今天给各位分享区块链共识算法联盟链的知识，其中也会对区块链共识算法和共识机制进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
区块链的共识机制
一、区块链共识机制的目标
区块链是什么？简单而言，区块链是一种去中心化的数据库，或可以叫作分布式账本(distributed ledger)。传统上所有的数据库都是中心化的，例如一间银行的账本就储存在银行的中心服务器里。中心化数据库的弊端是数据的安全及正确性全系于数据库运营方（即银行），因为任何能够访问中心化数据库的人（如银行职员或黑客）都可以破坏或修改其中的数据。
而区块链技术则容许数据库存放在全球成千上万的电脑上，每个人的账本通过点对点网络进行同步，网络中任何用户一旦增加一笔交易，交易信息将通过网络通知其他用户验证，记录到各自的账本中。区块链之所以得其名是因为它是由一个个包含交易信息的区块（block）从后向前有序链接起来的数据结构。
很多人对区块链的疑问是，如果每一个用户都拥有一个独立的账本，那么是否意味着可以在自己的账本上添加任意的交易信息，而成千上万个账本又如何保证记账的一致性？ 解决记账一致性问题正是区块链共识机制的目标 。区块链共识机制旨在保证分布式系统里所有节点中的数据完全相同并且能够对某个提案（proposal）（例如是一项交易纪录）达成一致。然而分布式系统由于引入了多个节点，所以系统中会出现各种非常复杂的情况；随着节点数量的增加，节点失效或故障、节点之间的网络通信受到干扰甚至阻断等就变成了常见的问题，解决分布式系统中的各种边界条件和意外情况也增加了解决分布式一致性问题的难度。
区块链又可分为三种：
公有链：全世界任何人都可以随时进入系统中读取数据、发送可确认交易、竞争记账的区块链。公有链通常被认为是“完全去中心化“的，因为没有任何人或机构可以控制或篡改其中数据的读写。公有链一般会通过代币机制鼓励参与者竞争记账，来确保数据的安全性。
联盟链：联盟链是指有若干个机构共同参与管理的区块链。每个机构都运行着一个或多个节点，其中的数据只允许系统内不同的机构进行读写和发送交易，并且共同来记录交易数据。这类区块链被认为是“部分去中心化”。
私有链：指其写入权限是由某个组织和机构控制的区块链。参与节点的资格会被严格的限制，由于参与的节点是有限和可控的，因此私有链往往可以有极快的交易速度、更好的隐私保护、更低的交易成本、不容易被恶意攻击、并且能够做到身份认证等金融行业必须的要求。相比中心化数据库，私有链能够防止机构内单节点故意隐瞒或篡改数据。即使发生错误，也能够迅速发现来源，因此许多大型金融机构在目前更加倾向于使用私有链技术。
二、区块链共识机制的分类
解决分布式一致性问题的难度催生了数种共识机制，它们各有其优缺点，亦适用于不同的环境及问题。被众人常识的共识机制有：
l PoW（Proof of Work）工作量证明机制
l PoS（Proof of Stake）股权/权益证明机制
l DPoS（Delegated Proof of Stake）股份授权证明机制
l PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）实用拜占庭容错算法
l DBFT（Delegated Byzantine Fault Tolerance）授权拜占庭容错算法
l SCP (Stellar Consensus Protocol ) 恒星共识协议
l RPCA（Ripple Protocol Consensus Algorithm）Ripple共识算法
l Pool验证池共识机制
（一）PoW（Proof of Work）工作量证明机制
1. 基本介绍
在该机制中，网络上的每一个节点都在使用SHA256哈希函数(hash function) 运算一个不断变化的区块头的哈希值 (hash sum)。 共识要求算出的值必须等于或小于某个给定的值。 在分布式网络中，所有的参与者都需要使用不同的随机数来持续计算该哈希值，直至达到目标为止。当一个节点的算出确切的值，其他所有的节点必须相互确认该值的正确性。之后新区块中的交易将被验证以防欺诈。
在比特币中，以上运算哈希值的节点被称作“矿工”，而PoW的过程被称为“挖矿”。挖矿是一个耗时的过程，所以也提出了相应的激励机制（例如向矿工授予一小部分比特币）。PoW的优点是完全的去中心化，其缺点是消耗大量算力造成了的资源浪费，达成共识的周期也比较长，共识效率低下，因此其不是很适合商业使用。
2. 加密货币的应用实例
比特币(Bitcoin) 及莱特币(Litecoin)。以太坊(Ethereum) 的前三个阶段（Frontier前沿、Homestead家园、Metropolis大都会）皆采用PoW机制，其第四个阶段 (Serenity宁静) 将采用权益证明机制。PoW适用于公有链。
PoW机制虽然已经成功证明了其长期稳定和相对公平，但在现有框架下，采用PoW的“挖矿”形式，将消耗大量的能源。其消耗的能源只是不停的去做SHA256的运算来保证工作量公平，并没有其他的存在意义。而目前BTC所能达到的交易效率为约5TPS（5笔/秒），以太坊目前受到单区块GAS总额的上限，所能达到的交易频率大约是25TPS，与平均千次每秒、峰值能达到万次每秒处理效率的VISA和MASTERCARD相差甚远。
3. 简图理解模式
（ps：其中A、B、C、D计算哈希值的过程即为“挖矿”，为了犒劳时间成本的付出，机制会以一定数量的比特币作为激励。）
（Ps：PoS模式下，你的“挖矿”收益正比于你的币龄(币的数量*天数)，而与电脑的计算性能无关。我们可以认为任何具有概率性事件的累计都是工作量证明，如淘金。假设矿石含金量为p% 质量, 当你得到一定量黄金时，我们可以认为你一定挖掘了1/p 质量的矿石。而且得到的黄金数量越多，这个证明越可靠。）
（二）PoS（Proof of Stake）股权/权益证明机制
1.基本介绍
PoS要求人们证明货币数量的所有权，其相信拥有货币数量多的人攻击网络的可能性低。基于账户余额的选择是非常不公平的，因为单一最富有的人势必在网络中占主导地位，所以提出了许多解决方案。
