1 挖礦的特點
- 無記憶性：每一次挖礦的時間都是獨立的，就是說在挖礦的過程中突然監聽到新的區塊已經成功發佈了。
- 安全性：密碼學的簽名保證了安全，地址不是直接是公鑰，是公鑰的hash值。
- 匿名性：賬戶其實就是公私鑰對，只要不花錢基本上就沒有途徑猜出是誰。
2 挖礦的工具
- 挖礦的工具演變過程：CPU→GPU→ASIC芯片
- 挖礦工具的趨勢：專業化，效益最大化，只能用於某一種貨幣，同時伴隨着礦機的時效性短。
2019年11月19日更新：
在不斷的學習後我思考一個問題，一直往避免算力中心化，例如以太坊是memory hard的目的是達到ASIC resistance的狀態，那麼就說想讓普通電腦都有機會挖礦，就是說挖礦整體成本降低了，但是另一方來講是不是發動攻擊的成本也降低了呢？我直接可以用服務器挖礦，我也不用直接買礦機挖礦了，這樣會不會變得更不安全？
3 礦池
3.1 礦池的定義
一個全結點驅動很多其他礦機，一個礦主（pool manager）監聽網上交易，負責打包出區塊，然後作爲任務分配者，把計算nonce值的任務分配給礦工（miner）同時監聽有沒有新結點搶先發布區塊。miner計算nonce，miner根據和礦主的通信協議進行通信，當挖出礦後共享區塊獎勵。礦主可以從中抽取管理費和交易費達到礦池的正常運營。
3.2 礦池的優點
因爲單個礦工的算力不強，通過合作，解決收入不穩定的難題，有了收益一起分配。
3.3 收益分配的難題
因爲每一個人都可以有挖礦的分配，既然做多做少都會有費用，在某種程度上會限制了礦工的積極性，礦工可以偷懶，不去挖礦只是收取區塊獎勵。所以就要有一個工作量的證明，礦主就會降低挖礦的難度，增大閾值target，每當一個礦工達到該閾值範圍內就可以提交給礦主作爲信用憑證，降低挖礦難度挖到一個結果稱爲share，最接近的值的區塊作爲工作量憑證，但是share沒有真正的用途，僅僅是記錄每個礦工有多少個share對最後的獎金進行按勞分配，share值也不可能發不到區塊裏面，因爲它並不是合法的。
3.4 礦主和礦工的矛盾
3.4.1 礦工知道礦主的目的？
礦工並不知道礦主在幹什麼，礦工只是負責計算hash值，所以礦主是有可能集中算力對鏈進行51%attack，當某一個礦池有超過半數的算力時或者說接近半數算力的話，基本上就可以滿足51%attack，基本上礦工都是喫瓜羣衆，他不知道自己在幹什麼。
礦池既然有如此大的算力，那麼除了51%attack還可以進行fork attack強行創造分支並且讓其他交易回滾，還有可能是boycott attack，和分支不一樣，他並不會等待最長鏈，它是儘快生成一個新的區塊和另外的合法區塊進行競爭，爭取儘早上鍊，那麼其他的善意結點還是會幫這一筆交易上交到合法的鏈上，但是攻擊者會每一次都阻止這一筆合法交易上鍊。
3.4.2 礦工可以私自發布區塊？
假如我是一個礦工，我已經找到一個合適的閾值，然後我可以私自發布區塊，不提交給礦主，挖到礦我自己收，平時還可以舔到別人的區塊獎勵這樣合法嗎？不可能，礦主組裝區塊，收款地址是礦主的，礦工不能拿到區塊獎勵，取不出來錢，假如要改coinbase域中的數據改變，就算是礦工自己組裝區塊，因爲coinbase域發生了變化，礦主是不會認的。但是可以搗亂，挖到區塊丟棄不給礦主，當然自己也會丟失區塊獎勵，所以礦工和礦主是利益共同體的關係。
3.4.3 礦池的缺點
- 礦工和礦主之間的關係是透明的，礦工不知道礦主的目的。
- 當礦池的算力接近半數的時候就有可能發動攻擊，打擊礦工的積極性。
4 挖礦難度
區塊產出的時間都會穩定在10min左右，這相對與中心化的電商交易，簡直是相差太大了。但是爲了抵禦fork attack，就只能在把挖礦時間邊長。舉一個例子，假如我是1s出一個區塊，假如惡意礦工就可以在鏈上製造分叉並且可以延伸分叉鏈，使其成爲最長的合法鏈，輕結點只能校驗和自己相關的交易，並不能校驗全部交易的合法性，《輕結點和全結點的區別》。會造成交易的不斷回滾，善意結點會不斷的分散算力。
挖礦的難度調整的公式：
next_ difficulty= previous_ difficulty*(2 weeks) / (time to mine last 2016 blocks )
每到2016個區塊添加到鏈上大約每兩週會進行一次調解挖礦的複雜度。假如此時挖出的區塊時間很大
(2 weeks) / (time to mine last 2016 blocks )>0，挖礦的複雜度會降低，相對的假如(2 weeks) / (time to mine last 2016 blocks )>0那麼複雜度會增大，所以挖礦的複雜度是動態變化的。挖礦難度和閾值target是成反比的，target越小難度越高，target的公式正好和difficulty的公式是相反的。
next_target=last_target * (actual_time/apected_time)