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⑴ 区块链技术是什么未来可能用于哪些方面

技术的发展，往往超乎你的想象，从农耕革命到工业革命再到信息革命，截止到现在开启了区块链革命。达到认知革命的高度，应该算是一个比较大的命题，为什么之前的互联网、大数据、人工智能等等它们的出现并没有提到认知革命的地步,而区块链就可以？

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⑵ 区块链的核心技术是什么

简单来说，区块链是一个提供了拜占庭容错、并保证了最终一致性的分布式数据库；从数据结构上看，它是基于时间序列的链式数据块结构；从节点拓扑上看，它所有的节点互为冗余备份；从操作上看，它提供了基于密码学的公私钥管理体系来管理账户。
或许以上概念过于抽象，我来举个例子，你就好理解了。
你可以想象有 100 台计算机分布在世界各地，这 100 台机器之间的网络是广域网，并且，这 100 台机器的拥有者互相不信任。
那么，我们采用什么样的算法（共识机制）才能够为它提供一个可信任的环境，并且使得：
节点之间的数据交换过程不可篡改，并且已生成的历史记录不可被篡改；
每个节点的数据会同步到最新数据，并且会验证最新数据的有效性；
基于少数服从多数的原则，整体节点维护的数据可以客观反映交换历史。
区块链就是为了解决上述问题而产生的技术方案。
二、区块链的核心技术组成
无论是公链还是联盟链，至少需要四个模块组成：P2P 网络协议、分布式一致性算法（共识机制）、加密签名算法、账户与存储模型。
1、P2P 网络协议
P2P 网络协议是所有区块链的最底层模块，负责交易数据的网络传输和广播、节点发现和维护。
通常我们所用的都是比特币 P2P 网络协议模块，它遵循一定的交互原则。比如：初次连接到其他节点会被要求按照握手协议来确认状态，在握手之后开始请求 Peer 节点的地址数据以及区块数据。
这套 P2P 交互协议也具有自己的指令集合，指令体现在在消息头（Message Header) 的 命令（command）域中，这些命令为上层提供了节点发现、节点获取、区块头获取、区块获取等功能，这些功能都是非常底层、非常基础的功能。如果你想要深入了解，可以参考比特币开发者指南中的 Peer Discovery 的章节。
2、分布式一致性算法
在经典分布式计算领域，我们有 Raft 和 Paxos 算法家族代表的非拜占庭容错算法，以及具有拜占庭容错特性的 PBFT 共识算法。
如果从技术演化的角度来看，我们可以得出一个图，其中，区块链技术把原来的分布式算法进行了经济学上的拓展。
在图中我们可以看到，计算机应用在最开始多为单点应用，高可用方便采用的是冷灾备，后来发展到异地多活，这些异地多活可能采用的是负载均衡和路由技术，随着分布式系统技术的发展，我们过渡到了 Paxos 和 Raft 为主的分布式系统。
而在区块链领域，多采用 PoW 工作量证明算法、PoS 权益证明算法，以及 DPoS 代理权益证明算法，以上三种是业界主流的共识算法，这些算法与经典分布式一致性算法不同的是，它们融入了经济学博弈的概念，下面我分别简单介绍这三种共识算法。
PoW： 通常是指在给定的约束下，求解一个特定难度的数学问题，谁解的速度快，谁就能获得记账权（出块）权利。这个求解过程往往会转换成计算问题，所以在比拼速度的情况下，也就变成了谁的计算方法更优，以及谁的设备性能更好。
PoS： 这是一种股权证明机制，它的基本概念是你产生区块的难度应该与你在网络里所占的股权（所有权占比）成比例，它实现的核心思路是：使用你所锁定代币的币龄（CoinAge）以及一个小的工作量证明，去计算一个目标值，当满足目标值时，你将可能获取记账权。
