masternodes挖礦
① CK副總裁Peter Busser首次公開露面APAC區塊鏈峰會
CK副總裁Peter Busser首次公開露面APAC區塊鏈峰會，S BLOCK有望成為第一個完全融入當前金融體系的數字貨幣！！
瑞士伯爾尼--(美國商業資訊)--APAC區塊鏈會議於2019年7月22日至24日在澳大利亞悉尼舉行。歷經過三次的APAC會議，已經成為澳大利亞規模最大的區塊鏈峰會，也是唯一得到澳大利亞數字商務協會支持的會議。吸引了眾多業內人士的關注，並集中討論了區塊鏈創新的實際應用。
本新聞稿包含多媒體。此處查看新聞稿全文： icon網頁鏈接
S BLOCK很榮幸成為本次會議的聯合主辦方，此次峰會 S BLOCK副總裁Peter Busser首次公開露面，介紹超級數字錢包的商業機會和技術細節。之後，他被邀請參加圓桌論壇，與其他嘉賓一起探討了區塊鏈安全性和數字支付方便性。他分享了S BLOCK為全球金融行業所做的貢獻，認為它有望成為第一個完全融入當前金融體系的數字貨幣。
Peter Busser在管理量化交易金融產品方面擁有豐富的經驗，在全球投資界享有良好的聲譽。他主要負責S BLOCK錢包的產品開發。他管理著一支數百萬美元的基金，憑借著革命性的人工智慧交易技術，以及與30支行業領先的量化基金的合作，他帶領團隊創造了高達60%的短期月回報率。
在分享過程中，他還展示了S BLOCK生態系統的另一個特性MasterNodes，並現場展示了定量交易系統的交易日誌。隨後，他宣布2.0版正在製作中，將於9月20日在迪拜發布，這一消息讓觀眾們大吃一驚。升級版將包括備受期待的功能，如S Pay和Wormhole Chat。
在談到當前的生態系統時，Peter提到了SBO的快速升值，其價值自發布以來上升了1.8倍，這是個令人滿意的成績。Peter強調，確保這一趨勢持續穩定是至關重要的。而SBO的量化收入起了重要的作用。這將避免像其他數字貨幣那樣產生大幅度的價值波動。
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首選S BLO
CK星際錢包！
② stars幣在哪個平台能買
在官網平台可以買到。
StarCash Network(簡稱STARS)是一種具有自己的區塊鏈的加密貨幣。一個STARS幣的最實際價格是$ 0.039150。STARS幣在0個交易所列出，共有0個活躍市場。STARS幣的24小時交易量為$ 29.00，而STARS幣的市值為$ 37 580.00，在所有加密貨幣中排名第一個專注於服務的數字交易平台全球性，世界級金融團隊實力打造,的交易平台。
操作環境:STARS官網10.8.2 戴爾15
拓展資料
1、 StarCash簡稱STARS，stars幣發行於2017是什麼幣 11是什麼幣 08，stars幣發行總量1,033,142 STARS。網路是一個易於使用的完全分散，全球cryptocurrency專為安全，無國界的數字支付。我們為通過權力下放尋求發展和進步的人們和企業提供了一條前進的道路。作為下一代數字貨幣，我們開發的支付技術，讓您的生活更輕松，更方便。
2、 StarCash Network利用激勵型masternodes，錢包投放和推薦計劃，最大限度地為希望參與我們願景的投資者，促銷員和社區成員直接獲得回報。通過這種方式，購買，持有和推廣網路使任何人都能獲得持續收入，但也可能獲得STARS價值的潛在收益。
3、投資，指國家或企業以及個人，為了特定目的，與對方簽訂協議，促進社會發展，實現互惠互利，輸送資金的過程。又是特定經濟主體為了在未來可預見的時期內獲得收益或是資金增值，在一定時期內向一定領域投放足夠數額的資金或實物的貨幣等價物的經濟行為。可分為實物投資、資本投資和證券投資等。前者是以貨幣投入企業，通過生產經營活動取得一定利潤，後者是以貨幣購買企業發行的股票和公司債券，間接參與企業的利潤分配。 投資是創新創業項目孵化的一種形式，是對項目產業化綜合體進行資本助推發展的經濟活動。 投資是貨幣收入或其他任何能以貨幣計量其價值的財富擁有者犧牲當前消費、購買或購置資本品以期在未來實現價值增值的謀利性經營性活動。
③ Elasticsearch 集群
一個 Elasticsearch 集群由一個或多個節點（Node）組成，每個集群都有一個共同的集群名稱作為標識。
一個 Elasticsearch 實例即一個 Node，一台機器可以有多個實例，正常使用下每個實例應該會部署在不同的機器上。Elasticsearch 的配置文件中可以通過 node.master、node.data 來設置節點類型。
node.master：表示節點是否具有成為主節點的資格
node.data：表示節點是否存儲數據
節點即有成為主節點的資格，又存儲數據。這個時候如果某個節點被選舉成為了真正的主節點，那麼他還要存儲數據，這樣對於這個節點的壓力就比較大了。Elasticsearch 默認每個節點都是這樣的配置，在測試環境下這樣做沒問題。實際工作中建議不要這樣設置，這樣相當於主節點和數據節點的角色混合到一塊了。
節點沒有成為主節點的資格，不參與選舉，只會存儲數據。在集群中需要單獨設置幾個這樣的節點負責存儲數據，後期提供存儲和查詢服務。主要消耗磁碟，內存。
不會存儲數據，有成為主節點的資格，可以參與選舉，有可能成為真正的主節點。普通伺服器即可(CPU、內存消耗一般)。
不會成為主節點，也不會存儲數據，主要是針對海量請求的時候可以進行負載均衡。普通伺服器即可（如果要進行分組聚合操作的話，建議這個節點內存也分配多一點）
在生產環境下，如果不修改 Elasticsearch 節點的角色信息，在高數據量，高並發的場景下集群容易出現腦裂等問題。
一個集群下可以有多個索引，每個索引是一系列相同格式文檔的集合 （Elasticsearch 6.x 已不支持一個索引下多個Type） 。
