拜占庭區塊鏈問題演算法
⑴ 拜占庭容錯共識演算法介紹
在區塊鏈共識演算法中，拜占庭容錯（BFT）演算法是一種獨特且重要的解決方案，它源自拜占庭將軍問題。這個問題的核心在於，如何在存在叛徒的情況下，確保忠誠節點能達成一致的決策，類似於分布式系統中的正常伺服器和故障或惡意節點。BFT有三種主要版本，包括實用拜占庭容錯（PBFT）、聯邦拜占庭協議（FBA）和授權拜占庭容錯（dBFT）。
PBFT是首個實際解決拜占庭問題的協議，具有高速和可擴展性，但主要適用於私有和許可網路，如Hyperledger Fabric和Ripple。PBFT通過預設的將軍數量（如33%的容錯率）保證高效運行，但其中心化的特性限制了它在公開網路的應用。Ripple的共識演算法利用了PBFT，允許快速確認交易，但僅限於受信任的節點網路。
FBA，如在Stellar中採用的，強調的是吞吐量、低交易開銷和網路擴展性，用戶可以選擇信任的驗證者。與PBFT相比，FBA的去中心化程度更高，允許自由節點加入並投票，但可能犧牲部分性能。
dBFT在Neo中被應用，具有快速和可擴展性，通過代理投票支持大規模參與，但存在多個根鏈的風險。這種機制在交易速度和吞吐量上表現出色，但對記賬節點的依賴度高，超過三分之一的記賬節點故障可能導致服務中斷或區塊鏈分叉。
總結來說，BFT共識演算法為分布式網路提供了在不確定性和安全性環境中達成共識的有效途徑，但每個版本都有其適用場景和權衡。了解這些區別有助於選擇最合適的共識機制來構建安全的區塊鏈網路。
⑵ 區塊鏈幾種共識演算法
理解區塊鏈中的共識問題，我們首先從著名的「拜占庭將軍問題」開始。這個問題描述了一支分隔開來的軍隊，需要全體將軍一致決定是否發動攻擊。然而，軍隊中可能存在叛徒，他們會誤導將軍們，導致決策不一致。這個問題在分布式系統中形成了共識問題的核心。
在區塊鏈領域，共識問題尤為重要。中心化的記賬系統如支付寶，雖然高效，但也存在單點故障和操作人員篡改數據的風險。區塊鏈通過去中心化記賬，利用分布式演算法，密碼學，經濟學原理，以及智能合約等技術，確保了賬本的一致性和安全性。
其中，工作量證明（Proof of Work，POW）機制是比特幣系統的核心，它要求網路中的節點通過計算復雜的問題來獲取記賬權。POW機制確保了網路的安全性，但也引發了能源消耗的爭議。權益證明（Proof of Stake，POS）機制則基於持有加密貨幣的權益來分配記賬權，降低了對能源的需求，但面臨著中心化風險和激勵機制復雜性的問題。委任權益證明（Delegated Proof of Stake，DPOS）則通過引入代理人角色，以減少中心化的影響，提高系統的效率和安全性。
在POW機制下，節點通過解決復雜的計算問題來獲取記賬權，這種機制保證了系統的安全性和去中心化。然而，隨著礦機技術的發展，POW機制面臨著算力集中化的問題，導致能源消耗巨大。POS機制通過持有加密貨幣的權益來分配記賬權，這減少了對能源的需求，但存在中心化風險和代幣經濟復雜性的問題。DPOS機制通過引入代理角色，將記賬權分配給經過投票選舉的代理人，從而在提高效率的同時，減少中心化的影響。
總的來說，區塊鏈的共識機制旨在解決分布式系統中的決策一致性問題，以確保數據的安全性、完整性和不可篡改性。不同的共識演算法，如POW、POS、DPOS等，各有優劣，但共同的目標是為區塊鏈應用提供一個公平、安全、高效的共識機制，以支持去中心化的數字資產交易和數據共享。
⑶ 拜占庭將軍問題與區塊鏈
1982年，圖靈獎得主萊斯利·蘭伯特提出拜占庭將軍問題，探討了分布式系統中節點故障下的共識達成。這一難題隨著區塊鏈技術的發展，愈發引人關注。本文將通過通俗易懂的方式，解析這一問題背後的共識協議。
