Merkle 树
图 1.5.6.1 - Merkle 树示例
默克尔树（又叫哈希树）是一种二叉树，由一个根节点、一组中间节点和一组叶节点组成。最下面的叶节点包含存储数据或其哈希值，每个中间节点是它的两个孩子节点内容的哈希值，根节点也是由它的两个子节点内容的哈希值组成。
进一步的，默克尔树可以推广到多叉树的情形。
默克尔树的特点是，底层数据的任何变动，都会传递到其父亲节点，一直到树根。
默克尔树的典型应用场景包括：
- 快速比较大量数据：当两个默克尔树根相同时，则意味着所代表的数据必然相同。
- 快速定位修改：例如上例中，如果 D1 中数据被修改，会影响到 N1，N4 和 Root。因此，沿着 Root --> N4 --> N1，可以快速定位到发生改变的 D1；
- 零知识证明：例如如何证明某个数据（D0……D3）中包括给定内容 D0，很简单，构造一个默克尔树，公布 N0，N1，N4，Root，D0 拥有者可以很容易检测 D0 存在，但不知道其它内容。
摘自：https://yeasy.gitbooks.io/blockchain_guide/content/crypto/merkle_trie.html
假如是 15,16.......30是一个个数据块的hash值，我把这些数据从A传输到B，数据传输到B后，我想验证下传输到B上的数据的有效性型（验证数据是否在传输过程中发生变化），只需要验证A 和 B上所构造的Merkle
Tree
的root节点值是否一致即可，如果一致，表示数据是有效的，传输过程中没有发生改变。假如在传输过程中，15对应的数据被人篡改，通过Merkle
Tree很容易定位找到（因为此时，节点0,1,3,7,15对应的hash值都发生了变化），定位的时间复杂度为O（log(n））
Merkle Tree的优点
相对于 Hash List，Merkle Tree 的明显的一个好处是可以单独拿出一个分支来（作为一个小树）对部分数据进行校验，这个很多使用场合就带来了哈希列表所不能比拟的方便和高效。
Merkle Hash Tree 简介
上图(来自Wikipedia[1])给出了一个二进制的哈希树(二叉哈希树, 较常用的tiger hash tree也是这个形式). 据称哈希树经常应用在一些分布式系统或者分布式存储中的反熵机制(Anti-entropy),也有称做去熵的.这些应用包括 Amazon的Dynamo 还有Apache的Cassandra数据库, 通过去熵可以去做到各个不同节点的同步, 即保持各个节点的信息都是同步最新.
哈希树的特点很鲜明: 叶子节点存储的是数据文件，而非叶子节点存储的是其子节点的哈希值(称为MessageDigest) 这些非叶子节点的Hash被称作路径哈希值, 叶子节点的Hash值是真实数据的Hash值. 因为使用了树形结构, MT的时间复杂度为 O(logn)
比如下图中, 我们如果使用SHA1算法来做校验值, 比如数据块8对应的哈希值是H23
, 则按照这个路径来看 应该有
其中 ∥
是表联接的意思.
应用举例
Amazon Dynamo中同步[4]
在Dynamo中，每个节点保存一个范围内的key值，不同节点间存在有相互交迭的key值范围。在去熵操作中，考虑的仅仅是某两个节点间共有的 key值范围。MT的叶子节点即是这个共有的key值范围内每个key的hash，通过叶子节点的hash自底向上便可以构建出一颗MT。Dynamo首 先比对MT根处的hash，如果一致则表示两者完全一致，否则将其子节点交换并继续比较的过程, 知道定位到有差异的数据块. 这种同步方式在分布式中有着节省网络传输量的优点.
摘自：http://yishanhe.net/blog/merkle-hash-tree