每個索引有一個或多個分片，每個分片存儲不同的數據。分片可分為主分片（ primary shard）和復制分片（replica shard），復制分片是主分片的拷貝。默認每個主分片有一個復制分片（默認一個索引創建後會有5個主分片，即：5主+5復制=10個分片），一個索引的復制分片的數量可以動態地調整，復制分片從不與它的主分片在同一個節點上（防止單點故障）。
復制分片有兩個作用：
根據以下說明調整 elasticsearch.yml 對應參數配置，node2、node3 其他配置與node1一致。
到目前位置，集群的配置就完成了，下面我們分別啟動每個實例。
根據配置文件中的注釋：
所以我們配置了 discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 ，所以必須有兩個主節點啟動成功，集群才算生效。
進入目錄 elasticsearch-6.2.1-1 啟動第一個節點，執行命令：bin\elasticsearch.bat。從日誌中可以看出並沒有成功，因為沒發現足夠的master節點。
當第二個master節點啟動成功時，整個集群狀態變為正常。
3個節點全部啟動成功，通過 elasticsearch-head 插件查看集群狀態，通過集群健康值：green，表示集群一切正常。目前集群內沒有任何數據，所以看不出索引與分片的情況。
Elasticsearch 一般會配合 Kibana + X-Pack 對集群數據分析、監控等，官方標配。這里使用了 elasticsearch-head 插件，一個比較小巧的工具。插件的安裝方法請看： elasticsearch-head 安裝介紹
添加測試數據：
從截圖可以看出，目前一共3個節點，一個索引 test，test 索引有5個主分片（邊框加粗），5個復制分片（邊框不加粗），分片會別均勻的分布到每個節點中。
我們嘗試幹掉node3，node3 從集群退出之後，集群在短時間內會對分片進行重新分布，當然依賴遵循主、復制分片不會在同一個Node。
如果我們繼續把node2幹掉，那麼整個集群就掛了，集群健康值：未連接。因為當前可用的主節點數 1 < discovery.zen.minimum_master_nodes 設置的 2。
我們嘗試把 discovery.zen.minimum_master_nodes 設置成 1，然後重啟啟動一個節點，會發現有一個 Unassigned 的節點，集群健康值：yellow (5 of 10)。這種情況下代表主分片全部可用，存在不可用的復制分片，5個復制分片沒有分配到節點上，不過此時的集群是可用的，我們任何請求都能處理，只是所有的操作都落到主分片上，而且可能引發單點故障。當我們把第二個節點啟動後，一切就恢復正常了，主分片的數據會同步到復制分片。
實際生產環境，每個節點可能設置不同的節點類型，我們在3個節點的基礎上再增加兩個節點，然後調整 node.master 和node.data 的值，最終設置為2個主節點，2個數據節點，1個客戶端節點。
node1 和 node2 是具有主節點選舉許可權的節點，這里 node1 被選舉為master節點。node3 和 node4 是數據節點，所以數據分片只會分配在這兩個節點上。node5 是客戶端節點，最終是對請求起到負載均衡的作用。
如果是Linux環境下，啟動可能沒有這么順利，可以參考 Linux 環境下安裝 elasticsearch 5.x、6.x 問題匯總 。
④ dash鏈是聯盟鏈嗎
DASHING協議。
央行數研所聯手清華大學推出DASHING協議解決區塊鏈共識演算法四方難題
長期以來，傳統的一致性演算法無法解決金融科技場景下的高安全性，高可擴展性，高吞吐量，低延遲四大難題共識演算法的創新成為推動聯盟鏈在金融科技領域應用的關鍵
針對這一技術難點，數學所與清華大學王小雲院士團隊聯合創新攻關，創新了可證明安全條件下的區塊鏈f+1投票理論，開發了具有國際領先水平的DASHING協議該協議是聯盟鏈中全新的可變門限鏈共識協議，兼顧了安全性和效率，填補了符合三高一低金融場景的共識協議空白，在實際測試的不同場景下，其性能比現有國際主流區塊鏈共識演算法最高提升15倍在落地應用中，DASHING協議不僅可以作為一個獨立的模塊Lego替代現有聯盟鏈中的共識演算法，還有助於構建一個多方協作，安全高效的新型金融基礎設施
王小雲院士表示，區塊鏈技術靈活運用密碼學的核心理論體系，高度依賴密碼學的創新區塊鏈的核心是共識，共識的核心是信息的簡化和可證明的安全性
國家互聯網應急中心黨委書記盧衛建議，發揮創新應用的試點示範效應，引領技術創新和產業發展，實施風險防控和監管規范，引導行業健康有序發展，探索連續區塊鏈服務數字經濟和實體經濟的新應用模式。
該所副所長狄剛表示，該所將繼續在區塊鏈進行三項創新:一是在效率無損方案的基礎上，提高交易的公平性，提升區塊鏈的服務質量，二是支持後量子密碼演算法，構建後量子安全聯盟鏈，第三，採用並行計算的思想，不斷提高系統的可擴展性和高並發處理能力。
中國信息通信研究院副院長魏亮表示，基於區塊鏈，隱私計算等新一代信息技術的數字信任基礎設施應繼續成為數字經濟的信任基礎，為數字經濟高質量發展奠定堅實的安全基礎。
公安部第一研究所副所長余睿表示，安全性一直是區塊鏈的核心命題，dash協議通過可證明安全性有效解決了長期以來區塊鏈安全性證明不足的問題。
對於區塊鏈的產業應用，微芯區塊鏈研究院副院長任昌瑞提出了三點建議:一是底層創新需求與應用場景的結合，二是解決事物到數字的映射，三是解決身份問題。
國家互聯網應急中心主任吳震表示，目前，聯盟鏈可擴展性不足，安全問題日益突出DASHING協議解決了長期困擾行業的問題，為行業應用提供了創新的解決方案
