构建在区块链上的互联网计算机
好久不见
好久不见！印象中，已经半年多没写技术相关的文章了！
一个主要原因是平时太忙了，没那么多闲心闲时。而且现在比较少遇到令人眼前一亮的新鲜事物，所听所闻无非是炒冷饭，或者说是新瓶装旧酒。
最近区块链界的天王级项目 DFINITY 主网上线，其创始人 Dominic Williams （人送外号大裁缝）经常在推特「碰瓷」以太坊，让人忍不住想多了解下 DFINITY 的底层技术 —— 凭什么它是以太坊的疯狂姐妹，又凭什么它可以自诩为下一代互联网。
所以博主在此翻译博文 A Technical Overview of the Internet Computer，并加些个人的解读，分享给大家。
网络神经系统（Network Nervous System）
DFINITY 提到的互联网计算机（Internet Computer）基于被称为互联网计算机协议（Internet Computer Protocol，简称 ICP）的区块链计算机协议。
其网络具有明确的层次结构：数以千计的数据中心提供了百万级的专用硬件节点，这些节点被划分为一个个子网，子网之上则运行着网络的计算单元 —— 软件容器（简称容器），它们由用户上传和创建，每个软件容器包含运行代码（WebAssembly 字节码）和运行状态。
个人解读：
一般我们讲到容器，都会联想到 Docker 和无状态服务（相比于数据存储等有状态服务）。
而 ICP 的每个容器都是有状态的，可以将业务数据作为容器的状态持久化存储，相关说明请往下阅读。
ICP 独有的网络神经系统（NNS）负责控制、配置和管理网络，从某种程度上来讲，NNS 就相当于目前互联网上的 ICANN。不过 NNS 是自治的，用户提交议案，并由网络上的神经元投票表决。
PS：提交议案和投票都需要质押代币，具体是个什么样的过程，我们下文再分解！
NNS 对网络的管辖范围非常广，包括新数据中心的引入、节点健康状态的监测，以及代币的管理等等。
在 ICP 的经济模型中，NNS 负责生成新的 ICP 代币（以前称为 DFN 代币），用来奖励数据中心和参与投票的神经元，这是代币的通货膨胀模式。
另一方面，容器正常运行的前提是拥有足够的 Cycles（类似以太坊的 Gas），而 Cycles 目前只能通过 ICP 代币转换而来（这种转换是单向的）。
容器所有者/管理者向数据中心、神经元的所有者兑换 ICP 代币，并转换为 Cycles 为容器充值，容器执行计算或使用存储时，将直接消耗 Cycles，此时代币是通货紧缩的。
个人解读：
NNS 会根据 ICP 价格动态调用 ICP 与 Cycles 的兑换比例，从而保证 Cycles 的稳定。
代币的增发和销毁机制，在一定程度上保证了代币的流通量，但由于总量一定，终会有一天没有足够的 ICP 用于兑换 Cycles 以支持网络持续运行。
据了解，在互联网计算机运行后期，可能推出一种稳定币，用于兑换 Cycles。当然，这应该是非常后期的规划了。
子网（Subnet）
要了解互联网计算机，则必须了解子网的概念，因为子网肩负着托管容器的重任，是整个网络的基本组成部分。
NNS 将不同数据中心的节点聚焦在一起来创建子网，子网中节点机器通过 ICP 协议进行通信和协作。
子网包含了来自不同数据中心的节点，再加上 DFINITY 开发的拜占庭容错技术和密码技术，ICP 协议可以确保子网不被恶意篡改，并持续健康运行。
尽管子网是整个互联网计算机网络的基本组成部分，但它们对用户和软件是透明的，这种透明性实质是遵循了互联网的基本设计原则。
在现有互联网体系下，如果用户要连接到某些软件，只需要知道运行该软件的计算机的 IP 地址和监听端口；在互联网计算机上，如果用户希望调用某功能，则只需要知道容器的身份和功能签名即可（前提：获得被调方的许可）。
互联网计算机的子网透明性还体现在，NNS 可以在上层无感知的情况下，根据网络的负载情况，拆分和合并子网。