在股权证明机制中，每当创建一个区块时，矿工需要创建一个称为“币权”的交易，这个交易会按照一定比例预先将一些币发给矿工。然后股权证明机制根据每个节点持有代币的比例和时间（币龄）， 依据算法等比例地降低节点的挖矿难度，以加快节点寻找随机数的速度，缩短达成共识所需的时间。
与PoW相比，PoS可以节省更多的能源，更有效率。但是由于挖矿成本接近于0，因此可能会遭受攻击。且PoS在本质上仍然需要网络中的节点进行挖矿运算，所以它同样难以应用于商业领域。
2.数字货币的应用实例
PoS机制下较为成熟的数字货币是点点币（Peercoin）和未来币（NXT），相比于PoW，PoS机制节省了能源，引入了" 币天 "这个概念来参与随机运算。PoS机制能够让更多的持币人参与到记账这个工作中去，而不需要额外购买设备（矿机、显卡等）。每个单位代币的运算能力与其持有的时间长成正相关，即持有人持有的代币数量越多、时间越长，其所能签署、生产下一个区块的概率越大。一旦其签署了下一个区块，持币人持有的币天即清零，重新进入新的循环。
PoS适用于公有链。
3.区块签署人的产生方式
在PoS机制下，因为区块的签署人由随机产生，则一些持币人会长期、大额持有代币以获得更大概率地产生区块，尽可能多的去清零他的"币天"。因此整个网络中的流通代币会减少，从而不利于代币在链上的流通，价格也更容易受到波动。由于可能会存在少量大户持有整个网络中大多数代币的情况，整个网络有可能会随着运行时间的增长而越来越趋向于中心化。相对于PoW而言，PoS机制下作恶的成本很低，因此对于分叉或是双重支付的攻击，需要更多的机制来保证共识。稳定情况下，每秒大约能产生12笔交易，但因为网络延迟及共识问题，需要约60秒才能完整广播共识区块。长期来看，生成区块（即清零"币天"）的速度远低于网络传播和广播的速度，因此在PoS机制下需要对生成区块进行"限速"，来保证主网的稳定运行。
4.简图理解模式
（PS：拥有越多“股份”权益的人越容易获取账权。是指获得多少货币，取决于你挖矿贡献的工作量，电脑性能越好，分给你的矿就会越多。）
（在纯POS体系中，如NXT，没有挖矿过程，初始的股权分配已经固定，之后只是股权在交易者之中流转，非常类似于现实世界的股票。）
（三）DPoS（Delegated Proof of Stake）股份授权证明机制
1.基本介绍
由于PoS的种种弊端，由此比特股首创的权益代表证明机制 DPoS（Delegated Proof of Stake）应运而生。DPoS 机制中的核心的要素是选举，每个系统原生代币的持有者在区块链里面都可以参与选举，所持有的代币余额即为投票权重。通过投票，股东可以选举出理事会成员，也可以就关系平台发展方向的议题表明态度，这一切构成了社区自治的基础。股东除了自己投票参与选举外，还可以通过将自己的选举票数授权给自己信任的其它账户来代表自己投票。
具体来说， DPoS由比特股（Bitshares）项目组发明。股权拥有着选举他们的代表来进行区块的生成和验证。DPoS类似于现代企业董事会制度，比特股系统将代币持有者称为股东，由股东投票选出101名代表， 然后由这些代表负责生成和验证区块。 持币者若想称为一名代表，需先用自己的公钥去区块链注册，获得一个长度为32位的特有身份标识符，股东可以对这个标识符以交易的形式进行投票，得票数前101位被选为代表。
代表们轮流产生区块，收益（交易手续费）平分。DPoS的优点在于大幅减少了参与区块验证和记账的节点数量，从而缩短了共识验证所需要的时间，大幅提高了交易效率。从某种角度来说，DPoS可以理解为多中心系统，兼具去中心化和中心化优势。优点：大幅缩小参与验证和记账节点的数量，可以达到秒级的共识验证。缺点：投票积极性不高，绝大部分代币持有者未参与投票；另整个共识机制还是依赖于代币，很多商业应用是不需要代币存在的。
DPoS机制要求在产生下一个区块之前，必须验证上一个区块已经被受信任节点所签署。相比于PoS的" 全民挖矿 "，DPoS则是利用类似" 代表大会 "的制度来直接选取可信任节点，由这些可信任节点（即见证人）来代替其他持币人行使权力，见证人节点要求长期在线，从而解决了因为PoS签署区块人不是经常在线而可能导致的产块延误等一系列问题。 DPoS机制通常能达到万次每秒的交易速度，在网络延迟低的情况下可以达到十万秒级别，非常适合企业级的应用。 因为公信宝数据交易所对于数据交易频率要求高，更要求长期稳定性，因此DPoS是非常不错的选择。
2. 股份授权证明机制下的机构与系统
理事会是区块链网络的权力机构，理事会的人选由系统股东（即持币人）选举产生，理事会成员有权发起议案和对议案进行投票表决。
理事会的重要职责之一是根据需要调整系统的可变参数，这些参数包括：
l 费用相关：各种交易类型的费率。
l 授权相关：对接入网络的第三方平台收费及补贴相关参数。
l 区块生产相关：区块生产间隔时间，区块奖励。
l 身份审核相关：审核验证异常机构账户的信息情况。
l 同时，关系到理事会利益的事项将不通过理事会设定。
在Finchain系统中，见证人负责收集网络运行时广播出来的各种交易并打包到区块中，其工作类似于比特币网络中的矿工，在采用 PoW(工作量证明)的比特币网络中，由一种获奖概率取决于哈希算力的抽彩票方式来决定哪个矿工节点产生下一个区块。而在采用 DPoS 机制的金融链网络中，通过理事会投票决定见证人的数量，由持币人投票来决定见证人人选。入选的活跃见证人按顺序打包交易并生产区块，在每一轮区块生产之后，见证人会在随机洗牌决定新的顺序后进入下一轮的区块生产。
3. DPoS的应用实例
比特股(bitshares) 采用DPoS。DPoS主要适用于联盟链。
4.简图理解模式
（四）PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）实用拜占庭容错算法
1. 基本介绍