學術界山東大學網路安全學院常務副院長王美琴代表表示，DASHING協議有效解決了四方問題，其安全性證明經過嚴格論證它是在傳統聯盟鏈共識協議基礎上優化的新一代區塊鏈共識協議
針對和達行協議如何更好地賦能數字金融行業發展，建行金融技術部總經理林建議:一是布局垂直場景，二是擴大應用范圍，建設區塊鏈基礎設施，三是注重前沿技術的集成創新。
騰訊金融科技數字貨幣部總經理李茂財表示，dash協議是一個底層的創新，起著非常重要的作用未來的發展方向一是可用於健康碼等高並發場景，二是可用於中小企業復雜網路場景，三是DASHING協議提出的三重證書安全理論值得金融科技企業借鑒
美團副總裁包塔指出，has協議構建了新的共識範式，具有示範性，先進性和實用性他期待下一步與數字研究院，清華大學加強溝通，共同推進DASHING協議的產業化應用
作為會議的東道主，北京地方金融監督管理局副局長王贏表示，北京非常重視區塊鏈的發展作為區塊鏈底層的基礎能力，DASHING protocol將有效解決金融科技創新面臨的問題，為區塊鏈在京發展帶來新的路徑選擇
。
⑤ Elasticsearch的底層模塊深入解析之node
node mole，主要是用來處理各種不同類型的節點的，es有哪些類型的node，另外就是對這些類型的node有些什麼特殊的參數，對於一個較大的集群來說，如何去規劃和配置各種各樣的node
1、node類型
如果我們啟動es的一個實例，那麼就是啟動了一個es node，一些es node就可以組成一個es集群。如果僅僅運行了一個es node，那麼也有一個es集群，只是節點數量就是1。
集群中的每個node都可以處理http和transport請求，其中transport層是用來處理節點間的通信的，http層是用來處理外部的客戶端rest請求的。
所有的node都知道集群中的其他node，並且可以將客戶端的請求轉發到適當的節點上去。
節點的類型包含以下幾種：
（1）master-eligible node：master候選節點，將node.master設置為true（默認），代表這個node就是master的候選節點，可以被選舉為master node，然後控制整個集群。
（2）data node：將node.data設置為true（默認），data node可以存儲數據，同時處理這些數據相關的操作，比如CRUD操作，搜索操作，聚合操作，等等。
（3）ingest node：將node.ingest設置為true（默認），ingest node是用來對document寫入索引文件之前進行預處理的。可以對每個document都執行一條ingest pipeline，在document寫入索引文件之前，先對其數據進行處理和轉化。但是如果要執行的ingest操作太過繁重，那麼可以規劃單獨的一批ingest node出來，然後將node.master和node.data都設置為false即可。
（4）tribe node：tribe node可以通過tribe.*相關參數來設置，它是一種特殊的coordinate node，可以連接到多個es集群上去，然後對多個集群執行搜索等操作。
（5）默認情況下，每個node的node.master，node.data，node.ingest都是true，都是master候選節點，也可以作為data node存儲和操作數據，同時也可以作為ingest node對數據進行預處理。對於小於20個節點的小集群來說，這種架構是ok的，沒問題的。但是如果對於大於20個物理機的集群來說，最好是單獨規劃出master node、data node和ingest node來。
（6）coordinate node
搜索和bulk等請求可能會涉及到多個節點上的不同shard里的數據，比如一個search請求，就需要兩個階段執行，首先第一個階段就是一個coordinating node接收到這個客戶端的search request。接著，coordinating node會將這個請求轉發給存儲相關數據的node，每個data node都會在自己本地執行這個請求操作，同時返回結果給coordinating node，接著coordinating node會將返回過來的所有的請求結果進行縮減和合並，合並為一個global結果。
每個node都是一個coordinating node。這就意味著如果一個node，將node.master，node.data，node.ingest全部設置為false，那麼它就是一個純粹的coordinating node，僅僅用於接收客戶端的請求，同時進行請求的轉發和合並。
如果真的是大集群的話，最好也是單獨規劃一批node出來，就作為coordinating node，然後讓es client全部往這些node上去發送請求。
如果真的是一個大於20個節點的生產集群的話，建議將4種node，master node，data node，ingest node，cooridating node，全部分離開來
集群中有30台機器
master node：3個
ingest node：視具體情況而定，具體是看你的ingest預處理操作有多麼的復雜，耗費多少資源，但是一般情況下來說，es ingest node用的比較少的，ingest node也可以不用單獨規劃一批出來
coordinate node：視具體情況而定，但是對於大集群來說，最好是單獨拆幾個節點出來，用於接收客戶端的請求，3個節點。主要是看你的並發訪問量有多大，比如說你的最大的QPS也就是10，或者是100，那麼3個節點肯定夠了。如果你的QPS是1000，或者是10000，那麼可能就要規劃，10個coordinate node，或者100個
data node：24個data node，data node肯定是分配的是最多的，主要用來存儲數據，執行各種對數據的操作么，資源耗費肯定是最多的
