拜占庭区块链问题算法
⑴ 拜占庭容错共识算法介绍
在区块链共识算法中，拜占庭容错（BFT）算法是一种独特且重要的解决方案，它源自拜占庭将军问题。这个问题的核心在于，如何在存在叛徒的情况下，确保忠诚节点能达成一致的决策，类似于分布式系统中的正常服务器和故障或恶意节点。BFT有三种主要版本，包括实用拜占庭容错（PBFT）、联邦拜占庭协议（FBA）和授权拜占庭容错（dBFT）。
PBFT是首个实际解决拜占庭问题的协议，具有高速和可扩展性，但主要适用于私有和许可网络，如Hyperledger Fabric和Ripple。PBFT通过预设的将军数量（如33%的容错率）保证高效运行，但其中心化的特性限制了它在公开网络的应用。Ripple的共识算法利用了PBFT，允许快速确认交易，但仅限于受信任的节点网络。
FBA，如在Stellar中采用的，强调的是吞吐量、低交易开销和网络扩展性，用户可以选择信任的验证者。与PBFT相比，FBA的去中心化程度更高，允许自由节点加入并投票，但可能牺牲部分性能。
dBFT在Neo中被应用，具有快速和可扩展性，通过代理投票支持大规模参与，但存在多个根链的风险。这种机制在交易速度和吞吐量上表现出色，但对记账节点的依赖度高，超过三分之一的记账节点故障可能导致服务中断或区块链分叉。
总结来说，BFT共识算法为分布式网络提供了在不确定性和安全性环境中达成共识的有效途径，但每个版本都有其适用场景和权衡。了解这些区别有助于选择最合适的共识机制来构建安全的区块链网络。
⑵ 区块链几种共识算法
理解区块链中的共识问题，我们首先从著名的“拜占庭将军问题”开始。这个问题描述了一支分隔开来的军队，需要全体将军一致决定是否发动攻击。然而，军队中可能存在叛徒，他们会误导将军们，导致决策不一致。这个问题在分布式系统中形成了共识问题的核心。
在区块链领域，共识问题尤为重要。中心化的记账系统如支付宝，虽然高效，但也存在单点故障和操作人员篡改数据的风险。区块链通过去中心化记账，利用分布式算法，密码学，经济学原理，以及智能合约等技术，确保了账本的一致性和安全性。
其中，工作量证明（Proof of Work，POW）机制是比特币系统的核心，它要求网络中的节点通过计算复杂的问题来获取记账权。POW机制确保了网络的安全性，但也引发了能源消耗的争议。权益证明（Proof of Stake，POS）机制则基于持有加密货币的权益来分配记账权，降低了对能源的需求，但面临着中心化风险和激励机制复杂性的问题。委任权益证明（Delegated Proof of Stake，DPOS）则通过引入代理人角色，以减少中心化的影响，提高系统的效率和安全性。
在POW机制下，节点通过解决复杂的计算问题来获取记账权，这种机制保证了系统的安全性和去中心化。然而，随着矿机技术的发展，POW机制面临着算力集中化的问题，导致能源消耗巨大。POS机制通过持有加密货币的权益来分配记账权，这减少了对能源的需求，但存在中心化风险和代币经济复杂性的问题。DPOS机制通过引入代理角色，将记账权分配给经过投票选举的代理人，从而在提高效率的同时，减少中心化的影响。
总的来说，区块链的共识机制旨在解决分布式系统中的决策一致性问题，以确保数据的安全性、完整性和不可篡改性。不同的共识算法，如POW、POS、DPOS等，各有优劣，但共同的目标是为区块链应用提供一个公平、安全、高效的共识机制，以支持去中心化的数字资产交易和数据共享。
⑶ 拜占庭将军问题与区块链
1982年，图灵奖得主莱斯利·兰伯特提出拜占庭将军问题，探讨了分布式系统中节点故障下的共识达成。这一难题随着区块链技术的发展，愈发引人关注。本文将通过通俗易懂的方式，解析这一问题背后的共识协议。