PBFT是一种基于严格数学证明的算法，需要经过三个阶段的信息交互和局部共识来达成最终的一致输出。三个阶段分别为预备 (pre-prepare)、准备 (prepare)、落实 (commit)。PBFT算法证明系统中只要有2/3比例以上的正常节点，就能保证最终一定可以输出一致的共识结果。换言之，在使用PBFT算法的系统中，至多可以容忍不超过系统全部节点数量1/3的失效节点 (包括有意误导、故意破坏系统、超时、重复发送消息、伪造签名等的节点，又称为”拜占庭”节点)。
2. PBFT的应用实例
著名联盟链Hyperledger Fabric v0.6采用的是PBFT，v1.0又推出PBFT的改进版本SBFT。PBFT主要适用于私有链和联盟链。
3. 简图理解模式
上图显示了一个简化的PBFT的协议通信模式，其中C为客户端，0 – 3表示服务节点，其中0为主节点，3为故障节点。整个协议的基本过程如下：
(1) 客户端发送请求，激活主节点的服务操作；
(2) 当主节点接收请求后，启动三阶段的协议以向各从节点广播请求；
(a) 序号分配阶段，主节点给请求赋值一个序号n，广播序号分配消息和客户端的请求消息m，并将构造pre-prepare消息给各从节点；
(b) 交互阶段，从节点接收pre-prepare消息，向其他服务节点广播prepare消息；
(c) 序号确认阶段，各节点对视图内的请求和次序进行验证后，广播commit消息，执行收到的客户端的请求并给客户端响应。
(3) 客户端等待来自不同节点的响应，若有m+1个响应相同，则该响应即为运算的结果；
（五）DBFT（Delegated Byzantine Fault Tolerance）授权拜占庭容错算法
1. 基本介绍
DBFT建基于PBFT的基础上，在这个机制当中，存在两种参与者，一种是专业记账的“超级节点”，一种是系统当中不参与记账的普通用户。普通用户基于持有权益的比例来投票选出超级节点，当需要通过一项共识（记账）时，在这些超级节点中随机推选出一名发言人拟定方案，然后由其他超级节点根据拜占庭容错算法（见上文），即少数服从多数的原则进行表态。如果超过2/3的超级节点表示同意发言人方案，则共识达成。这个提案就成为最终发布的区块，并且该区块是不可逆的，所有里面的交易都是百分之百确认的。如果在一定时间内还未达成一致的提案，或者发现有非法交易的话，可以由其他超级节点重新发起提案，重复投票过程，直至达成共识。
2. DBFT的应用实例
国内加密货币及区块链平台NEO是 DBFT算法的研发者及采用者。
3. 简图理解模式
假设系统中只有四个由普通用户投票选出的超级节点，当需要通过一项共识时，系统就会从代表中随机选出一名发言人拟定方案。发言人会将拟好的方案交给每位代表，每位代表先判断发言人的计算结果与它们自身纪录的是否一致，再与其它代表商讨验证计算结果是否正确。如果2/3的代表一致表示发言人方案的计算结果是正确的，那么方案就此通过。
如果只有不到2/3的代表达成共识，将随机选出一名新的发言人，再重复上述流程。这个体系旨在保护系统不受无法行使职能的领袖影响。
上图假设全体节点都是诚实的，达成100%共识，将对方案A（区块）进行验证。
鉴于发言人是随机选出的一名代表，因此他可能会不诚实或出现故障。上图假设发言人给3名代表中的2名发送了恶意信息（方案B），同时给1名代表发送了正确信息（方案A）。
在这种情况下该恶意信息（方案B）无法通过。中间与右边的代表自身的计算结果与发言人发送的不一致，因此就不能验证发言人拟定的方案，导致2人拒绝通过方案。左边的代表因接收了正确信息，与自身的计算结果相符，因此能确认方案，继而成功完成1次验证。但本方案仍无法通过，因为不足2/3的代表达成共识。接着将随机选出一名新发言人，重新开始共识流程。
上图假设发言人是诚实的，但其中1名代表出现了异常；右边的代表向其他代表发送了不正确的信息（B）。
在这种情况下发言人拟定的正确信息（A）依然可以获得验证，因为左边与中间诚实的代表都可以验证由诚实的发言人拟定的方案，达成2/3的共识。代表也可以判断到底是发言人向右边的节点说谎还是右边的节点不诚实。
（六）SCP (Stellar Consensus Protocol ) 恒星共识协议
1. 基本介绍
SCP 是 Stellar (一种基于互联网的去中心化全球支付协议) 研发及使用的共识算法，其建基于联邦拜占庭协议 (Federated Byzantine Agreement) 。传统的非联邦拜占庭协议（如上文的PBFT和DBFT）虽然确保可以通过分布式的方法达成共识，并达到拜占庭容错 (至多可以容忍不超过系统全部节点数量1/3的失效节点)，它是一个中心化的系统 — 网络中节点的数量和身份必须提前知晓且验证过。而联邦拜占庭协议的不同之处在于它能够去中心化的同时，又可以做到拜占庭容错。
[…]
（七）RPCA（Ripple Protocol Consensus Algorithm）Ripple共识算法
1. 基本介绍
RPCA是Ripple（一种基于互联网的开源支付协议，可以实现去中心化的货币兑换、支付与清算功能）研发及使用的共识算法。在 Ripple 的网络中，交易由客户端（应用）发起，经过追踪节点（tracking node）或验证节点（validating node）把交易广播到整个网络中。追踪节点的主要功能是分发交易信息以及响应客户端的账本请求。验证节点除包含追踪节点的所有功能外，还能够通过共识协议，在账本中增加新的账本实例数据。
Ripple 的共识达成发生在验证节点之间，每个验证节点都预先配置了一份可信任节点名单，称为 UNL（Unique Node List）。在名单上的节点可对交易达成进行投票。共识过程如下：
(1) 每个验证节点会不断收到从网络发送过来的交易，通过与本地账本数据验证后，不合法的交易直接丢弃，合法的交易将汇总成交易候选集（candidate set）。交易候选集里面还包括之前共识过程无法确认而遗留下来的交易。
(2) 每个验证节点把自己的交易候选集作为提案发送给其他验证节点。
(3) 验证节点在收到其他节点发来的提案后，如果不是来自UNL上的节点，则忽略该提案；如果是来自UNL上的节点，就会对比提案中的交易和本地的交易候选集，如果有相同的交易，该交易就获得一票。在一定时间内，当交易获得超过50%的票数时，则该交易进入下一轮。没有超过50%的交易，将留待下一次共识过程去确认。