2、master eligible node
（1）master-eligible node的介紹以及配置
master node負責輕量級的集群管理工作，比如創建和刪除索引，追蹤集群中的每個node，決定如何將shards分配給各個node。對於集群來說，有一個穩定的master node，是非常關鍵的。然後master-eligible node都有機會被選舉為一個master node，同時master node必須有許可權訪問path.data指定的data目錄，因為master node需要在data目錄中存儲cluster state。
對數據進行index和search操作，會耗費大量的cpu，內存，磁碟io，以及網路io，耗費的是每個node的資源。因此我們必須要確保master node是非常穩定的，而且是壓力不大的，對於大集群來說，比較好的辦法是劃分出單獨的master node和data node。如果不拆開的話，一個node又要是data node，要復雜存儲數據，處理各種操作，同時又要負責管理集群，可能就會不穩定，出問題。
同時因為默認情況下，master node也能扮演coordinating node的角色，並且將search和index請求路由到對應的data node上去執行，最好是不要讓master node來執行這些coordinate操作。因為msater node的穩定運行對於整個集群來說非常重要，比你利用master node資源來執行一些coordinate操作要重要的多。
如果要設置一個node為專門的master-eligible node，需要做如下的設置：
node.master: true
node.data: false
node.ingest: false
（2）通過minimum_master_nodes來避免腦裂問題
要預防數據的丟失，我們就必須設置discovery.zen.minimum_master_nodes參數為一個合理的值，這樣的話，每個master-eligible node才知道至少需要多少個master-eligible node才能組成一個集群。
比如說，我們現在有一個集群，其中包含兩個master-eligible nodes。然後一個網路故障發生了，這兩個節點之間丟失了聯絡。每個節點都認為當前只有一個master-eligible node，就是它們自己。此時如果discovery.zen.minimum_master_nodes參數的默認值是1，那麼每個node就可以讓自己組成一個集群，選舉自己為master node即可。結果就會導致出現了兩個es集群，這就是腦裂現象。即使網路故障解決了，但是這兩個master node是不可能重新組成一個集群了。除非某個master eligible node重啟，然後自動加入另外一個集群，但是此時寫入這個節點的數據就會徹底丟失。
那麼如果現在我們有3個master-eligible node，同時將discovery.zen.minimum_master_nodes設置為2.如果網路故障發生了，此時一個網路分區有1個node，另外一個網路分區有2個node，只有一個node的那個網路分區，沒法檢測到足夠數量的master-eligible node，那麼此時它就不能選舉一個master node出來組成一個新集群。但是有兩個node的那個網路分區，它們會發現這里有足夠數量的master-eligible node，那麼就選舉出一個新的master，然後組成一個集群。當網路故障解除之後，那個落單的node就會重新加入集群中。
discovery.zen.minimum_master_nodes，必須設置為master-eligible nodes的quorum，quorum的公式為：(master_eligible_nodes / 2) + 1。
換句話來說，如果有3個master-eligible nodes，那麼那個參數就必須設置為(3 / 2) + 1 = 2，比如下面這樣：
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
隨著集群節點的上線和下限，這個參數都是要重新設置的，可以通過api來設置
此時將master node和data node分離的好處就出來了，一般如果單獨規劃一個master nodes的話，只要規劃固定的3個node是master-eligible node就可以了，那麼data node無論上線和下限多少個，都無所謂的。
3、data node
data node負責存儲shard的數據，也就是那些document。data node可以處理各種操作，比如CRUD，搜索，聚合。這些操作全都是很耗費IO，內存和cpu資源的。因此監控這些資源的使用是很重要的，同時如果資源過載了，那麼就要添加更多的data node。
如果要設置一個專門的data node，需要做出如下的設置：
node.master: false
node.data: true
node.ingest: false
4、ingest node
nigest node可以執行預處理pipeline，包含了多個ingest processors。不同的ingest processor執行的操作類型是不同的，那麼對資源的需求也是不同的，不過還是最好是規劃一批單獨的ingest node出來，不要跟master node和data node混合在一起。
如果要配置一個單獨的ingest node：
node.master: false
node.data: false
node.ingest: true
search.remote.connect: false
5、cooridnating only node