例如，我们有一个虚拟的子网 ABC，该子网上运行着 11 个容器，NNS 现在需要拆分子网：子网 ABC 继续使用容器 1–6，并生成了一个新子网，子网 XYZ，其继续使用容器 7–11。而拆分过程中，所有容器都不会遇到服务中断的情况。
当用户将容器上传到互联网计算机网络时，必须指明其子网类型。除了 Data、System、Fiduciary 三种类型外，还有一个托管 NNS 的特殊子网，但是用户无法上传容器到该子网。
每种子网类型的容器的属性和功能有所不同：
- 如果容器托管在 Data 类型的子网中，这个容器可以被第三方调用，但本身无法调用其它容器的服务
- 如果希望容器能够持有 ICP 代币或将 Cycles 发送给其它容器，则需要一个 Fiduciary 类型的容器
不同类型的子网具有的容错能力也稍有不同，除此之外，NNS 还具备自动修复子网的能力。
容器（Canister）
子网托管着不计其数的容器，每个容器有专门的守护程序，容器间通过公有 API 交互。容器内部由两部分组件：可在 WebAssembly 虚拟机上运行的字节码和其中运行的内存页面。
开发可以使用 Rust 或 Motoko 之类的编程语言，开发并编译成对应的 WebAssembly 字节码。编译得到的字节码将包含一个运行时，使得开发人员可以轻松地与 API 进行交互。
每个容器的调用分为更新调用和查询调用，其本质区别在于：当作为更新调用时，程序执行过程中对容器内存数据的任何改动都得以保留，而若是查询调用则会在运行后丢弃所有更改。
对于更新调用，除了持久化变更之外，ICP 协议保证子网上的每个节点都会执行调用过程，以此来实现防篡改。
对于查询调用，它们对内存的任何更改在运行结束后都会被丢弃，不涉及到「区块链记账出块」环节，因此是非常高效而且低成本的，通常只需要几毫秒就可以完成。但由于并未在子网的所有节点上运行，也意味着安全级别较低。
个人解读：
ICP 利用区块链的防篡改特性来保证容器更新调用的防篡改，因此即使更新调用的执行速度很快，通常也需要等待一段时间。
容器采用的 Actor 模型，每个容器有自己的「信箱」，按顺序从「信箱」中取 Message，并在处理之后，把执行结果放到调用者的「信箱」中，以此实现异步调用但顺序执行。
正交持久性（Orthogonal Persistence）
互联网计算机中，最有意思的应该是它的正交持久性了。开发人员不必再像现在一样，考虑数据的持久存储（尤其是分布式存储），而只需要编写代码，数据的持久化过程静默进行。
正交持久性主要通过保留容器的内存页实现，对于更新调用而言，容器的单执行线程设计，保证了任一时刻都只有一个线程在修改内存数据，这也大大降低了正交持久性的实现难度。
尽管容器内只有一个执行线程，但这并不意味着容器要等上一个调用逻辑处理完，再执行下一个。举个例子，当更新调用执行过程中，涉及到跨容器调用时，该调用会阻塞，执行线程转而去处理新的更新调用。
相比之下，查询调用不会对内存进行永久更改。这样一来，在任意时刻，容器内可以有任意数量的并发线程来处理查询调用，这些查询调用基于此前的内存快照进行。
容器执行过程中，可以创建新的容器或者是执行分叉操作，两者区别在于：创建的新容器，其内存页初始为空，而分叉后的副本的内存页，则和当前容器相同（对于创建可扩展的互联网服务至关重要）。
个人解读：
虽然更新调用要 1-2 秒出结果，但实质上由于所有操作都是对内存操作，速度是非常快的。
一次更新调用过程会涉及多次跨容器调用，等待跨容器调用结果的同时，可以处理其它的更新调用，可以充分利用到 CPU 的性能。如此可以保证一个容器对每个调用的响应时间。
可扩展性（Scalability）
容器在各项硬件资源上都有一定的限制，例如：由于 WebAssembly 的限制，一个容器只能存储 4GB 的内存页面。因此，当我们需要创建一个能服务于十亿用户的互联网服务时，我们必须使用多容器架构。
针对这种场景，我们可能很自然地想到这种方案：创建一个特殊的容器，然后创建出若干容器的副本，并将用户内容分片到不同的容器中，以此实现可扩展的互联网服务。