(4) 验证节点把超过50%票数的交易作为提案发给其他节点，同时提高所需票数的阈值到60%，重复步骤(3)、步骤(4)，直到阈值达到80%。
(5) 验证节点把经过80%UNL节点确认的交易正式写入本地的账本数据中，称为最后关闭账本（last closed ledger），即账本最后（最新）的状态。
在Ripple的共识算法中，参与投票节点的身份是事先知道的，因此，算法的效率比PoW等匿名共识算法要高效，交易的确认时间只需几秒钟。这点也决定了该共识算法只适合于联盟链或私有链。Ripple共识算法的拜占庭容错（BFT）能力为（n-1）/5，即可以容忍整个网络中20%的节点出现拜占庭错误而不影响正确的共识。
2. 简图理解模式
共识过程节点交互示意图：
共识算法流程：
（八）POOL验证池共识机制
Pool验证池共识机制是基于传统的分布式一致性算法（Paxos和Raft）的基础上开发的机制。Paxos算法是1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。过去, Paxos一直是分布式协议的标准，但是Paxos难于理解，更难以实现。Raft则是在2013年发布的一个比Paxos简单又能实现Paxos所解决问题的一致性算法。Paxos和Raft达成共识的过程皆如同选举一样，参选者需要说服大多数选民(服务器)投票给他，一旦选定后就跟随其操作。Paxos和Raft的区别在于选举的具体过程不同。而Pool验证池共识机制即是在这两种成熟的分布式一致性算法的基础上，辅之以数据验证的机制。
区块链是什么
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术区块链共识算法联盟链的新型应用模式，它是比特币的一个底层运用技术。传统的信息储存和交流都会经过一个服务器，也就是一个数据库，所有的信息都能在这个数据库里面找到或是修改。
区块链它包含有三种：公有链、联盟链、私有链。
1、公有链：是由每一个参与其中的人自由组成，任何人都可以随时进入或者退出，没有任何限制，但你进入或退出期间的信息都会被参与的人所知道或记录。
2、联盟链：是由多个人或多个团体自行组建的，而参与的人或是团体是事先指定，或是后期经过审核才能进入的，它是有一定的准入机制的，它信息的写入与读取权限也是由组建的人或团体就能决定的。
3、私有链：相当于个人或某一单位利用区块链的技术存储信息，只有区块链共识算法联盟链他自己才有写入信息的权限，信息对外公不公开也可以由自己决定。
共识算法系列之一：私链的raft算法和联盟链的 pbft 算法
对数据顺序达成一致共识是很多共识算法要解决的本质问题
Fabic的pbft算法实现
现阶段的共识算法主要可以分成三大类：公链，联盟链和私链
私链，所有节点可信
联盟链，存在对等的不信任节点
私链：私链的共识算法即区块链这个概念还没普及时的传统分布式系统里的共识算法，比如 zookeeper 的 zab 协议，就是类 paxos 算法的一种。私链的适用环境一般是不考虑集群中存在作恶节点，只考虑因为系统或者网络原因导致的故障节点。
联盟链：联盟链中，经典的代表项目是 Hyperledger 组织下的 Fabric 项目， Fabric0.6 版本使用的就是 pbft 算法。联盟链的适用环境除了需要考虑集群中存在故障节点，还需要考虑集群中存在作恶节点。对于联盟链，每个新加入的节点都是需要验证和审核的。
公链：公链不仅需要考虑网络中存在故障节点，还需要考虑作恶节点，这一点和联盟链是类似的。和联盟链最大的区别就是，公链中的节点可以很自由的加入或者退出，不需要严格的验证和审核。
在公有链中用的最多的是pow算法和pos算法，这些算法都是参与者的利益直接相关，通过利益来制约节点诚实的工作，解决分布式系统中的拜占庭问题。拜占庭容错算法是一种状态机副本复制算法，通过节点间的多轮消息传递，网络内的所有诚实节点就可以达成一致的共识。
使用拜占庭容错算法不需要发行加密货币，但是只能用于私有链或者联盟链，需要对节点的加入进行权限控制；不能用于公有链，因为公有链中所有节点都可以随意加入退出，无法抵挡女巫攻击（sybil attack）
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，链接地址为： 。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。
pbft 算法的提出主要是为了解决拜占庭将军问题
要让这个问题有解，有一个 十分重要的前提 ，那就是 信道必须是可靠的 。如果信道不能保证可靠，那么拜占庭问题无解。关于信道可靠问题，会引出两军问题。两军问题的结论是，在一个不可靠的通信链路上试图通过通信以达成一致是基本不可能或者十分困难的。
拜占庭将军问题最早是由 Leslie Lamport 与另外两人在 1982 年发表的论文《The Byzantine Generals Problem 》提出的， 他证明了在将军总数大于 3f ，背叛者为f 或者更少时，忠诚的将军可以达成命令上的一致，即 3f+1=n 。算法复杂度为 o（n^(f+1)) 。而 Miguel Castro (卡斯特罗)和 Barbara Liskov （利斯科夫）在1999年发表的论文《 Practical Byzantine Fault Tolerance 》中首次提出 pbft 算法，该算法容错数量也满足 3f+1=n ，算法复杂度为 o（n^2）。
首先区块链共识算法联盟链我们先来思考一个问题，为什么 pbft 算法的最大容错节点数量是（n-1）/3，而 raft 算法的最大容错节点数量是（n-1）/2 区块链共识算法联盟链？
