在上一篇博文中，我們大致講解了一下HashGraph共識算法的基本原理，在本節中，我們將講述虛擬投票過程，並且分析如果有作惡節點，HashGraph共識算法怎樣識別並處理。我們還會以上一篇博文件中的場景爲例來進行講解。
系統初始狀態如下圖所示：
此時華東、華西、華南、華北節點的HashGraph均只有各自的一個節點，且內容完全不一樣。假設開始時刻，隨機性塊定華西節點向華北節點發送Gossip消息。
華西節點首先檢查自己的HashGraph，發現其只有一個節點，即最新事件2代表的頂點，沒有與華北節點共同的頂點，因此華西節點可以確定，事件2是華北節點所不知道的，因此向華北節點發送Gossip消息如下所示：
華西節點向華北節點發送的消息如下所示：
[
{
“eventId”: e2,
“timestamp”: t2,
"sender": 華西節點,
“txs”: [
{
“txId”: x2,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 2000}
]
“vout”: [
{“acct”: w2, “amt”: 2000}
]
}
],
“hash": "e2_hash",
“selfParentHash”: “e0_hash”,
“otherParentHash”: “e0_hash”
}
]
華北節點接收到這個消息之後，首先執行事件2中對應的UTXO交易，即向錢二發幣2000元，然後在自己的HashGraph上生成新的頂點5，其內容如下所示：
{
“eventId”: e5,
“timestamp”: t5,
"inNode": 華西節點,
"outNode": NULL,
“txs”: [
{
“txId”: x2,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 2000}
]
“vout”: [
{“acct”: w2, “amt”: 2000}
]
}
],
“hash": "e5_hash",
“selfParentHash”: “e4_hash”,
“otherParentHash”: “e2_hash”
}
此時華北節點的HashGraph則變爲如下形式：
接下來華北節點需要給華西節點發送回執信息，此時華北節點遍歷自己保存的HashGraph，由事件5開始，其需要找到outNode等於華西節點的頂點，其發現頂點5不能滿足要求，同時inNode等於華西節點，因此事件5中的交易是華西節點所知道的，因此不需要保存。於是接着通過selfParentHash找到頂點4，發現同樣不能滿足要求，而此時已經達到端點，因此得到只有事件4中的交易是需要傳遞給華西節點的交易。其消息如下所示：
[
{
“eventId”: e4,
“timestamp”: t4,
"inNode": 華北節點,
"outNode": NULL,
“txs”: [
{
“txId”: x4,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 4000}
]
“vout”: [
{“acct”: w4, “amt”: 4000}
]
}
],
“hash": "e4_hash",
“selfParentHash”: “e0_hash”,
“otherParentHash”: “e0_hash”
}
]
華西節點接收到這個節點之後，首先執行交易4，即向李四發幣4000元。接着其生成事件6：
其內容如下所示：
{
“eventId”: e6,
“timestamp”: t6,
"inNode": 華北節點,
"outNode": NULL,
“txs”: [
{
“txId”: x4,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 4000}
]
“vout”: [
{“acct”: w4, “amt”: 4000}
]
}
],
“hash": "e6_hash",
“selfParentHash”: “e2_hash”,
“otherParentHash”: “e5_hash”
}
此時事件5也需要做出相應的改變：
{
“eventId”: e5,
“timestamp”: t5,
"inNode": 華西節點,
"outNode": 華西節點,
“txs”: [
{
“txId”: x2,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 2000}
]
“vout”: [
{“acct”: w2, “amt”: 2000}
]
}
],
“hash": "e5_hash",
“selfParentHash”: “e4_hash”,
“otherParentHash”: “e2_hash”
}
此時華西節點的HashGraph結構如下所示：
接着華西節點確定向華東節點發送消息，其從HashGraph的最新事件6開始，向前遍歷，找到outNode爲華東節點或者到達最老節點爲止，當遇到事件6時，其outNode爲NULL，因此取出其內交易x4加入到交易棧中，然後找其父節點，這時遇到事件2，事件2的outNode也爲NULL，不滿足條件，將其中交易x2加入到交易棧中，繼續向前找，此時事件2的selfParentHash爲空事件，因此意味着已經結束，此時華西節點構造的消息如下所示：
[
{
“eventId”: e2,
“timestamp”: t2,
"inNode": 華西節點,
"outNode": NULL,
“txs”: [
{
“txId”: x2,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 2000}
]
“vout”: [
{“acct”: w2, “amt”: 2000}
]
}
],
“hash": "e2_hash",
“selfParentHash”: “e0_hash”,
“otherParentHash”: “e0_hash”
}，
{
“eventId”: e6,
“timestamp”: t6,
"inNode": 華北節點,
"outNode": NULL,
“txs”: [
{
“txId”: x4,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 4000}
]
“vout”: [
{“acct”: w4, “amt”: 4000}
]
}
],
“hash": "e6_hash",
“selfParentHash”: “e2_hash”,
“otherParentHash”: “e5_hash”
}
]
華東節點接收到該消息後，首先執行交易隊列中的交易，先執行x2再執行x4，然後生成事件7，如下所示：
事件7的內容如下所示：
{
“eventId”: e7,
“timestamp”: t7,
"inNode": 華西節點,
"outNode": NULL,
“txs”: [
{
“txId”: x2,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 2000}
]
“vout”: [
{“acct”: w2, “amt”: 2000}
]
},
{
“txId”: x4,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 4000}
]
“vout”: [
{“acct”: w4, “amt”: 4000}
]
},
],
“hash": "e7_hash",
“selfParentHash”: “e1_hash”,
“otherParentHash”: “e6_hash”
}
同時需要更新事件6中內容，將輸出節點改爲華東節點：
{
“eventId”: e6,
“timestamp”: t6,
"inNode": 華北節點,
"outNode": 華東節點,
“txs”: [
{
“txId”: x4,
“vin”: [
{“acct”: 00000, “amt”: 4000}
]
“vout”: [
{“acct”: w4, “amt”: 4000}
]
}
],
“hash": "e6_hash",
“selfParentHash”: “e2_hash”,
“otherParentHash”: “e5_hash”
}
在這一過程中我們看到，決策過程中需要事件6，而事件6是由華北節點決定的，可以視爲華北節點的投票，但是這一過程發生成華西節點中，與華北節點無關，因此我們稱這個過程爲虛擬投票。
另外，雖然HashGraph是一個有向無環圖（DAG），但是在Gossip消息形成過程中，其只需要處理selfParentHash組成的鏈即可，實際上是否區塊鏈類似的。但是在我們的迷你係統中，有四個節點，因此存在四條並行的鏈，這樣就可以提高系統並行處理能力。
在本篇博文中，我們講述了HashGraph共識算法中虛擬投票的概念，將上一篇博文中的過程映射到具體的代碼實現上。在下一篇博文中，我們首先完成整個消息同步過程，使系統達到新的統一狀態。然後我們將講述系統怎樣避免雙花問題，例如錢二同時向華西和華北兩個節點向趙一轉賬1500元和800元，在實際應用中只能一筆成功，但是在並行系統下，由於幾乎是同時收到這兩個請求，我們需要在共識協議中支持避免類似這種雙花的功能。