然而，这个方案还是太粗糙了些！
尽管通过容器副本增加了整体的内存容量、更新调用和查询调用的吞吐量，但却无法针对特定用户内容的查询调用进行扩展。
每当我们希望添加更多的容器分片来增加系统容量时，我们都需要重新分配用户内容，也就是说这并不是真正的边缘架构。除此之外，也无法根据用户的地理位置，就近调用容器并返回结果。
在这里，我们尝试给出一个可操作的、可扩展的、真正的边缘架构方案！
互联网计算机提供了一些非常有趣的能力，用于将终端用户连接到前端容器，例如允许域名通过 NNS 映射到多个前端容器。
当终端用户进行解析域名时，互联网计算机将查看前端容器所在节点的子网情况，并返回最接近的副本节点的 IP 地址。如此一来，用户便可以在附近的副本执行查询调用，从而减少网络等待时间，用户体验也得到改善。
而且，我们并没有使用任何第三方的内容分发网络，就享受到了边缘计算的优势！
为了充分利用此功能，我们通常需要一个包含前端容器和后端数据桶容器的经典架构。下面以 Web 浏览器希望加载个人资料图片为例，说明整个调用过程。
首先，Web 浏览器查询到附近运行有前端容器的子网信息。
然后，Web 浏览器对该节点的容器提交查询调用请求。
接下来，前端容器向保存照片的数据桶容器发出跨容器查询调用请求。
如果数据存储桶容器返回的查询调用响应涉及静态内容（例如照片），则可以将数据存储在缓存中，比如本例。
当然，查询调用缓存机制对于前端容器代码是完全透明的，一旦用户调用的前端容器收集了所有必要的信息，它就可以通过查询调用响应或 HTTP 端点返回内容。
随着时间的流逝，节点的查询缓存会累积静态内容并生成附近用户感兴趣的数据，从而为他们提供更快、更好的用户体验。
这样，互联网计算机的本机边缘体系架构提供了内容分发网络的优势，但无需开发人员做任何特殊的事情，也无需借助其它的专有服务（如：CDN）。
对于更新调用，经典做法则是通过散列用户名，把用户映射到特定的前端容器中。除此之外，为了防止诸如更新丢失之类的问题，需要将更新序列化为用户内容和数据。
一旦在 Web 浏览器或智能手机上运行的 UX/UI 确定了由哪个前端容器负责执行调用，便可以通过向其发起更新调用来修改内容。
然后，此前端容器通常会进行更多的跨容器更新调用，以实现所需的更改。
个人解读：
ICP 提供的网络架构天然具备边缘计算架构的特性，开发不再需要配置繁琐的 DNS 解析，也不需要专用的 CDN 服务，即可享受边缘计算、就近分发的特性。
开放式互联网服务（Open Internet Services）
以带有前端容器和后端数据桶容器的两级体系架构为例，在设计开放式互联网服务时，使用名为 BigMap 的类库可以大大减少前端容器的开发工作量。
BigMap 可以存储 EB 级数据，仅使用一行代码就可以向其中写入对象。通过前端容器和数据桶容器分叉，可以非常方便地进行横向扩展。
要创建真正的开放互联网服务，你可能还需要一个开放的代币治理容器。如果你是一个企业家，还可以通过早期出售一些「治理代币」来筹集发展资金。除此之外，还可以设计方案，通过治理代币来激发互联网服务的早期参与者，从而获得更好的效果。
小结
相比于 BTC、ETH 等区块链，DFINITY 在出块速度上完胜，几秒的出块速度，让它具备更多的可能性，比如大裁缝口口声声说的「第三代互联网」。
其中 NNS 的设计颇有民主自治的味道，可以说是一个挺有意思的创新点。容器拥抱 WebAssembly 技术，可以吸引到各种语言栈的开发者（希望尽快支持更多语言）。容器提供的正交持久性让开发者可以更少关注数据存储的问题，但因此带来的查询/更新调用分离（为了实现 Web Speed）对开发者的开发方式也有影响：意味着一个查询调用必须只包含纯粹的查询逻辑。
总的来说，DFINITY 的技术创新点很硬核，相当于革了互联网的分布式存储的命，进而改变现有互联网的运行方式，也改变开发者的思维习惯。
但这一切的前提是，DFINITY 的生态要跟上！