1.《迅雷链精品课》第十三课：PBFT 算法
2.拜占庭容错共识算法介绍
3.区块链100讲：Fabric的算法算法PBFT算法
4.拜占庭将军问题与PBFT算法和POW共识
5.RAFT与PBFT
6.区块链拜占庭问题及算法

《迅雷链精品课》第十三课：PBFT 算法

       迎接我们深入探讨的《迅雷链精品课》第十三课，聚焦于拜占庭容错的源码PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）算法。这个算法如何在恶意节点充斥的代码网络环境中，通过严谨的算法算法三阶段协议实现高效共识？

共识基石: PBFT基于拜占庭将军问题设计，要求系统节点总数超过3/4的源码恶意节点。其核心在于Castro和Liskov在年的代码nft藏品展示网站源码创新，即预-准备(pre-prepare)、算法算法准备(prepare)和提交(commit)的源码三阶段流程。

       首先，代码客户端发起请求，算法算法主节点分配一个独特的源码序列号并广播至副节点。副节点验证请求后，代码若超过半数（2f+1）节点达成一致，算法算法进入准备阶段。源码接着，代码主节点和至少f+1个副节点同步确认，发出commit消息，正式执行请求。

       客户端等待来自至少f+1节点的响应，确保一致性。同时，视图变更机制扮演着关键角色，当主节点失效时，通过计时器触发视图切换，确保系统正常运作，源码指标分享副节点在新视图下接收新消息并同步执行。

       在细节上，PBFT利用检查点协议定期清理过时信息，优化存储资源，并通过视图切换协议，保证在故障情况下系统的连续性。其三阶段协议简化了共识过程，降低了网络开销，使其在生产环境中大放异彩，特别适用于联盟链和私有链，如Hyperledger Fabric。

       然而，PBFT的性能受节点数量影响显著，随着节点增多，执行效率会降低。因此，它常常与DPOS（Delegated Proof of Stake）等技术结合，如Tendermint，以平衡性能与安全性。PBFT的确定性使其在复杂环境中稳固可靠，但权衡与优化是其应用的关键。

       总结来说，PBFT是共识领域的瑰宝，它以三阶段协议为基石，卖代码源码辅以检查点和视图变更机制，为分布式系统的可靠性和效率提供了坚实的保障。但正如所有技术一样，它并非万能，需要根据实际需求进行优化和组合。

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%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，但仅限于受信任的产品源码展示节点网络。

       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。

区块链讲：Fabric的PBFT算法

       在公有链以外的环境，Fabric的PBFT算法发挥重要作用。不同于公有链中常用的POW和POS算法，PBFT算法在私有链和联盟链中表现出了独特的深圳源码计算优势，其无需加密货币的发行，但需要对节点加入实施权限控制，无法抵抗公有链中频繁的节点动态变化带来的威胁，例如女巫攻击。PBFT算法是Fabric系统的核心，旨在确保所有正常replicas节点执行相同的序列操作。

       系统模型中，异步分布式环境和网络消息的不确定性，要求节点间的独立失效和消息签名机制。在安全层面上，PBFT算法在节点数R大于等于3f+1时能保持安全性与活性。主节点的选举遵循p = v mod R规则，每次view change时，v编号递增。quorums是系统关键，确保信息可靠保存，至少f+1个节点共同存取信息，保证至少一个正确的replica存入信息。

       PBFT算法通过三阶段协议确保请求序列一致执行：pre-prepare、prepare和commit阶段。在prepare阶段和commit阶段，即使发生view change，请求序列也得以保留，从而保证请求序列的连续性。执行流程涉及主节点向备份节点广播pre-prepare消息，备份节点在满足特定条件后进入prepare阶段，最终在commit阶段广播commit消息，完成请求的确认。

       算法通过设置预准备、准备和commit阶段的条件，确保正常节点对请求序列达成一致。watermark机制限制主节点分配的编号范围，避免恶意行为。客户端等待f+1个副本结果作为最终结果，确保数据一致性。

