以太网的共识机制是工作前工作量证明机制(pow )，使用的算法是Ethash，该算法是Dagger-Hashimoto算法的改进版，流程大致如下
1 .对于每一块，首先计算仅与当前块的信息相关的种子。 然后由种子生成32M随机数据集(cache )
2 .基于缓存生成1GB的数据集合DAG (有向非循环图)。 这是一个完整的搜索空间。 开采过程就像从DAG中随机选择要素) )从比特币开采中寻找合适的Nonce )进行散列运算，可以从cache中快速计算DAG指定位置的要素，进行散列验证
要求Cache和DAG周期性更新，每1000个块更新一次，规定DAG的大小随时间线性增加，从1G开始每年增加约7G左右。
为了更好地理解这一部分。 可以很容易地看到go-ethereum的代码
在miner.go中调用New方法生成矿工。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /**利用区块链创建过程中的一些配置，以及共识引擎consensus.Engine等参数，首先生成矿工，然后让矿工使用cpu运算引擎同时在update中监听同步状态，更新开采状态**/funcnew(ethbackend，config *params.ChainConfig，mux *event.TypeMux )。 engine consensus.engine * miner { miner :=miner { eth : eth，mux: mux，engine: engine，worker 3360 new worker comome
th.BlockChain(), engine)) go miner.update() return miner }
在update方法里有一个需要注意：
1 2 3 4 5 6 7 case downloader.StartEvent: atomic.StoreInt32(&self.canStart, 0) if self.Mining() { self.Stop() atomic.StoreInt32(&self.shouldStart, 1) log.Info( "Mining aborted due to sync" ) }可以看到如果当前处于 区块的同步中，则挖矿的操作需要停止，直到同步操作结束（同步成功或是失败），如果原来已经执行了挖矿操作的，则继续开启挖矿操作。
2.在 Register方法中调用worker的Agent接口里的Start方法,该方法在agent.go里实现。在agent.go里调用 mine进行挖矿操作。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 func (self *CpuAgent) mine(work *Work, stop <- chan struct {}) { //调用Seal接口，在sealer.go里实现，进行Ethash算法的实现 if result, err := self.engine.Seal(self.chain, work.Block, stop); result != nil { log.Info( "Successfully sealed new block" , "number" , result.Number(), "hash" , result.Hash()) self.returnCh <- &Result{work, result} } else { if err != nil { log.Warn( "Block sealing failed" , "err" , err) } self.returnCh <- nil } }3. 在sealer.go的miner进行挖矿和结果比对，查找是否挖矿成功。
通过256/difficulty 生成一个target值，该值用于后面和计算出来的随机数比较，如果计算出来的随机数比target更小，则挖矿成功。同时通过当前所在的区块号，生成一个完整的dataset。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 var ( //target的计算方法是 256/difficulty 的一个int值 target = new(big.Int).Div(maxUint256, header.Difficulty) //当前是第几块 number = header.Number.Uint64() //生成一个dataset,也就是我们说的搜索或是匹配空间 dataset = ethash.dataset(number) )具体过程如下：
1）通过number号得到当前块处于第几个epoch.(每30000个区块为一个epoch,时间窗口为125小时，大约5.2天)，通过所在的epoch为索引获取当前内存中是否有dataset
2)如果没有,先会看内存里的总dataset是否大于 dagsinmemory(默认为1)，如果大于，则需要把最早的一个dataset删除
3）同时查看是否有pre-generated dataset cache,该数据存在与磁盘空间中。如果有这个数据，并且和当前区块在同一个 epoch. 就用这个pre-generated dataset作为当前dataset.
4）如果上述不符合,则重新生成一个dataset. 如果在这个过程中，发现原来pre-generated dataset为空，或是它的epoch和当前所在区块的epoch不一致，则需要用新生成的dataset作为pre-generated dataset，赋值给它
5） 生成dataset后，通过dataset，利用keccak512算法，生成一个1GB大小的数据集合DAG
6） 接下来就是不停循环的利用hashimoto算法(基于Keccak256算法)计算出一个结果值，然后和target进行比较。如果比target小则成功，否则就继续
作者： shaotine
出处： http://www.cnblogs.com/StephenWu/