DPoS： 简单来理解就是将 PoS 共识算法中的记账者转换为指定节点数组成的小圈子，而不是所有人都可以参与记账。这个圈子可能是 21 个节点，也有可能是 101 个节点，这一点取决于设计，只有这个圈子中的节点才能获得记账权。这将会极大地提高系统的吞吐量，因为更少的节点也就意味着网络和节点的可控。
3、加密签名算法
在区块链领域，应用得最多的是哈希算法。哈希算法具有抗碰撞性、原像不可逆、难题友好性等特征。
其中，难题友好性正是众多 PoW 币种赖以存在的基础，在比特币中，SHA256 算法被用作工作量证明的计算方法，也就是我们所说的挖矿算法。
而在莱特币身上，我们也会看到 Scrypt 算法，该算法与 SHA256 不同的是，需要大内存支持。而在其他一些币种身上，我们也能看到基于 SHA3 算法的挖矿算法。以太坊使用了 Dagger-Hashimoto 算法的改良版本，并命名为 Ethash，这是一个 IO 难解性的算法。
当然，除了挖矿算法，我们还会使用到 RIPEMD160 算法，主要用于生成地址，众多的比特币衍生代码中，绝大部分都采用了比特币的地址设计。
除了地址，我们还会使用到最核心的，也是区块链 Token 系统的基石：公私钥密码算法。
在比特币大类的代码中，基本上使用的都是 ECDSA。ECDSA 是 ECC 与 DSA 的结合，整个签名过程与 DSA 类似，所不一样的是签名中采取的算法为 ECC（椭圆曲线函数）。
从技术上看，我们先从生成私钥开始，其次从私钥生成公钥，最后从公钥生成地址，以上每一步都是不可逆过程，也就是说无法从地址推导出公钥，从公钥推导到私钥。
4、账户与交易模型
从一开始的定义我们知道，仅从技术角度可以认为区块链是一种分布式数据库，那么，多数区块链到底使用了什么类型的数据库呢？
我在设计元界区块链时，参考了多种数据库，有 NoSQL 的 BerkelyDB、LevelDB，也有一些币种采用基于 SQL 的 SQLite。这些作为底层的存储设施，多以轻量级嵌入式数据库为主，由于并不涉及区块链的账本特性，这些存储技术与其他场合下的使用并没有什么不同。
区块链的账本特性，通常分为 UTXO 结构以及基于 Accout-Balance 结构的账本结构，我们也称为账本模型。UTXO 是“unspent transaction input/output”的缩写，翻译过来就是指“未花费的交易输入输出”。
这个区块链中 Token 转移的一种记账模式，每次转移均以输入输出的形式出现；而在 Balance 结构中，是没有这个模式的。

⑶ 知链区块链金融应用实践平台成绩怎么算

1. 工作量证明（PoW）
中本聪在2009年提出的比特币（Bitcoin）是区块链技术最早的应用，其采用PoW作为共识算法，其核心思想是节点间通过哈希算力的竞争来获取记账权和比特币奖励。PoW中，不同节点根据特定信息竞争计算一个数学问题的解，这个数学问题很难求解，但却容易对结果进行验证，最先解决这个数学问题的节点可以创建下一个区块并获得一定数量的币奖励。中本聪在比特币中采用了HashCash[4]机制设计这一数学问题。本节将以比特币采用的PoW算法为例进行说明，PoW的共识步骤如下：
节点收集上一个区块产生后全网待确认的交易，将符合条件的交易记入交易内存池，然后更新并计算内存池中交易的Merkle根的值，并将其写入区块头部；
在区块头部填写如表1.1所示的区块版本号、前一区块的哈希值、时间戳、当前目标哈希值和随机数等信息；
表1.1 区块头部信息
随机数nonce在0到232之间取值，对区块头部信息进行哈希计算，当哈希值小于或等于目标值时，打包并广播该区块，待其他节点验证后完成记账；
一定时间内如果无法计算出符合要求的哈希值，则重复步骤2。如果计算过程中有其他节点完成了计算，则从步骤1重新开始。
比特币产生区块的平均时间为10分钟，想要维持这一速度，就需要根据当前全网的计算能力对目标值（难度）进行调整[5]。难度是对计算产生符合要求的区块困难程度的描述，在计算同一高度区块时，所有节点的难度都是相同的，这也保证了挖矿的公平性。难度与目标值的关系为：
