Arweave 第 17 版白皮书解读（五）：更多的衍生激励

WEEX 唯客博客， 本文内容将会继续把 #Arweave 第 17 版白皮书中的第四节「协议机构」部分给解读完。 如何从网络参数中测算分区总数？ 通过使用前文描述的方程表达式和 Arweave 网络提供的部分信息，我们能够计算出网络正在存储的副本总数。每当矿工挖掘出一个新区块时，我们能够判断该区块的解决方案哈希是来自第一回溯范围还是第二回溯范围的 SPoA 挑战。在一个存储了完整副本的网络中，这个比例基本上是 1:1。但是，如果矿工存储的是不完全的数据分区或者是重复的分区（从而受到效率上的惩罚），那么这个比例会小于 1。 我们可以通过计算观察到的 SPoA 来源比例来计算每个分区的平均哈希值。假设在过去的 1,000 个区块中，有 n1 个第一范围 SPoA 和 n2 个第二范围 SPoA。这意味着平均副本完整性是 n2/n1，因此，每个分区的挖矿效率为： 公式注解：在这个公式中，如果 n1，n2 的数量比例为 1:1 的话，那么 e_m 就为 1。 使用上述表达式，我们可以准确估计网络中分区的总数。当难度参数为 d 时，尝试的哈希数量的预期值由以下给出： 当每个分区的效率仅为 e_m 时，在 120 秒的时间内生成这么多尝试所需的预期分区数量为： 公式注解：E[trials] 是网络尝试哈希数量的总预期值，800 是一个分区每秒最大的哈希数量，乘以 e_m 是在该挖矿效率下的哈希数量，再乘以 120 是一个挖矿周期中（通常是 2 分钟左右）在该挖矿效率下的总哈希数量。 考虑到一个分区的大小为 3.6 TB，我们可以推导出网络的部署存储容量： 有关存储数据集和平均副本完整性的所有这些指标都可以从网络中观察到的值来自行计算出来。 优化数据路由的激励 激励矿工去构建完整副本来提高挖矿效率这个机制，会引发对协议有益的一系列激励机制。其中包括，为了在点对点网络中快速传输数据，会促使矿工开发出优化的数据路由解决方案，这是这类复杂且关键的挑战的有力驱动力。因为节点必须能够快速地将网络中的任何数据块进行传输，这就要求维持可以重复使用的路由能力，以便用户和其他矿工方便地访问数据，提高数据可用性。 对矿工来说，这个优化数据路由的新激励可能会催生出一个竞争环境，这与比特币矿工竞相开发更高效率的专用矿机硬件的情况类似。这种竞争将促进路由基础设施的创新，最终促成一个更加高效和强大的分布式…