对于raft算法，raft算法的的容错只支持容错故障节点，不支持容错作恶节点。什么是故障节点呢？就是节点因为系统繁忙、宕机或者网络问题等其它异常情况导致的无响应，出现这种情况的节点就是故障节点。那什么是作恶节点呢？作恶节点除了可以故意对集群的其它节点的请求无响应之外，还可以故意发送错误的数据，或者给不同的其它节点发送不同的数据，使整个集群的节点最终无法达成共识，这种节点就是作恶节点。
raft 算法只支持容错故障节点，假设集群总节点数为n，故障节点为 f ，根据小数服从多数的原则，集群里正常节点只需要比 f 个节点再多一个节点，即 f+1 个节点，正确节点的数量就会比故障节点数量多，那么集群就能达成共识。因此 raft 算法支持的最大容错节点数量是（n-1）/2。
对于 pbft 算法，因为 pbft 算法的除了需要支持容错故障节点之外，还需要支持容错作恶节点。假设集群节点数为 N，有问题的节点为 f。有问题的节点中，可以既是故障节点，也可以是作恶节点，或者只是故障节点或者只是作恶节点。那么会产生以下两种极端情况：
第一种情况，f 个有问题节点既是故障节点，又是作恶节点，那么根据小数服从多数的原则，集群里正常节点只需要比f个节点再多一个节点，即 f+1 个节点，确节点的数量就会比故障节点数量多，那么集群就能达成共识。也就是说这种情况支持的最大容错节点数量是 （n-1）/2。
第二种情况，故障节点和作恶节点都是不同的节点。那么就会有 f 个问题节点和 f 个故障节点，当发现节点是问题节点后，会被集群排除在外，剩下 f 个故障节点，那么根据小数服从多数的原则，集群里正常节点只需要比f个节点再多一个节点，即 f+1 个节点，确节点的数量就会比故障节点数量多，那么集群就能达成共识。所以，所有类型的节点数量加起来就是 f+1 个正确节点，f个故障节点和f个问题节点，即 3f+1=n。
结合上述两种情况，因此 pbft 算法支持的最大容错节点数量是（n-1）/3
pbft 算法的基本流程主要有以下四步：
客户端发送请求给主节点
主节点广播请求给其它节点，节点执行 pbft 算法的三阶段共识流程。
节点处理完三阶段流程后，返回消息给客户端。
客户端收到来自 f+1 个节点的相同消息后，代表共识已经正确完成。
为什么收到 f+1 个节点的相同消息后就代表共识已经正确完成？从上一小节的推导里可知，无论是最好的情况还是最坏的情况，如果客户端收到 f+1 个节点的相同消息，那么就代表有足够多的正确节点已全部达成共识并处理完毕了。
3.算法核心三阶段流程
算法的核心三个阶段分别是 pre-prepare 阶段（预准备阶段），prepare 阶段（准备阶段）， commit 阶段（提交阶段）
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。
四、结语
raft 算法和 pbft 算法是私链和联盟链中经典的共识算法，本文主要介绍了 raft 和 pbft 算法的流程和区别。 raft 和 pbft 算法有两点根本区别：
raft 算法从节点不会拒绝主节点的请求，而 pbft 算法从节点在某些情况下会拒绝主节点的请求 ;
raft 算法只能容错故障节点，并且最大容错节点数为 （n-1）/2 ，而 pbft 算法能容错故障节点和作恶节点，最大容错节点数为 （n-1）/3 。
pbft算法是通过投票来达成共识，可以很好的解决包括分叉等问题的同时提升效率。但仅仅比较适合于联盟链私有链，因为两两节点之间通信量是O(n^2)（通过优化可以减少通信量），一般来说不能应用于超过100个节点。
pbft有解的前提是 信道必须是可靠的 ，存在的问题是 可扩展性（scalability）差
部分来自：
区块链在设计上就是为了BFT
区块链之联盟链（三） 认识Fabric
Fabric 是超级账本联盟推出的核心区块链框架，它适合在复杂的企业内和企业间搭建联盟链。根据超级账本联盟的目标， Fabric 被建设为一个模块化的、支持可插拔组件的基础联盟链框架。；
与以太坊系的Quorum不同，Fabric从一开始就只考虑企业间的应用。其独有的channel概念，将企业根据业务目的不同以不同的子网连接起来， 每一个子网对应一个channel，而每个channel有自己独立的区块链。而Quorum很显然是只有一个公网（所有企业节点都加入进去），企业与企业间的私有业务是通过Private Manager 完成的。
理解channel的最简单方法就是，将它类比为一个消息服务提供的Topic，实际上Fabic最早就是基于Kafka 的分布式消息服务来实现。
在Fabric网络中，一个企业可以有一个或多个节点加入整个联盟链；一个企业可以加入1个或者多个Channel（子网）； 一个节点可以加入1个或者多个channel。每个channel构成一个子网，所以Fabric 是 一种由子网组成的网络。
那么Fabric是怎么实现智能合约的执行和完成业务上链（将事务结果记录在区块链里）的呢？
与其它框架不同， Fabric 将整个过程分成了三个阶段：
业务背书阶段 ： 客户的请求发送的背书节点，通过智能合约完成业务的计算（但不更新状态），并完成背书；将背书结果返回个客户端。
业务的排序阶段 ： 客户端将背书结果通过Channel被发送到排序节点（orderer），在排序节点完成事务的排序，并打包到block里，最后下发给所有连接到channel的节点。
业务验证并写入账本阶段 : 通过Gossip 网络，所有Channel的节点都会接收到新的block，节点会验证block中的每一个事务，确定是否有效：有效地将会跟新world state，无效的将会标志为“无效”，不会更新World state，但整个block会被完整的加入到帐本中（包括无效的事务）。
根据以上的描述，Fabric 节点实际可以分为 ，普通节点和Order节点：
Peer, 普通节点, 完成背书（包括只能合约的执行）和验证.
orderer, 排序节点，完成排序。
加入orderer节点的Fabric网络可以被描述如下：
每一个Channel，都定义了所有属于channel的节点，但是并不需要所有节点都连接到Orderer 节点（节点间可以通过gossip 协议通讯来传播私有数据或事务）.