想象一下，两位将军需共同决定进攻时间，但通信途径受阻。这个简单的“两个将军问题”揭示了在分布式环境中，信息传递的不确定性可能导致共识无法达成。FLP定理指出，在异步通信中，无法保证一致性。
然而，工程师们并未放弃，他们通过调整策略，如增加信使数量，确保至少一部分信息能传递，或多次尝试直到联系成功，从而在实际操作中找到解决方案。拜占庭将军问题的复杂版本则涉及更多将军和复杂策略，但关键是叛徒数量不能超过总人数的1/3，否则共识无法达成。
传统的方法如口头协定和书面协定都有局限性，口头协定难以追踪来源，书面协定依赖于中心化权威。区块链技术的出现，通过非对称加密和工作量证明（PoW）算法，解决了这些问题，实现了去中心化的信任网络，确保了消息的不可篡改和来源的可追溯。
总的来说，区块链技术巧妙地解决了拜占庭将军问题，展示了在分布式系统中达成共识的强大能力，为未来的信任网络奠定了基础。这个过程虽有挑战，但通过技术创新，我们找到了一个接近完美的解决方案。
⑷ 区块链笔记——PBFT
PBFT是实用拜占庭容错的简称，是解决拜占庭将军问题的一种方案。比起最开始的BFT算法，PBFT额宏羡液外要求网络封闭，即节点数目确定并提前互通，但将复杂度从指数级降低到多项式级，使得BFT系列算法真正具有可行性。
与POW、POS等大家耳熟能详的共识不同，BFT系列的共识不需要“Proof”，亦即不需要节点投入算力或其他资源来确权，因此不需要代币激励便可完成共识。缺点是原始的BFT效率太低，只能存在于理论而无法应用。而改进的PBFT虽然效率大大提高，却对节点数量和状态提出了要求，导致合格的记帐节点太少，并且也只能维持在少数，过多的节点会拖慢网络速度。因此PBFT更多是用在联盟链和私链上。公链也有应用，例如NEO，便是采用了PBFT算法。
拜占庭将军问题的实质是在恶劣的通讯环境中，如何使各参与方达成一致意见。POW和POS等共识要求参与方投入成本，争夺唯一的发言权。在某一段时间内只有唯一的发言人，自然只会有一个意见，从而达成共识。PBFT采取不同的思路，要求各参与方相互发送及验证彼此的信息，最终采用多数原则达成共识。
PBFT能够以一种低成本的方式实现节点间共识，其理念其实相当贴近我们的生活习惯。例如在老师布置作业后，同学们总要互相问问确认一下，才放心地把今天的作业记到本子上。当然实现上还有很多细节，保证各节点的平等关系。在节点数目不多的时候，节点之间实现相互通信的成本并不高，节点之间可以快速发送确认。但节点数目增长却会带来整体性能的下降。PBFT可蔽物以容忍的坏节点数量不多于总数的三分之一，如果节点损坏率比较固定，提高总节点数量虽然能使系统获得更好的冗余，却会大大增加通讯量，造成效率下降。加上PBFT没有激励机制，其适合联盟链和私链场景。作为公链不可避免地节点数量太少，分布过分集中，例如NEO只有七个节派伍点。
PBFT要求坏节点数量f<=(n-1)/3，这里n是总节点数。只要f满足这个条件，共识总是可以达成。为什么f要满足这个条件？简单来说，假设网络中存在恶意节点联盟，其控制了数量为f的节点，这些节点可以故意发布错误的信息。此时网络中正常节点数量为n-f个。将这n-f个节点分为两部分，各自包含一部分节点。对于任一部分正常节点来说，只要恶意节点数f大于自身节点数，同时大于剩余的正常节点数，这部分正常节点便会与恶意节点联盟达成共识。此时只要恶意节点联盟先后向两部分正常节点发送不同的共识信息，便可造成网络分叉。因此要保证网络运行，对于每一部分正常节点来说，网络中恶意节点数量不能同时大于自身节点数和网络剩余正常节点数。代入计算便得到f<=(n-1)/3。