C，节点A从节点B获取数据，C为与A已经发生过数据交换的历史节点，参数定义如下：
dA：A节点对应B节点的下行数据；
uA：A节点对应的本地数据存储容量变化；
dB：B节点对应A节点的上行数据；
1dA：A节点对应C节点的上行数据历史；
1uA：A节点对应的本地数据存储容量变化历史；
将dA，uA，dB上传至统计节点，统计节点将对两节点的流量dA，dB进行吻合验证；
若吻合：则通过验证；
若不吻合：对A，B两存储节点的历史数据交换信息进行验证，通过对比历史数据交换信息确定节点A是否为可信节点；
基于历史数据进行验证是指：基于A与C的历史交换记录，验证1uA本地存储的变化历史是否吻合于1dA的上行数据流量，并且，uA本地存储的变化是否吻合dA流量交换下行记录，如吻合，则可认为A为可信节点。
4.根据权利要求2或3所述的块链共享存储的核算方法，其特征在于，
U：当前统计周期内存储节点传输次数；
C：当前统计周期内存储节点传输大小；
pU：当前统计周期内所有存储节点的总次数；
pC：当前统计周期内所有存储节点传输总大小；
V：统计周期内存储节点贡献。
V＝(U/pU+C/pC)/2*P(s|r)。
5.一种区块链共享存储的核算系统，其特点在于，包括存储节点贡献计算模块，用于采用权利要求1-4任一项的方法计算统计周期内存储节点贡献。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，该计算机程序运行时，能依据权利要求1-4任一项所述的区块链共享存储的核算方法计算统计周期内存储节点贡献。
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Address after: Room B609, No.10 and No.12 Tianhui Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510000

Patentee after: Guangdong Tianhe Guoyun Technology Co.,Ltd.

Address before: 410000 Room 308, complex building, 1318 Kaiyuan East Road, Xingsha industrial base, Changsha Economic and Technological Development Zone, Changsha City, Hunan Province

Patentee before: HUNAN TIANHE GUOYUN TECHNOLOGY Co.,Ltd.

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