在区块链中，共识是区块链的基础。与公有链不同，联盟链的共识要求所有加入账本的事务是确定的、最终的，也就是不可以有分叉，区块与区块间的顺序是一定的，只存在唯一条链。在Fabric 中，这个客观需求正是由排序实现的，所有的事务将被提交给orderer节点获得确定的顺序，并最终打包成block进入帐本。 Fabric 从1.4.1开始支持基于Raft实现排序服务, 可以认为基于Raft实现共识。
基于RAFT的排序服务相对于早期的Kafka 具有更好的分布性，配置更加简单，是联盟链里常用的一个常用的达成共识的算法，Quorum就 默认使用RAFT作为共识层。简单的说，RAFT是一个leader和follower的模式， 所有加入RAFT网络的节点，任意时候都有一个leader, 只有这个leader有权决定事务的顺序，并打包成Block，其它节点只能作为follower提交事务和同步block。
基于FAFT网络，每个企业可以有一个或多个节点参与到Orderer中去。在Frabric中企业间的网络连接可以变化成如下形式：
区块链的使用用户在以太网中被称作EOA（External of Account）, EOA的载体是钱包。我们沿用这个概念，来看看Fabric是如何实现用户和发起事务的。Fabric中EOA是一个CA中心发布的certificate（x.509），一个Certificate代表一个Identity（这与以太坊还是有很大区别的， 以太坊中一个EOA其实是一个hash地址），EOA能够参与的channel以及被授权的操作是有channel的MSP（ Membership Service Provider）决定的（如下图）。
注：certificate 是一种密码学上验证身份的通用做法； certificate包含了个人的信息，公钥以及发布这个certificate的CA的签名。验证方只需要拥有这个CA的证书（包含CA的公钥），就可以验证这个签名是否正确，certificate的内容是否有篡改。简单的说，通过CA和Certificate，我们可以获得一个可验证的的身份和信任链。
如上图，fabric中通要使用Wallet作为EOA的载体，一个Wallet中可以包含多个Identity（x.509 certificate）。 Identity 通过 CA提供的信任链来验证正确性。
验证了身份之后， Fabric 通过MSP在区块链网络中解决该身份是否代表组织的成员和在组织内具有什么角色。例如，channel首先会验证当前用户Identity是否是有效地身份，然后通过MSP查看其所处的企业和具有的角色，最终确定该用户是否有权执行操作。
可以说，Fabric的访问控制是通过MSP来完成的。在每一个需要访问控制的地方都需要定义一个MSP。 例如，每个channel都定义一个MSP，这个MSP规定了在channel范围内资源的访问权限。 MSP 是Fabric里一个晦涩难懂的概念，也是其赋予企业间安全访问的基础。
前文提到， Fabric 将业务处理和上网分成了三个部分， 背书，排序，验证后加入账本。
其中背书是Fabric执行智能合约的阶段。以太坊中，智能合约是在EVM中执行的，有多种语言支持。 在Fabric，智能合约被称为chaincode： 一个chaincode 可以理解为是智能合约的容器，可以包含一个或多个智能合约， 不用于EVM, chaincode是在 JVM 或NodeJS中执行。
客户应用程序通过智能合约来访问账本，每一个可访问的智能合约都被安装在客户端可以访问的节点上，并被定义在channel里。（有只能合约的节点被称为背书节点，没有只能合约的节点被称未提交节点，提交节点只维护账本）
客户应用提交一个交易请求， 请求到达背书节点， 背书节点首先会验证客户的签名，确保客户的身份有权执行本次交易，接着执行交易提及的智能合约（chaincode），并生成一个背书响应（或者叫做交易提案，tran-proposal）。这个背书响应中通常包含World state 的读集合，写集合， 以及节点对本次交易的签名。这里与以太坊系联盟链最主要的不同是： 背书阶段只模拟交易，并不真正更新交易结果。 而真正更新交易在第三阶段完成。背书节点最后将生成的背书响应fanhui给客户端， 智能合约部分的执行就结束了。
通常一个交易的执行需要多方的签名，所以客户端需要将一个交易发送给多个背书节点，这些背书节点的选择需要满足背书策略的要求。
下图是一个包含有客户、背书节点，提交节点的网络示意图。
根据Fabric官方的参考文档，客户交易的正果过程可使用下图描述。
如上图，从1到3，为背书阶段，4为排序阶段，4.1,4,2, 5为验证提交阶段。 参考 Frabic的节点 概念，可以了解更多在交易细节的概念。
总的来看， Fabric 更专注于企业间，通过上文，可以让大家对Fabric的基本构成与概念有一个总的了解。 Fabric本身并不神秘，都是使用的现有的企业间的技术。要更好的了解，建议参考阅读分布式消息系统和企业的安全基础设施（CA相关）的支持。与以太坊系联盟链实现比较， Fabric 的子网更概念对于复杂企业间应用适应更强，但是其复杂的安全考量，使得运营成本很高，另外，Fabric 使用Certificate做为用户身份，有很大的局限性，在新的2.0里，Fabric对于此处将有所改变。
下一篇，我们将来看看Sawtooth , 由Inter 提供的区块链框架。
区块链之联盟链(一) 认识以太坊
区块链之联盟链(二) 认识Quotum
区块链之联盟链(三) 认识Fabric
区块链之联盟链(四) 认识Sawtooth
区块链 --- 共识算法
PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算区块链共识算法联盟链，并且其运算结果能被其他节点快速验算，以耗用时间、能源做担保，以确保服务与资源被真正的需求所使用。
PoW算法中最基本的技术原理是使用哈希算法。假设求哈希值Hash(r)，若原始数据为r（raw），则运算结果为R（Result）。
R = Hash(r)
哈希函数Hash()的特性是，对于任意输入值r，得出结果R，并且无法从R反推回r。当输入的原始数据r变动1比特时，其结果R值完全改变。在比特币的PoW算法中，引入算法难度d和随机值n，得到以下公式：
Rd = Hash(r+n)
该公式要求在填入随机值n的情况下，计算结果Rd的前d字节必须为0。由于哈希函数结果的未知性，每个矿工都要做大量运算之后，才能得出正确结果，而算出结果广播给全网之后，其他节点只需要进行一次哈希运算即可校验。PoW算法就是采用这种方式让计算消耗资源，而校验仅需一次。
PoS算法要求节点验证者必须质押一定的资金才有挖矿打包资格，并且区域链系统在选定打包节点时使用随机的方式，当节点质押的资金越多时，其被选定打包区块的概率越大。
POS模式下，每个币每天产生1币龄，比如你持有100个币，总共持有区块链共识算法联盟链了30天，那么，此时你的币龄就为3000。这个时候，如果你验证了一个POS区块，你的币龄就会被清空为0，同时从区块中获得相对应的数字货币利息。
节点通过PoS算法出块的过程如下：普通的节点要成为出块节点，首先要进行资产的质押，当轮到自己出块时，打包区块，然后向全网广播，其他验证节点将会校验区块的合法性。
DPoS算法和PoS算法相似，也采用股份和权益质押。
但不同的是，DPoS算法采用委托质押的方式，类似于用全民选举代表的方式选出N个超级节点记账出块。
选民把自己的选票投给某个节点，如果某个节点当选记账节点，那么该记账节点往往在获取出块奖励后，可以采用任意方式来回报自己的选民。
