CITA视图

视图

账号

视图状态是执行器执行过程中读写的对象，常见的视图状态模型有 UTXO 及账户两种。在 UTXO 模型中，由 UTXO 构成账本视图，每个交易在销毁旧有 UTXO 的同时创造新的 UTXO；在账户模型中，由账户构成世界状态视图，交易在处理过程中可以读写多个账户。 账户模型相对更加简单，实现通用任务更有效率。在企业级应用中往往存在身份验证与授权的需要，这些服务所依赖的数据可以自然的与账户模型关联。CITA 默认支持账户模型。用户可以自定义包括 UTXO 在内的其他状态模型。

在 CITA 中存在两种账号：外部账号和合约账号。外部账号通常情况下代表用户的身份，用户可以通过外部账号来发送交易。与公链不同，CITA 具有用户准入机制。首先用户自行生成私钥和公钥，私钥由用户妥善保存； 然后将公钥通过链外的方式提交给 CITA 系统中的 KYC 系统；通过申请之后，系统管理员将用户公钥通过操作账户管理合约，发送交易将用户加入 CITA 网络中。对于未准入的外部账户，无法向 CITA 发送交易。同时，CITA 内置了基于角色的权限管理，系统管理员（角色）可以根据实际情况灵活配置账户的权限。

为了阻止重放攻击，每笔交易必须有 nonce，这就使得账户需要跟踪 nonce 的使用情况。CITA 中用户可以根据实际业务需求，自定义 nonce 防重放机制。现阶段 CITA 兼容了 Ethereum 的自增 nonce 的防重放机制。

总体来讲，外部账户具有以下特性：

• 外部账号需要准入机制；

• 通过私钥控制，可以发送交易；

• 同一账户可以支持多种签名；

• 支持用户自定义的交易放重放规则。

合约账户与外部账户最大的区别在于，合约账户通过交易进行创建，合约内部维护一定的代码，合约的执行和调用通过外部账户发送交易来进行。当前 CITA 支持 EVM 虚拟机，用户可以通过直接发送合约代码的方式来创建合约，也可以通过合约调用的方式来创建合约。

总体来讲，合约账户具有以下特性：

• 合约账号通过交易创建，并支持合约创建合约；

• 合约通过交易调用，并支持合约间互相调用；

• 合约具有图灵完备性，但是交易对计算资源的配额受系统合约控制；

• 合约维持自身的特定储存状态；

• CITA 内置系统合约模块，在创始块中生成，方便用户对系统进行管理。

存储

区块链本质上去中心化的分布式复制状态机，每个节点通过持久化的方式来保存自身的状态。CITA 使用 KV 持久化数据存储，支持 RocksDB、LevelDB。节点将 Block 结构，交易以及合约状态等持久化保存到 KV 数据库中。

为了更高效的检索和更新数据，区块链一般会在内存中维护某种数据结构的视图模型。对于传统的区块链，如 Bitcoin 采用了 Merkle Tree 来保存交易；Ethereum 采用了 Merkle Patricia Tree，一种改进的 Merkle Tree 来保存状态和交易。 CITA 采用了一种更高效的 AVL 来保存账户状态，并且采用了 Simple Merkle Tree 来保存交易列表和交易回执。下面我们将分别介绍这几种模型。

Merkle Tree

在 Bitcoin 中的每个区块都包含了产生于该区块的所有交易，且以 Merkle 树表示。Merkle 树是一种哈希二叉树，它是一种用作快速归纳和校验大规模数据完整性的数据结构。这种二叉树包含加密哈希值。

在比特币网络中，Merkle 树被用来归纳一个区块中的所有交易，同时生成整个交易集合的数字指纹，且提供了一种校验区块是否存在某交易的高效途径。生成一棵完整的 Merkle 树需要递归地对哈希节点对进行哈希，并将新生成的哈希节点插入到 Merkle 树中，直到只剩一个哈希节点，该节点就是 Merkle 树的根。

当 N 个数据元素经过加密后插入 Merkle 树时，你至多计算 2*log2(N)次就能检查出任意某数据元素是否在该树中，这使得该数据结构非常高效。同时 Merkle 树可以很好的支持轻节点。

Merkle Patricia Trie

在 Ethereum 中，使用 Trie 来构建 Merkle tree，即 Merkle Patricia Trie。它是 Ethereum 中主要的数据结构，用来存储所有账号的状态以及交易和交易回执。MPT 支持高效的检索及动态的插入、删除、修改，Ethereum 将其命名为 Merkle Patricia Tree（MPT），其示意图如下：

更多关于 MPT 的介绍可以参考 Ethereum Patricia-Tree。

Merkle AVL Tree

对于 Ethereum 中的 MPT，由于 Sha3 运算的开销并不低。随着账户地址的增多，以及合约存储数据量的增多，Sha3 计算的数据量也会增多。对于常见金融领域来讲，千万级数据将会导致 MPT 性能下降，Sha3 的计算将有可能成为瓶颈。 为了提高效率，我们希望在每次更新树时能够计算 Sha3 的数据量最少。对于树形结构，更新一个节点所需要重新计算的 Sha3 数据量约为 O(mlog :sub:m n)，其中 m 为分支数，故当 m=2 时，Sha3 的计算量最小。 又因为 AVL Tree 的平衡性更好（尽管这意味着更多的旋转操作，幸运的是旋转操作并不增加 Sha3 计算），同时又能很好地保持 MPT 动态插入、删除、修改的特点。因此选用 AVL Tree 来构建 Merkle Tree 似乎是一个不错的选择，我们简称之为 MAT。

更多关于 AVL 的介绍可以参考 Wiki AVL_tree。

Simple Merkle Tree

在 Ethreum 中，交易和交易回执同样采用 MPT 树来进行保存。而 CITA 中，区块中的交易在共识完成后就已经确认了。所以在 Chain 处理交易时，交易的顺序和交易结果的顺序都是确定不变的。 而 MPT 树优点是便于保存历史快照可维持可变性，对于静态数据可以采用 Merkle 树，而不必采用 MPT 和 AVL 这样的数据结构。而比特币的 Merkle 树在处理奇数节点时，需要拷贝节点，额外做一次 Sha3 计算。 CITA 采用了简单的 Merkle 树来保存，对于奇数个节点情况，计算 Sha3 的次数会减少。

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