如果我們規劃了一批專門的master node，data node以及ingest node，那麼此時還遺留下來了一種node，那就是coordinating node，這些node專門用來接收客戶端的請求，同時對請求進行路由和轉發，並對請求的結果進行合並。
coordinating only nodes對於大集群來說，可以使用專門的node來負載coordinate操作，而不是讓coordinate操作的工作負載集中到master node和data node上去。coordinating node也會加入cluster，同時可以獲取到完整的cluster state，它們主要是用cluster state中包含的node info來進行請求轉發。
如果在一個集群中規劃太多的coordinating node可能會加重整個集群的負擔，因為被選舉出來的master node必須要從所有的node上得到cluster state update的ack，如果coordinating nodes過多，那麼可能會加重master node的負擔。
如果要設置coordinating only node的話：
node.master: false
node.data: false
node.ingest: false
search.remote.connect: false
6、node data path設置
（1）path.data
每個data和master-eligible node都需要能夠訪問data目錄，在那裡存儲了每個shard的數據，包括cluster state也存儲在那裡。path.data默認是指向$ES_HOME/data目錄的，但是在生產環境中，肯定是不能這樣設置的，因為在升級es的時候，可能會導致數據被清空或者覆蓋。
此時一般需要在elasticsearch.yml中設置path.data：
path.data: /var/elasticsearch/data
（2）node.max_local_storage_nodes
data目錄可以被多個node共享，即使是不同集群中的es node，也許他們在一個物理機上啟動了。這個共享的方式對於我們測試failover是很有用的，以及在開發機上測試不同的配置。但是在生產環境下，絕對不用這么做，一個data目錄就給一個es node使用即可。默認情況下，es被配置成阻止超過一個node共享data目錄中的數據，如果要允許多個node共享一個data目錄，需要設置node.max_local_storage_nodes為一個超過1的數字。
⑥ 三分鍾看懂DASH
Dash，達世幣是一種開源P2P加密貨幣。Dash是Digital Cash（數字現金）的縮寫，2014年成立之初稱為XCoin，後改為Darkcoin（暗黑幣），2015年3月更名為Dash。起先基於萊特幣分叉，2015年1月改為選用比特幣作為藍本。相比於比特幣，達世幣具有私密性、即時交易等優秀特性，目標成為易用的主流支付系統。達世幣發行總量1890萬，每年減產7%，最終會在2150年左右發行完畢。另外，每個區塊的獎勵與全網礦工數直接相關，更多礦工參與，更少挖礦獎勵。
技術特點：
達世網路由三種節點組成。挖礦節點，全節點錢包，主節點（Master nodes）需要抵押1000個達世幣來獲得為達世幣用戶提供服務的權力，並獲得報酬（45%的區塊獎勵）。主節點執行PrivateSend、InstantSend和管理網路的功能，存放用戶和商業賬戶的加密數據(DashDrive)，支持分布式API(DAPI)。
達世幣（Dash）是一個革命性的數字貨幣系統，該系統具備即時、匿名、安全的支付功能。達世幣系統每2.5分鍾一個區塊，每一個區塊獎勵分配：45%獎勵給礦工，45%獎勵給主節點，10%提供給預算系統。目前有遍布全球的4500個主節點，與目前大部分的區塊鏈項目先全網廣播再確認的方式所不同的是達世幣只需要任意10個主節點形成一個仲裁鏈，達成共識即可確認，然後再向全網廣播，所以確認速度很快，
達世幣是首個強調保護用戶隱私的數字貨幣。它在比特幣區塊鏈的基礎上進行了一系列修改，包括設置「主節點」來執行 「混幣（coinjoin）」 等操作，以實現半匿名交易。也就是說，僅抹去交易雙方的關聯，但仍顯示交易金額及交易方的地址。
在達世幣區塊鏈中，混幣是由主節點提供的。所謂混幣，就是在包含大量輸入和輸出的驗證中，把屬於不同人的幣（一般 3 筆一組）混在一起，再換回去時，外界就不知道你的錢究竟轉給了誰，誰才是真正轉賬給你的人，從而打散割裂了交易雙方的聯系。越多用戶參與混幣，匿名性會越好。代幣金額混幣後，變成了統一面額
值得注意的是，達世幣的轉賬有三種可選的轉賬方式，一是和比特幣一樣的普通轉賬；二是及時交易，就是不需要礦工打包確認就可以直接進行的交易；三是用戶可申請的匿名交易，主節點為這類用戶免費提供混幣。
缺陷： 當然，達世幣的混幣技術也有一些缺點，比如需要等待系統獲取足夠的用戶一起混幣，雖然混淆了交易金額，因為參與混淆的交易者只有三個對象，所以通過一定的數據分析還是可以追蹤到背後的交易對象的。
⑦ Docker搭建ES集群配置
編寫docker-compose.yml文件
version: "2"
services:
demoes1:
image: elastic/elasticsearch:6.3.1
container_name: demoes1
restart: unless-stopped
environment:
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms5g -Xmx5g"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
ports:
- "9200:9200"
- "9300:9300"
