2019年，Filecoin却是火热的区块链项目。3月份，Filecoin公开发表了涉及的代码后，第一时间看了看Filecoin的代码。区块链部分的代码，比较简单，稍功能检验。个人对存储证明的部分较为感兴趣，也就是FPS。
使用零科学知识证明技术，对存储展开证明是个大胆的尝试。Filecoin团队，在2019年下半年出有了个Lotus（莲花）测试版本。测试网络的硬件配备较为低，256G内存 + Nvidia 2080TI的显示卡。测试网络的节点排行榜，也出了竞赛场。
算力快速增长，出块效率，是主要的指标。Lotus的电路逻辑比较复杂，电路规模超过了1亿。证明分解的时间也十分宽。整个证明计算出来过程，有相当大的提高空间。
对Lotus的证明性能提高感兴趣的小伙伴，青睐和我交流。别光看Filecoin在国内的热度，了解讲解Filecoin/Lotus涉及零科学知识证明的技术文章寥寥无几。最近有点时间，辨别了一下Lotus的PoREP的数据处理（还包括Sector处置以及使用零科学知识证明）的涉及逻辑。
1. Lotus整体模块非常简单的说道，Lotus/Filecoin项目由三部分构成：1/ Lotus Blockchain部分 - 构建区块链涉及逻辑（共识算法，P2P，区块管理，虚拟机等等）。留意的是，Lotus的区块链涉及的数据存储在IPFS之上。go语言构建。2/ RUST-FIL-PROOF部分 - 构建Sector的存储以及证明电路。
也就是FPS（Filecoin Proving Subsystem）。Rust语言构建。3/ Bellman部分 - 零科学知识证明(zk-SNARK)的证明系统，主要是基于BLS12_381椭圆曲线上，网卓新闻网，构建了Groth16的零科学知识证明系统。
Lotus官方引荐使用Nvidia的2080ti显示卡，也主要做到这部分的性能加快。Rust语言构建。
这篇文章，主要讲解第二部分（也就是Sector的存储以及证明）的核心逻辑。2. Stacked DRG说明明确的逻辑之前，讲解一下两个基本术语：一个是Stacked DRG，一个是Sector。
Sector比较比较简单，就是一次数据处理的单位。告诉硬盘结构的小伙伴都告诉，硬盘的大于的存储单元就叫“Sector”。
Lotus使用的Sector的较为大，目前测试网络使用的是32G。Stacked DRG是Sector数据处理的算法。对存储数据入一定的处置，并展开适当的证明是为了解释存储服务方，显然真实情况地存储了一些数据，而不是不实（反击）。
Filecoin很早以前之前使用的是“Zig Zag DRG”算法。有可能因为过于简单（太快），Lotus使用的是“修改”的Stacked DRG算法。
两种算法的区别转身如下：有两点必须解释：1/ Stacked DRG的每个节点以及每层之间不使用Zig Zag的倚赖关系。也就是说，每个节点和其他节点的倚赖关系是相同的。2/ 在每层(Layer)之间减少节点的倚赖关系。
3. Sector处置(Precommit)过程Sector处置，也就是传说中的precommit阶段，主要由如下的数据处理构成：a. 针对原始数据结构默克尔树tree_d(sha256)，树根为comm_d。b. LabelEncode计算出来：原始数据，每32个字节，称作一个Node。每128M分成一个Window。
32G的Sector有256个Window。每个Window，按照Stacked DRG算法，分解4个layer的数据。
从上一个Layer，通过Encode计算出来分解下一个Layer的数据。Encode计算出来，目前就是模加操作者。
将Window的编号和Stacked DRG的节点关系通过sha256算法，分解“key”。将Key和原始数据展开模加分解Encode计算出来的结果。c. Layer4的分解数据，结构默克尔树tree_q(pedersen)，树根为comm_q。
Layer4的分解数据，再行经过一层exp的倚赖关系，结构默克尔树tree_r_last（pedersen），树根为comm_r_last。d. Column Hash计算出来Layer4的256个Window的数据中，同一方位上的Node，拼凑在一起，hash后分解Column Hash的结果。留意，Column Hash的计算结果只有一个Window大小。
针对Column Hash的计算结果，结构默克尔树tree_c，树根为comm_c。必须上链的数据是以上所有的默克尔树根的树根：comm_d以及comm_r。其中comm_r是(comm_c|comm_q|comm_r_last)的pedersen hash的结果。
核心代码在rust-fil-proofs/storage-proofs/src/stacked/proof.rs的transform_and_replicate_layers函数中。感兴趣的小伙伴，可以根据下面的调用关系查阅明确的代码。
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