Merkle Tree（默克尔树），通常也被称作Hash Tree。顾名思义，就是存储hash值的一棵树。
Merkle树的叶子是数据块的hash值(数据块：文件或者文件的集合)。非叶节点是其对应子节点串联字符串的hash。
1、Hash
Hash是一个把任意长度的数据映射成固定长度数据的函数。
例如，对于数据完整性校验，最简单的方法是对整个数据做Hash运算得到固定长度的Hash值，然后把得到的Hash值公布在网上。
这样用户下载到数据之后，对数据再次进行Hash运算，比较运算结果和网上公布的Hash值进行比较，如果两个Hash值相等，说明下载的数据没有损坏。
可以这样做是因为输入数据的稍微改变就会引起Hash运算结果的面目全非，而且根据Hash值反推原始输入数据的特征是困难的。
如果从一个稳定的服务器进行下载，采用单一Hash是可取的。但如果数据源不稳定，一旦数据损坏，就需要重新下载，这种下载的效率是很低的。
2、Hash List
在点对点网络中作数据传输的时候，会同时从多个机器上下载数据，而且很多机器可以认为是不稳定或者不可信的。
为了校验数据的完整性，更好的办法是把大的文件分割成小的数据块（例如，把分割成2K为单位的数据块）。
这样的好处是，如果小块数据在传输过程中损坏了，那么只要重新下载这一快数据就行了，不用重新下载整个文件。
怎么确定小的数据块没有损坏哪？只需要为每个数据块做Hash。
BT下载的时候，在下载到真正数据之前，我们会先下载一个Hash列表。
那么问题又来了，怎么确定这个Hash列表本身是正确的呢？答案是把每个小块数据的Hash值拼到一起，然后对这个长字符串在作一次Hash运算，这样就得到Hash列表的根Hash(Top Hash or Root Hash)。
下载数据的时候，首先从可信的数据源得到正确的根Hash，就可以用它来校验Hash列表了，然后通过校验后的Hash列表校验数据块。
3、 Merkle Tree
Merkle Tree可以看做Hash List的泛化（Hash List可以看作一种特殊的Merkle Tree，即树高为2的多叉Merkle Tree）。
在最底层，和哈希列表一样，我们把数据分成小的数据块，有相应地哈希和它对应。
但是往上走，并不是直接去运算根哈希，而是把相邻的两个哈希合并成一个字符串，然后运算这个字符串的哈希，这样每两个哈希就结婚生子，得到了一个”子哈希“。
如果最底层的哈希总数是单数，那到最后必然出现一个单身哈希，这种情况就直接对它进行哈希运算，所以也能得到它的子哈希。
于是往上推，依然是一样的方式，可以得到数目更少的新一级哈希，最终必然形成一棵倒挂的树，到了树根的这个位置，这一代就剩下一个根哈希了，我们把它叫做 Merkle Root。
在p2p网络下载数据之前，先从可信的源获得文件的Merkle Tree树根。一旦获得了树根，就可以从其他不可信的源获取Merkle tree。通过可信的树根来检查接受到的Merkle Tree。如果Merkle Tree是损坏的或者虚假的，就从其他源获得另一个Merkle Tree，直到获得一个与可信树根匹配的Merkle Tree。
Merkle Tree和Hash List的主要区别是，可以直接下载并立即验证Merkle Tree的一个分支。因为可以将文件切分成小的数据块，这样如果有一块数据损坏，仅仅重新下载这个数据块就行了。
如果文件非常大，Merkle Tree可以一次下载一个分支，然后立即验证这个分支，如果分支验证通过，就可以下载其它数据了。而Hash List只有下载整个Hash List才能验证。
Merkle Tree的特点：
MT是一种树，大多数是二叉树，也可以多叉树，无论是几叉树，它都具有树结构的所有特点；
1、Merkle Tree的叶子节点的value是数据集合的单元数据或者单元数据HASH。
2、非叶子节点的value是根据它下面所有的叶子节点值，然后按照Hash算法计算而得出的。
Merkle Tree的应用：
1、数字签名
最初Merkle Tree目的是高效的处理Lamport one-time signatures。
每一个Lamport key只能被用来签名一个消息，但是与Merkle Tree结合可以来签名多条Merkle。
这种方法成为了一种高效的数字签名框架，即Merkle Signature Scheme。
2、P2P网络
在P2P网络中，Merkle Tree用来确保从其他节点接收的数据块没有损坏且没有被替换，甚至检查其他节点不会欺骗或者发布虚假的块。
大家所熟悉的BT下载就是采用了P2P技术来让客户端之间进行数据传输，一来可以加快数据下载速度，二来减轻下载服务器的负担。
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