难度值=最大目标值/当前目标值 （1.1）
其中最大目标值和当前目标值都是256位长度，最大目标值是难度为1时的目标值，即2224。假设当前难度为，算力为，当前目标值为，发现新区块的平均计算时间为，则
根据比特币的设计，每产生2016个区块后（约2周）系统会调整一次当前目标值。节点根据前2016个区块的实际生产时间，由公式（1.4）计算出调整后的难度值，如果实际时间生产小于2周，增大难度值；如果实际时间生产大于2周，则减小难度值。根据最长链原则，在不需要节点同步难度信息的情况下，所有节点在一定时间后会得到相同的难度值。
在使用PoW的区块链中，因为网络延迟等原因，当同一高度的两个区块产生的时间接近时，可能会产生分叉。即不同的矿工都计算出了符合要求的某一高度的区块，并得到与其相近节点的确认，全网节点会根据收到区块的时间，在先收到的区块基础上继续挖矿。这种情况下，哪个区块的后续区块先出现，其长度会变得更长，这个区块就被包括进主链，在非主链上挖矿的节点会切换到主链继续挖矿。
PoW共识算法以算力作为竞争记账权的基础，以工作量作为安全性的保障，所有矿工都遵循最长链原则。新产生的区块包含前一个区块的哈希值，现存的所有区块的形成了一条链，链的长度与工作量成正比，所有的节点均信任最长的区块链。如果当某一组织掌握了足够的算力，就可以针对比特币网络发起攻击。当攻击者拥有足够的算力时，能够最先计算出最新的区块，从而掌握最长链。此时比特币主链上的区块大部分由其生成，他可以故意拒绝某些交易的确认和进行双花攻击，这会对比特币网络的可信性造成影响，但这一行为同样会给攻击者带来损失。通过求解一维随机游走问题，可以获得恶意节点攻击成功的概率和算力之间的关系：
图1.1 攻击者算力与攻击成功概率
2. 权益证明（PoS）
随着参与比特币挖矿的人越来越多，PoW的许多问题逐渐显现，例如随着算力竞争迅速加剧，获取代币需要消耗的能源大量增加，记账权也逐渐向聚集了大量算力的“矿池”集中[6-9]。为此，研究者尝试采用新的机制取代工作量证明。PoS的概念在最早的比特币项目中曾被提及，但由于稳健性等原因没被使用。PoS最早的应用是点点币（PPCoin），PoS提出了币龄的概念，币龄是持有的代币与持有时间乘积的累加，计算如公式（1.4）所示。利用币龄竞争取代算力竞争，使区块链的证明不再仅仅依靠工作量，有效地解决了PoW的资源浪费问题。
其中持有时间为某个币距离最近一次在网络上交易的时间，每个节点持有的币龄越长，则其在网络中权益越多，同时币的持有人还会根据币龄来获得一定的收益。点点币的设计中，没有完全脱离工作量证明，PoS机制的记账权的获得同样需要进行简单的哈希计算：
其中proofhash是由权重因子、未消费的产出值和当前时间的模糊和得到的哈希值，同时对每个节点的算力进行了限制，可见币龄与计算的难度成反比。在PoS中，区块链的安全性随着区块链的价值增加而增加，对区块链的攻击需要攻击者积攒大量的币龄，也就是需要对大量数字货币持有足够长的时间，这也大大增加了攻击的难度。与PoW相比，采用PoS的区块链系统可能会面对长程攻击（Long Range Attack）和无利害攻击（Nothing at Stake）。
除了点点币，有许多币也使用了PoS，但在记账权的分配上有着不同的方法。例如，未来币（Nxt）和黑币（BlackCion）结合节点所拥有的权益，使用随机算法分配记账权。以太坊也在逐步采用PoS代替PoW。
3. 委托权益证明（DPoS）
比特币设计之初，希望所有挖矿的参与者使用CPU进行计算，算力与节点匹配，每一个节点都有足够的机会参与到区块链的决策当中。随着技术的发展，使用GPU、FPGA、ASIC等技术的矿机大量出现，算力集中于拥有大量矿机的参与者手中，而普通矿工参与的机会大大减小。