volumes:
- /home/es/config/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
- /home/es/data1:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- demo-es
demoes2:
image: elastic/elasticsearch:6.3.1
container_name: demoes2
restart: unless-stopped
environment:
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms5g -Xmx5g"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
ports:
- "9201:9200"
- "9301:9300"
volumes:
- /home/es/config/es2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
- /home/es/data2:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- demo-es
demoes3:
image: elastic/elasticsearch:6.3.1
container_name: demoes3
restart: unless-stopped
environment:
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms5g -Xmx5g"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
ports:
- "9202:9200"
- "9302:9300"
volumes:
- /home/es/config/es3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
- /home/es/data3:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- demo-es
demokibana:
image: elastic/kibana:6.3.1
container_name: demokibana
restart: unless-stopped
ports:
- 5601:5601
environment:
ELASTICSEARCH_URL: http://demoes1:9200
ELASTICSEARCH_HOSTS: http://demoes1:9200
networks:
- demo-es
networks:
demo-es:
driver: bridge
2、編寫配置文件
es1.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: demoes1
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping_timeout: 5s
bootstrap.memory_lock: true
action.destructive_requires_name: true
es2.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: demoes2
node.master: true
node.data: true
network.host: demoes2
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping_timeout: 5s
bootstrap.memory_lock: true
action.destructive_requires_name: true
es3.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: demoes3
node.master: false
node.data: true
network.host: demoes3
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping_timeout: 5s
bootstrap.memory_lock: true
action.destructive_requires_name: true
4、配置文件說明
#集群名稱
cluster.name: elasticsearch-cluster
#節點名稱
node.name: demoes1
#是否是主節點
node.master: true
節點數據
node.data: true
#設置 host 為 0.0.0.0 ，即可啟用該物理機器所有網卡網路訪問
#也可以用下面配置文件替代
#network.bind_host: 0.0.0.0 //綁定網路（訪問）
#network.publish_host: 192.168.137.128(或者hckjes1) //公共集群網路（集群連接）
network.host: lcyes1
#設置對外服務的http埠，默認為9200。
http.port: 9200
#設置節點間交互的tcp埠，默認是9300。
transport.tcp.port: 9300
#是否使用http協議對外提供服務，默認為true，開啟。
http.cors.enabled: true
#是否可以跨域訪問，*表示可以支持所有
http.cors.allow-origin: "*"
