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2018/6/12 极客时间 | 左耳听风

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区块链技术（4）-去中心化的共识机制

2018-04-10 陈皓

区块链技术（4）-去中心化的共识机制

朗读人：柴巍 22′37′′ | 7.77M

其实，去中心化的共识机制也是要解决拜占庭将军问题（The Byzantine Generals

Problem），它是莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）1982 年提出，用来解释一致性问题的一个

虚构模型。它是分布式领域中最复杂、最严格的容错模型。

分布式一致性算法

拜占庭的将军们没有一个中心化的领导机构，所以，如果他们需要攻击某个城市，所有将军需要

对任何将军可能提出的攻击时间达成共识。也就是说，只有所有的将军都达成了共识，在同一个

攻击时间攻击，就有非常大的胜率。但是，问题来了。这时，可能会有多个将军同时发出不同的

攻击计划，而且这些将军中还有叛徒。那么，将军们怎样达成共识呢？

莱斯利·兰伯特证明，当叛变者不超过 1/3 时，存在有效的算法。不论叛变者如何折腾，忠诚的

将军们总能达成一致的结果。如果叛变者过多，则无法保证一定能达到一致性。

拜占庭问题之所以难解，在于任何时候系统中都可能存在多个提案（因为提案成本很低），并且

要完成最终的一致性确认过程十分困难，容易受干扰。但一旦确认，即为最终确认。

2018/6/12 极客时间 | 左耳听风

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比特币的区块链网络在设计时使用的 PoW（Proof of Work）算法思路。一个是限制一段时间

内整个网络中出现提案的个数（增加提案成本），另外一个是放宽对最终一致性确认的需求，约

定好大家都确认并沿着已知最长的链进行拓宽。

也就是说，如果比特币系统在某一个时刻同时出现了两个都合法的区块，那么两个都承认。于

是，区块链上会出现两个合法的分支（术语叫 " 分叉 "）。此时矿工可以选择任何一个分支继

续，在某个分支的长度超过了另一个分支时，短的那个分支马上作废。

如果你看过我之前写的《分布式系统架构的本质》，那么一定知道 Paxos 协议，这也是一种分

布式一致性的共识算法。但为什么不用 Paxos 和 Raft 来做区块链的一致性算法的协议呢？这两

个算法对资源的消耗比 PoW 要小得多呢。

如果你熟悉这几个算法，那么你就知道 PoW 和 Paxos/Raft 的算法在本质上有下面这些不同。

对于 Paxos/Raft，其需要 Leader 选举，而对于比特币或者以太坊这样的无中心化的方式是

没有 leader 的。

对于 Paxos/Raft，加入其网络（集群）的结点前提假设都是受信的。然而，对于比特币 / 以

太坊来说，其前提假设都是不受信的，它们只相信，超过一半的结点所同意的东西。

对于 Paxos/Raft，需要事先对整个集群中的结点数有定义，而无中心化的比特币和以太坊中

的结点是想来就来，想走就走，来去自由。如果 Paxos/Raft 在这样的环境下，其会处于一个

非常尴尬的境地——要能随时进行伸缩。而且，Paxos/Raft 并不适合在一个非常大的网络中

玩（比如上百万的结点）。

但是它们有一些是相同的。

它们都是一致性的算法。

对系统的修改总是需要一个人来干（区块链用 PoW 消耗资源，让提案变得困难，

Paxos/Raft 用领导选举）。

系统中暂时的不一致是可以被修正的（区块链会考虑最长链，牺牲了强一致性，保证了可用

性，Paxos/Raft 如果没有超过半数的结点在线，会停止工作，牺牲了可用性，保证了强一

性）。

总之，区块链所面对的无中心化的 P2P 网络要比 Paxos/Raft 所面对的相对中心式分布式网络

要复杂多得多。所以，不太可能使用 Paxos/Raft 协议来替代 PoW 协议。除非，你想干一个相

对中心化的区块链，然而这就成了区块链的一个悖论了。

无论你是搞区块链，还是搞分布式，你都需要知道拜占庭容错系统研究中的三个重要理论：

CAP、FLP 和 DLS。

2018/6/12 极客时间 | 左耳听风

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CAP 理论 - " 在网络发生阻断（partition）时，你只能选择数据的一致性（consistency）或

可用性（availability），无法两者兼得 "。论点比较直观：如果网络因阻断而分隔为二，在

其中一边我送出一笔交易：" 将我的十元给 A"；在另一半我送出另一笔交易：" 将我的十元

给 B "。此时系统要么是，a）无可用性，即这两笔交易至少会有一笔交易不会被接受；要么

就是，b）无一致性，一半看到的是 A 多了十元而另一半则看到 B 多了十元。要注意的是，

CAP 理论和扩展性（scalability）是无关的，在分片（sharded）或非分片的系统皆适用。

FLP impossibility- 在异步环境中，如果节点间的网络延迟没有上限，只要有一个恶意节点存

在，就没有算法能在有限的时间内达成共识。但值得注意的是， "Las Vegas"

algorithms（这个算法又叫撞大运算法，其保证结果正确，只是在运算时所用资源上进行赌

博。一个简单的例子是随机快速排序，它的 pivot 是随机选的，但排序结果永远一致）在每

一轮皆有一定机率达成共识，随着时间增加，机率会越趋近于 1。而这也是许多成功的共识

演算法会采用的解决办法。

容错的上限 - 由DLS 论文我们可以得到以下结论。

在部分同步（partially synchronous）的网络环境中（即网络延迟有一定的上限，但我

们无法事先知道上限是多少），协议可以容忍最多 1/3 的拜占庭故障（Byzantine

fault）。

在异步（asynchronous）网络环境中，具确定性质的协议无法容忍任何错误，但这篇论

文并没有提及 randomized algorithms 在这种情况可以容忍最多 1/3 的拜占庭故障。

在同步（synchronous）网络环境中（网络延迟有上限且上限是已知的），协议可以容

忍 100% 的拜占庭故障。但当超过 1/2 的节点为恶意节点时，会有一些限制条件。要注

意的是，我们考虑的是 " 具认证特性的拜占庭模型（authenticated Byzantine）"，而

不是 " 一般的拜占庭模型 "。具认证特性指的是将如今已经过大量研究且成本低廉的公私

钥加密机制应用在我们的算法中。

工作量证明

比特币的挖矿算法并不是比特币开创的，其原型叫 Hashcash。这个想法最初是由哈佛大学的女

计算机科学家辛西娅·德沃克 (Cynthia Dwork)、加州伯克立大学的 Moni Naor 和 Eli

Ponyatovski 于 1992 年的 "Pricing via Processing or Combatting Junk Mail" 论文中提出来

的。是的，一开始这个算法是用来限制垃圾邮件的。

简单说来，Hashcash 一开始要求邮件发送方对邮件头（其中包括时间和收件人地址）计算一个

160bit 的 SHA-1 哈希值。其前面需要有 5 个零，也就是 20bit 的 0。接收端会检查这个事。

为什么要设计成这个样子？因为如果我们发垃圾邮件，这点算力对于发送方来说，没有什么。但

对于需要大量发送垃圾邮件的人来说，这就是一个很大的成本了。就算是那些控制着用户的僵尸

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