这N个记账节点将轮流出块，并且节点之间相互监督，如果其作恶，那么会被扣除质押金。
通过信任少量的诚信节点，可以去除区块签名过程中不必要的步骤，提高了交易的速度。
拜占庭问题：
拜占庭是古代东罗马帝国的首都，为了防御在每块封地都驻扎一支由单个将军带领的军队，将军之间只能靠信差传递消息。在战争时，所有将军必须达成共识，决定是否共同开战。
但是，在军队内可能有叛徒，这些人将影响将军们达成共识。拜占庭将军问题是指在已知有将军是叛徒的情况下，剩余的将军如何达成一致决策的问题。
BFT：
BFT即拜占庭容错，拜占庭容错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击等原因，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错技术被设计用来处理这些异常行为，并满足所要解决的问题的规范要求。
拜占庭容错系统 ：
发生故障的节点被称为 拜占庭节点 ，而正常的节点即为 非拜占庭节点 。
假设分布式系统拥有n台节点，并假设整个系统拜占庭节点不超过m台（n ≥ 3m + 1），拜占庭容错系统需要满足如下两个条件：
另外，拜占庭容错系统需要达成如下两个指标：
PBFT即实用拜占庭容错算法，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，算法的时间复杂度是O(n^2)，使得在实际系统应用中可以解决拜占庭容错问题
PBFT是一种状态机副本复制算法，所有的副本在一个视图（view）轮换的过程中操作，主节点通过视图编号以及节点数集合来确定，即：主节点 p = v mod |R|。v：视图编号，|R|节点个数，p：主节点编号。
PBFT算法的共识过程如下：客户端（Client）发起消息请求（request），并广播转发至每一个副本节点（Replica），由其中一个主节点（Leader）发起提案消息pre-prepare，并广播。其他节点获取原始消息，在校验完成后发送prepare消息。每个节点收到2f+1个prepare消息，即认为已经准备完毕，并发送commit消息。当节点收到2f+1个commit消息，客户端收到f+1个相同的reply消息时，说明客户端发起的请求已经达成全网共识。
具体流程如下 ：
客户端c向主节点p发送REQUEST, o, t, c请求。o: 请求的具体操作，t: 请求时客户端追加的时间戳，c：客户端标识。REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)。客户端对请求进行签名。
主节点收到客户端的请求，需要进行以下交验：
a. 客户端请求消息签名是否正确。
非法请求丢弃。正确请求，分配一个编号n，编号n主要用于对客户端的请求进行排序。然后广播一条PRE-PREPARE, v, n, d, m消息给其他副本节点。v：视图编号，d客户端消息摘要，m消息内容。PRE-PREPARE, v, n, d进行主节点签名。n是要在某一个范围区间内的[h, H]，具体原因参见 垃圾回收 章节。
副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下交验：
a. 主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。
b. 当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。
c. d与m的摘要是否一致。
d. n是否在区间[h, H]内。
非法请求丢弃。正确请求，副本节点i向其他节点包括主节点发送一条PREPARE, v, n, d, i消息, v, n, d, m与上述PRE-PREPARE消息内容相同，i是当前副本节点编号。PREPARE, v, n, d, i进行副本节点i的签名。记录PRE-PREPARE和PREPARE消息到log中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。
主节点和副本节点收到PREPARE消息，需要进行以下交验：
a. 副本节点PREPARE消息签名是否正确。
b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。
c. n是否在区间[h, H]内。
d. d是否和当前已收到PRE-PPREPARE中的d相同
非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的PREPARE消息，则向其他节点包括主节点发送一条COMMIT, v, n, d, i消息，v, n, d, i与上述PREPARE消息内容相同。COMMIT, v, n, d, i进行副本节点i的签名。记录COMMIT消息到日志中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。记录其他副本节点发送的PREPARE消息到log中。
主节点和副本节点收到COMMIT消息，需要进行以下交验：
a. 副本节点COMMIT消息签名是否正确。
b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。
c. d与m的摘要是否一致。
d. n是否在区间[h, H]内。
非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的COMMIT消息，说明当前网络中的大部分节点已经达成共识，运行客户端的请求操作o，并返回REPLY, v, t, c, i, r给客户端，r：是请求操作结果，客户端如果收到f+1个相同的REPLY消息，说明客户端发起的请求已经达成全网共识，否则客户端需要判断是否重新发送请求给主节点。记录其他副本节点发送的COMMIT消息到log中。
如果主节点作恶，它可能会给不同的请求编上相同的序号，或者不去分配序号，或者让相邻的序号不连续。备份节点应当有职责来主动检查这些序号的合法性。
如果主节点掉线或者作恶不广播客户端的请求，客户端设置超时机制，超时的话，向所有副本节点广播请求消息。副本节点检测出主节点作恶或者下线，发起View Change协议。
View Change协议 ：
副本节点向其他节点广播VIEW-CHANGE, v+1, n, C , P , i消息。n是最新的stable checkpoint的编号， C 是 2f+1验证过的CheckPoint消息集合， P 是当前副本节点未完成的请求的PRE-PREPARE和PREPARE消息集合。
当主节点p = v + 1 mod |R|收到 2f 个有效的VIEW-CHANGE消息后，向其他节点广播NEW-VIEW, v+1, V , O 消息。 V 是有效的VIEW-CHANGE消息集合。 O 是主节点重新发起的未经完成的PRE-PREPARE消息集合。PRE-PREPARE消息集合的选取规则：
副本节点收到主节点的NEW-VIEW消息，验证有效性，有效的话，进入v+1状态，并且开始 O 中的PRE-PREPARE消息处理流程。
在上述算法流程中，为了确保在View Change的过程中，能够恢复先前的请求，每一个副本节点都记录一些消息到本地的log中，当执行请求后副本节点需要把之前该请求的记录消息清除掉。
最简单的做法是在Reply消息后，再执行一次当前状态的共识同步，这样做的成本比较高，因此可以在执行完多条请求K（例如：100条）后执行一次状态同步。这个状态同步消息就是CheckPoint消息。