       为了节省存储空间，系统实施垃圾回收策略。当一个节点执行请求后，广播消息确认，当全网2f+1个节点执行完毕，可以删除相应日志。通过k条请求合并确认，当2f+1个检查点执行完毕，可将相关日志删除，形成稳定检查点。检查点协议与水线机制协同工作，更新水线值，限制接收消息范围，确保不同节点间的协调。

       在主节点故障情况下，触发view change协议。通过记录上一view的状态，包括已准备和已预准备的请求，新主节点从稳定检查点开始进行三阶段协议，处理后续请求。选择已committed请求作为起始状态，确保请求序列的连续性与一致性。

       综上所述，PBFT算法在Fabric系统中扮演了至关重要的角色，通过其独特的机制确保了分布式环境中数据的一致性和安全性。它在私有链和联盟链中提供了可靠的事务处理能力，为区块链技术在企业级应用中开辟了广泛的可能性。

拜占庭将军问题与PBFT算法和POW共识

       拜占庭将军问题探讨的是分布式系统中，多个参与节点在无法直接沟通的情况下，如何通过间接通信达成一致行动策略。类比于一组拜占庭将军指挥各自军队围攻一座城市，问题的核心在于如何避免部分军队进攻、部分军队撤退导致的灾难性后果。

       将计算机系统引入，各个军队对应计算机节点，信使则代表通信系统。为解决这个问题，提出了实用拜占庭容错算法（PBFT）。PBFT要求系统节点总数大于等于3F+1（其中F是故障节点数），确保至少有3F+1个正常节点能够保证系统正确运行。核心步骤包括预准备、准备和确认阶段。在没有叛徒和故障节点的条件下，PBFT能确保系统在4个节点时，最多容忍1个节点出现故障。面对多个故障节点或叛徒时，PBFT会通过特定算法确保系统的一致性。

       比特币采用工作量证明（Proof of Work，POW）机制解决分布式系统中的共识问题。POW通过数学难题的求解过程，赋予特定节点（当前系统中的总司令）发布命令的权力。类比将军问题，比特币系统中，节点需要通过计算复杂度较高的数学问题来竞争成为下一个区块的创建者。第一个解决问题的节点将获得区块奖励和交易手续费作为回报。这种机制确保了网络中节点的一致行动，有效防止了恶意节点对系统的一致性攻击。

       总结，拜占庭将军问题与PBFT算法、比特币的POW共识机制都旨在解决分布式系统中的一致性问题。通过引入数学证明、特定算法和经济激励机制，这些方案在不同场景下提供了有效的解决方案，确保了系统的可靠性和安全性。

RAFT与PBFT

        【一．raft算法】

        因为网上已经有大量文章对raft算法进行过详细的介绍，因此这部分只会简单的阐述算法的基本原理和流程。raft算法包含三种角色，分别是：跟随者（follower），候选人（candidate）和领导者（leader）。集群中的一个节点在某一时刻只能是这三种状态的其中一种，这三种角色是可以随着时间和条件的变化而互相转换的。

        raft算法主要有两个过程：一个过程是领导者选举，另一个过程是日志复制，其中日志复制过程会分记录日志和提交数据两个阶段。raft算法支持最大的容错故障节点是（N-1）/2，其中N为 集群中总的节点数量。

        国外有一个动画介绍raft算法介绍的很透彻，链接地址在这里[1]。这个动画主要包含三部分内容，第一部分介绍简单版的领导者选举和日志复制的过程，第二部分内容介绍详细版的领导者选举和日志复制的过程，第三部分内容介绍的是如果遇到网络分区（脑裂），raft算法是如何恢复网络一致的。有兴趣的朋友可以结合这个动画来更好的理解raft算法。

        【二．pbft算法】

        pbft算法的提出主要是为了解决拜占庭将军问题。什么是拜占庭将军问题呢？拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔，是古代东罗马帝国的首都。拜占庭罗马帝国国土辽阔，为了达到防御目的，每块封地都驻扎一支由将军统领的军队，每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信差传递消息。 在战争的时候，拜占庭军队内所有将军必需达成一致的共识，决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营。但是，在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍，左右将军们的决定影响将军们达成一致共识。在已知有将军是叛徒的情况下，其余忠诚的将军如何达成一致协议的问题，这就是拜占庭将军问题。