想像一下，兩位將軍需共同決定進攻時間，但通信途徑受阻。這個簡單的「兩個將軍問題」揭示了在分布式環境中，信息傳遞的不確定性可能導致共識無法達成。FLP定理指出，在非同步通信中，無法保證一致性。
然而，工程師們並未放棄，他們通過調整策略，如增加信使數量，確保至少一部分信息能傳遞，或多次嘗試直到聯系成功，從而在實際操作中找到解決方案。拜占庭將軍問題的復雜版本則涉及更多將軍和復雜策略，但關鍵是叛徒數量不能超過總人數的1/3，否則共識無法達成。
傳統的方法如口頭協定和書面協定都有局限性，口頭協定難以追蹤來源，書面協定依賴於中心化權威。區塊鏈技術的出現，通過非對稱加密和工作量證明（PoW）演算法，解決了這些問題，實現了去中心化的信任網路，確保了消息的不可篡改和來源的可追溯。
總的來說，區塊鏈技術巧妙地解決了拜占庭將軍問題，展示了在分布式系統中達成共識的強大能力，為未來的信任網路奠定了基礎。這個過程雖有挑戰，但通過技術創新，我們找到了一個接近完美的解決方案。
⑷ 區塊鏈筆記——PBFT
PBFT是實用拜占庭容錯的簡稱，是解決拜占庭將軍問題的一種方案。比起最開始的BFT演算法，PBFT額宏羨液外要求網路封閉，即節點數目確定並提前互通，但將復雜度從指數級降低到多項式級，使得BFT系列演算法真正具有可行性。
與POW、POS等大家耳熟能詳的共識不同，BFT系列的共識不需要「Proof」，亦即不需要節點投入算力或其他資源來確權，因此不需要代幣激勵便可完成共識。缺點是原始的BFT效率太低，只能存在於理論而無法應用。而改進的PBFT雖然效率大大提高，卻對節點數量和狀態提出了要求，導致合格的記帳節點太少，並且也只能維持在少數，過多的節點會拖慢網路速度。因此PBFT更多是用在聯盟鏈和私鏈上。公鏈也有應用，例如NEO，便是採用了PBFT演算法。
拜占庭將軍問題的實質是在惡劣的通訊環境中，如何使各參與方達成一致意見。POW和POS等共識要求參與方投入成本，爭奪唯一的發言權。在某一段時間內只有唯一的發言人，自然只會有一個意見，從而達成共識。PBFT採取不同的思路，要求各參與方相互發送及驗證彼此的信息，最終採用多數原則達成共識。
PBFT能夠以一種低成本的方式實現節點間共識，其理念其實相當貼近我們的生活習慣。例如在老師布置作業後，同學們總要互相問問確認一下，才放心地把今天的作業記到本子上。當然實現上還有很多細節，保證各節點的平等關系。在節點數目不多的時候，節點之間實現相互通信的成本並不高，節點之間可以快速發送確認。但節點數目增長卻會帶來整體性能的下降。PBFT可蔽物以容忍的壞節點數量不多於總數的三分之一，如果節點損壞率比較固定，提高總節點數量雖然能使系統獲得更好的冗餘，卻會大大增加通訊量，造成效率下降。加上PBFT沒有激勵機制，其適合聯盟鏈和私鏈場景。作為公鏈不可避免地節點數量太少，分布過分集中，例如NEO只有七個節派伍點。
PBFT要求壞節點數量f<=(n-1)/3，這里n是總節點數。只要f滿足這個條件，共識總是可以達成。為什麼f要滿足這個條件？簡單來說，假設網路中存在惡意節點聯盟，其控制了數量為f的節點，這些節點可以故意發布錯誤的信息。此時網路中正常節點數量為n-f個。將這n-f個節點分為兩部分，各自包含一部分節點。對於任一部分正常節點來說，只要惡意節點數f大於自身節點數，同時大於剩餘的正常節點數，這部分正常節點便會與惡意節點聯盟達成共識。此時只要惡意節點聯盟先後向兩部分正常節點發送不同的共識信息，便可造成網路分叉。因此要保證網路運行，對於每一部分正常節點來說，網路中惡意節點數量不能同時大於自身節點數和網路剩餘正常節點數。代入計算便得到f<=(n-1)/3。