#設置集群中master節點的初始列表，可以通過這些節點來自動發現新加入集群的節點。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
#設置這個參數來保證集群中的節點可以知道其它N個有master資格的節點。默認為1，對於大的集群來說，可以設置大一點的值（2-4）
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
#設置集群中自動發現其它節點時ping連接超時時間，默認為3秒，對於比較差的網路環境可以高點的值來防止自動發現時出錯。
discovery.zen.ping_timeout: 5s
#鎖定物理內存地址，防止es內存被交換出去，也就是避免es使用swap交換分區，頻繁的交換，會導致IOPS變高
bootstrap.memory_lock: true
#生產環境建議設置為true，刪除索引庫的時候必須顯式指定，否則可能會誤刪索引庫中的索引庫
action.destructive_requires_name: true
⑧ cspr幣什麼時候釋放完
為了促進Casper網路的長遠發展和去中心化，Casper聯合會作為管理方一直致力於向公眾傳遞清晰透明的項目信息。近日，Casper聯合會就社區對CSPR流通情況的一些疑問做出回應。
截至2021年6月3日，CSPR流通量為590,332,722個，具體如下：
4億個通證通過CoinList認購的第3種方式釋放；
182,957,204個為交易所提供了流動性；
截至目前，新鑄通證已按釋放規則進行了分配，數量將隨新通證的發行而實時變化。
統計公眾所持有的通證數量是被CoinMarketCap和CoinGecko等頭部第三方數據網站所廣泛採用的、衡量流通量的行業標准做法，其中包括通過CoinList銷售的不鎖倉CSPR通證，以及由Casper聯合會為交易所提供的流動性。這當中並不包含第三方持有的通證，也不包含專用於促進生態的通證，包括獎勵、Masternodes質押，以及團隊及聯合會儲備。CoinMarketCap也已經驗證並採納了由Casper聯合**提供的相關數據。
為了與其它主要Web3項目所採用的系統保持一致，並符合第三方數據網站所施行的方法，我們對之前公布的反應流通量的數據進行了修正。我們認識到清晰簡明地告知公眾這一變化非常重要，並第一時間與CoinMarketCap和CoinGecko合作，在網站上更新了相關的信息。
未來，我們也將加強對Genesis地址的監控，確保社區始終可以清晰掌握流通量的實時動態。
這一年是項目發展壯大、碩果累累的一年，我們非常感謝Casper社區對項目一直以來的大力支持。過去90天里，有近二十家公司與CasperLabs建立了在Casper網路開發的合作關系，涵蓋了NFT、安全識別解決方案、Web3供應鏈系統等諸多領域。首批dapp已經在Casper網路上線。DEVxDAO也感受到了大量開發者對在Casper網路上開發的極大熱情。同時，Casper也將致力於提高能效標准，力爭成為新的行業標桿，引領Web3進入更加環保的新時代。
⑨ kubernetes-7：elasticsearch容器化
受限圖片大小限制，有些圖片不是很清晰，可以到微信公眾號查看；
提供helm和yaml兩種部署方式。
Helm部署步驟詳見筆者git地址：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/helm/min-cluster-allinone/es-min
yaml部署步驟詳見筆者git地址：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone/es-min
1.鏡像准備
2.部署存儲卷
3.helm部署master node
4.helm部署ingest node
5.helm部署data node
1.pod親和性
2.pod優雅關閉
3.pvc保護設置
容器化成功後的組件，因為是demo，所以replica=1，筆者的demo機器配置不高，需要節約。
1.鏡像准備
docker pull elasticsearch:6.4.3
重命名鏡像為：docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.4.3
docker images |grep elasticsearch |awk '{print "docker tag ",$1":"$2,$1":"$2}' |sed -e 's#elasticsearch#docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch#2' |sh -x
增加helm倉庫:
Add the elastic helm charts repo:
helm repo add elastic https://helm.elastic.co
2.部署存儲卷
如下地址有存儲卷的yaml配置，依次執行：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/helm/min-cluster-allinone/es-min
kubectl apply -f es-min-data0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-data-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master-storageclass-local.yaml
3.helm部署master node