        下图列出了raft算法和pbft算法在适用环境，通信复杂度，最大容错节点数和流程上的对比。

        关于两个算法的适用环境和最大容错节点数，前文已经做过阐述，这里不再细说。而对于算法通信复杂度，为什么raft是o（n），而pbft是o（n^2）呢？这里主要考虑算法的共识过程。

        对于raft算法，核心共识过程是日志复制这个过程，这个过程分两个阶段，一个是日志记录，一个是提交数据。两个过程都只需要领导者发送消息给跟随者节点，跟随者节点返回消息给领导者节点即可完成，跟随者节点之间是无需沟通的。所以如果集群总节点数为 n，对于日志记录阶段，通信次数为n-1，对于提交数据阶段，通信次数也为n-1，总通信次数为2n-2，因此raft算法复杂度为O（n）。

        对于pbft算法，核心过程有三个阶段，分别是pre-prepare（预准备）阶段，prepare（准备）阶段和commit（提交）阶段。对于pre-prepare阶段，主节点广播pre-prepare消息给其它节点即可，因此通信次数为n-1；对于prepare阶段，每个节点如果同意请求后，都需要向其它节点再 广播parepare消息，所以总的通信次数为n （n-1），即n^2-n；对于commit阶段，每个节点如果达到prepared状态后，都需要向其它节点广播commit消息，所以总的通信次数也为n （n-1），即n 2-n。所以总通信次数为（n-1）+（n 2-n）+（n 2-n），即2n 2-n-1，因此pbft算法复杂度为O（n^2）。

        流程的对比上，对于leader选举这块，raft算法本质是谁快谁当选，而pbft算法是按编号依次轮流做主节点。对于共识过程和重选leader机制这块，为了更形象的描述这两个算法，接下来会把raft和pbft的共识过程比喻成一个团队是如何执行命令的过程，从这个角度去理解raft算法和pbft的区别。

        一个团队一定会有一个老大和普通成员。对于raft算法，共识过程就是：只要老大还没挂，老大说什么，我们（团队普通成员）就做什么，坚决执行。那什么时候重新老大呢？只有当老大挂了才重选老大，不然生是老大的人，死是老大的鬼。

        对于pbft算法，共识过程就是：老大向我发送命令时，当我认为老大的命令是有问题时，我会拒绝执行。就算我认为老大的命令是对的，我还会问下团队的其它成员老大的命令是否是对的，只有大多数人（2f+1）都认为老大的命令是对的时候，我才会去执行命令。那什么时候重选老大呢？老大挂了当然要重选，如果大多数人都认为老大不称职或者有问题时，我们也会重新选择老大。

区块链拜占庭问题及算法

       区块链拜占庭问题及算法详解

       拜占庭将军问题，源自世纪年代，描述了一个在非信任环境中，将军们如何在叛徒影响下达成统一决策的挑战。在区块链中，每个节点代表将军，需要在分布式网络中达成共识。核心难题在于，信息可能被篡改或丢失，叛徒的存在可能导致共识失败。

       当叛徒数量超过网络节点总数的1/3时，问题变得无法解决。比如，3个节点中只要有1个叛徒，就可能导致混淆和决策失误。科学家们提出了两种解决方案：口头协议（类似口头传递信息，依赖多数投票）和书面协议（通过签名确认，但通信复杂且可能遇到异步问题）。

       拜占庭容错（BFT）算法，正是为解决这个问题而发展，如PBFT（实用拜占庭容错，高效但中心化），FBA（联邦拜占庭协议，去中心化但性能较低），和dBFT（授权拜占庭容错，快速扩展但存在多个根链风险）。PBFT如Hyperledger Fabric，适用于许可网络，而FBA如Stellar，允许用户选择信任的验证者。dBFT在Neo中应用，通过代理投票实现大规模参与，但存在安全性和可用性风险。

       在区块链世界中，dBFT机制通过迭代共识确保决策，但需注意，超过1/3的记账节点故障或恶意行为可能导致系统崩溃或分叉。哈尔滨工程大学计算机学院的区块链课程中，郝沂铜、王博韬和孟宪韬等人深入探讨了这些问题及其解决方案。