副本节点i发送CheckPoint, n, d, i给其他节点，n是当前节点所保留的最后一个视图请求编号，d是对当前状态的一个摘要，该CheckPoint消息记录到log中。如果副本节点i收到了2f+1个验证过的CheckPoint消息，则清除先前日志中的消息，并以n作为当前一个stable checkpoint。
这是理想情况，实际上当副本节点i向其他节点发出CheckPoint消息后，其他节点还没有完成K条请求，所以不会立即对i的请求作出响应，它还会按照自己的节奏，向前行进，但此时发出的CheckPoint并未形成stable。
为了防止i的处理请求过快，设置一个上文提到的 高低水位区间[h, H] 来解决这个问题。低水位h等于上一个stable checkpoint的编号，高水位H = h + L，其中L是我们指定的数值，等于checkpoint周期处理请求数K的整数倍，可以设置为L = 2K。当副本节点i处理请求超过高水位H时，此时就会停止脚步，等待stable checkpoint发生变化，再继续前进。
在区块链场景中，一般适合于对强一致性有要求的私有链和联盟链场景。例如，在IBM主导的区块链超级账本项目中，PBFT是一个可选的共识协议。在Hyperledger的Fabric项目中，共识模块被设计成可插拔的模块，支持像PBFT、Raft等共识算法。
Raft基于领导者驱动的共识模型，其中将选举一位杰出的领导者(Leader)，而该Leader将完全负责管理集群，Leader负责管理Raft集群的所有节点之间的复制日志。
下图中，将在启动过程中选择集群的Leader（S1），并为来自客户端的所有命令/请求提供服务。 Raft集群中的所有节点都维护一个分布式日志（复制日志）以存储和提交由客户端发出的命令（日志条目）。 Leader接受来自客户端的日志条目，并在Raft集群中的所有关注者（S2，S3，S4，S5）之间复制它们。
在Raft集群中，需要满足最少数量的节点才能提供预期的级别共识保证， 这也称为法定人数。 在Raft集群中执行操作所需的最少投票数为 (N / 2 +1) ，其中N是组中成员总数，即 投票至少超过一半 ，这也就是为什么集群节点通常为奇数的原因。 因此，在上面的示例中，我们至少需要3个节点才能具有共识保证。
如果法定仲裁节点由于任何原因不可用，也就是投票没有超过半数，则此次协商没有达成一致，并且无法提交新日志。
数据存储：Tidb/TiKV
日志：阿里巴巴的 DLedger
服务发现：Consul etcd
集群调度：HashiCorp Nomad
只能容纳故障节点(CFT)，不容纳作恶节点
顺序投票，只能串行apply，因此高并发场景下性能差
Raft通过解决围绕Leader选举的三个主要子问题，管理分布式日志和算法的安全性功能来解决分布式共识问题。
当我们启动一个新的Raft集群或某个领导者不可用时，将通过集群中所有成员节点之间协商来选举一个新的领导者。 因此，在给定的实例中，Raft集群的节点可以处于以下任何状态: 追随者(Follower)，候选人(Candidate)或领导者(Leader)。
系统刚开始启动的时候，所有节点都是follower，在一段时间内如果它们没有收到Leader的心跳信号，follower就会转化为Candidate；
如果某个Candidate节点收到大多数节点的票，则这个Candidate就可以转化为Leader，其余的Candidate节点都会回到Follower状态；
一旦一个Leader发现系统中存在一个Leader节点比自己拥有更高的任期(Term)，它就会转换为Follower。
Raft使用基于心跳的RPC机制来检测何时开始新的选举。 在正常期间， Leader 会定期向所有可用的 Follower 发送心跳消息（实际中可能把日志和心跳一起发过去）。 因此，其他节点以 Follower 状态启动，只要它从当前 Leader 那里收到周期性的心跳，就一直保持在 Follower 状态。
当 Follower 达到其超时时间时，它将通过以下方式启动选举程序：
根据 Candidate 从集群中其他节点收到的响应，可以得出选举的三个结果。
共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为 复制状态机 ：
简单来说： 相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态 。不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一下不确定的值，比如本地时间等。使用replicated log是一个很不错的注意，log具有持久化、保序的特点，是大多数分布式系统的基石。
有了Leader之后，客户端所有并发的请求可以在Leader这边形成一个有序的日志（状态）序列，以此来表示这些请求的先后处理顺序。Leader然后将自己的日志序列发送Follower，保持整个系统的全局一致性。注意并不是强一致性，而是 最终一致性 。
日志由有序编号（log index）的日志条目组成。每个日志条目包含它被创建时的任期号（term），和日志中包含的数据组成，日志包含的数据可以为任何类型，从简单类型到区块链的区块。每个日志条目可以用[ term, index, data]序列对表示，其中term表示任期， index表示索引号，data表示日志数据。
Leader 尝试在集群中的大多数节点上执行复制命令。 如果复制成功，则将命令提交给集群，并将响应发送回客户端。类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要超过一半节点同意（处于工作状态）即可。
leader 、 follower 都可能crash，那么 follower 维护的日志与 leader 相比可能出现以下情况
当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制follower复制自己的log， Leader会从后往前试 ，每次AppendEntries失败后尝试前一个日志条目（递减nextIndex值）， 直到成功找到每个Follower的日志一致位置点（基于上述的两条保证），然后向后逐条覆盖Followers在该位置之后的条目 。所以丢失的或者多出来的条目可能会持续多个任期。
要求候选人的日志至少与其他节点一样最新。如果不是，则跟随者节点将不投票给候选者。
意味着每个提交的条目都必须存在于这些服务器中的至少一个中。如果候选人的日志至少与该多数日志中的其他日志一样最新，则它将保存所有已提交的条目，避免了日志回滚事件的发生。
即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：
因此， 某一任期内一定只有一个leader 。
当集群中节点的状态发生变化（集群配置发生变化）时，系统容易受到系统故障。 因此，为防止这种情况，Raft使用了一种称为两阶段的方法来更改集群成员身份。 因此，在这种方法中，集群在实现新的成员身份配置之前首先更改为中间状态（称为联合共识）。 联合共识使系统即使在配置之间进行转换时也可用于响应客户端请求，它的主要目的是提升分布式系统的可用性。
区块链共识算法联盟链的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于区块链共识算法和共识机制、区块链共识算法联盟链的信息别忘了在本站进行查找喔。
标签： #区块链共识算法联盟链
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