helm install --name es-min-master --namespace es-min elastic/elasticsearch --version 6.4.3 --set masterService=es-min-master,nodeGroup=master,clusterName=es-min,roles.data=false,roles.ingest=false,volumeClaimTemplate.resources.requests.storage=1Gi,volumeClaimTemplate.storageClassName=es-min-master-pv-local,volumeClaimTemplate.accessModes[0]=ReadWriteOnce,replicas=1,minimumMasterNodes=1
--name：指定安裝的helm套件的名稱
--namespace：要部署到容器中哪個namespace
--version 6.4.3：指定要部署的es版本
--set：指定容器化的詳細參數
masterService：指定es在k8s容器內部的service負載均衡的名字；代理後端的POD。
nodeGroup：因為master生產環境是不說多個節點，所以對這些節點分組，指定這個分組名字；
clusterName：指定elasticsearch集群的名字；
roles.data：指定容器是否開啟data功能；
roles.ingest：指定容器是否開啟ingest功能；
volumeClaimTemplate.resources.requests.storage：指定存儲空間大小；
volumeClaimTemplate.storageClassName：指定存儲空間的storageClassName；
volumeClaimTemplate.accessModes[0]：指定存儲空間的訪問模式，ReadWriteOnce表示PV只能被一個POD讀寫；
replicas：標識創建幾個POD。
minimumMasterNodes：標識elasticsearch集群最少需要幾個存活的master；
4.helm部署ingest node
helm install --name es-min-ingest --namespace es-min elastic/elasticsearch --version 6.4.3 --set masterService=es-min-master,nodeGroup=ingest,clusterName=es-min,roles.data=false,roles.master=false,volumeClaimTemplate.resources.requests.storage=1Gi,volumeClaimTemplate.storageClassName=es-min-ingest-pv-local,volumeClaimTemplate.accessModes[0]=ReadWriteOnce,replicas=1,minimumMasterNodes=1
5.helm部署data node
helm install --name es-min-data --namespace es-min elastic/elasticsearch --version 6.4.3 --set masterService=es-min-master,nodeGroup=data,clusterName=es-min,roles.master=false,roles.ingest=false,volumeClaimTemplate.resources.requests.storage=1Gi,volumeClaimTemplate.storageClassName=es-min-data-pv-local,volumeClaimTemplate.accessModes[0]=ReadWriteOnce,replicas=1,minimumMasterNodes=1
筆者github提供elasticsearch的yaml配置文件：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone/es-min
提供了一個deploy.sh，可以直接運行sh deploy.sh完成容器化；
或者依次執行命令：
kubectl apply -f es-min-data-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-data0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-data-statefulset.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest-statefulset.yaml
kubectl apply -f es-min-master-statefulset.yaml
kubectl apply -f es-min-pvc.yaml
kubectl apply -f es-min-service.yaml
筆者的yaml配置文件中做了詳細注釋，可以直接進入github去閱讀相關yaml配置文件，這里只羅列其中的重點：
1.pod親和性
作為elasticsearch集群，data/ingest/master節點都是多個，相同類型的節點如master是不能工程拓撲到相同的workNode上的，防止一台workNode宕機後將部分數據不能訪問(部分數據的primary和復本恰好都在這台宕機的workNode上)。
2.pod優雅關閉
3.pvc保護設置
防止誤刪除了PVC，如果發現PVC還有POD使用，即使執行了delete pvc的操作，依然不會刪除，只有當pod也被殺掉後才會刪除掉pvc。