采用DPoS的区块链中，每一个节点都可以根据其拥有的股份权益投票选取代表，整个网络中参与竞选并获得选票最多的n个节点获得记账权，按照预先决定的顺序依次生产区块并因此获得一定的奖励。竞选成功的代表节点需要缴纳一定数量的保证金，而且必须保证在线的时间，如果某时刻应该产生区块的节点没有履行职责，他将会被取消代表资格，系统将继续投票选出一个新的代表来取代他。
DPoS中的所有节点都可以自主选择投票的对象，选举产生的代表按顺序记账，与PoW及PoS相比节省了计算资源，而且共识节点只有确定的有限个，效率也得到了提升。而且每个参与节点都拥有投票的权利，当网络中的节点足够多时，DPoS的安全性和去中心化也得到了保证。
4. 实用拜占庭容错算法（PBFT）
在PBFT算法中，所有节点都在相同的配置下运行，且有一个主节点，其他节点作为备份节点。主节点负责对客户端的请求进行排序，按顺序发送给备份节点。存在视图（View）的概念，在每个视图中，所有节点正常按照处理消息。但当备份节点检查到主节点出现异常，就会触发视图变换（View Change）机制更换下一编号的节点为主节点，进入新的视图。PBFT中客户端发出请求到收到答复的主要流程如图4.1所示[10] [11]，服务器之间交换信息3次，整个过程包含以下五个阶段：
图4.1 PBFT执行流程
目前以PBFT为代表的拜占庭容错算法被许多区块链项目所使用。在联盟链中，PBFT算法最早是被Hyper ledger Fabric项目采用。Hyperledger Fabric在0.6版本中采用了PBFT共识算法，授权和背书的功能集成到了共识节点之中，所有节点都是共识节点，这样的设计导致了节点的负担过于沉重，对TPS和扩展性有很大的影响。1.0之后的版本都对节点的功能进行了分离，节点分成了三个背书节点(Endorser)、排序节点(Orderer)和出块节点(Committer)，对节点的功能进行了分离，一定程度上提高了共识的效率。
Cosmos项目使用的Tendermint[12]算法结合了PBFT和PoS算法，通过代币抵押的方式选出部分共识节点进行BFT的共识，其减弱了异步假设并在PBFT的基础上融入了锁的概念，在部分同步的网络中共识节点能够通过两阶段通信达成共识。系统能够容忍1/3的故障节点，且不会产生分叉。在Tendermint的基础上，Hotstuff[13]将区块链的块链式结构和BFT的每一阶段融合，每阶段节点间对前一区块签名确认与新区块的构建同时进行，使算法在实现上更为简单，Hotstuff还使用了门限签名[14]降低算法的消息复杂度。
5. Paxos与Raft
共识算法是为了保障所存储信息的准确性与一致性而设计的一套机制。在传统的分布式系统中，最常使用的共识算法是基于Paxos的算法。在拜占庭将军问题[3]提出后，Lamport在1990年提出了Paxos算法用于解决特定条件下的系统一致性问题，Lamport于1998年重新整理并发表Paxos的论文[15]并于2001对Paxos进行了重新简述[16]。随后Paxos在一致性算法领域占据统治地位并被许多公司所采用，例如腾讯的Phxpaxos、阿里巴巴的X-Paxos、亚马逊的AWS的DynamoDB和谷歌MegaStore[17]等。这一类算法能够在节点数量有限且相对可信任的情况下，快速完成分布式系统的数据同步，同时能够容忍宕机错误（Crash Fault）。即在传统分布式系统不需要考虑参与节点恶意篡改数据等行为，只需要能够容忍部分节点发生宕机错误即可。但Paxos算法过于理论化，在理解和工程实现上都有着很大的难度。Ongaro等人在2013年发表论文提出Raft算法[18]，Raft与Paxos同样的效果并且更便于工程实现。
Raft中领导者占据绝对主导地位，必须保证服务器节点的绝对安全性，领导者一旦被恶意控制将造成巨大损失。而且交易量受到节点最大吞吐量的限制。目前许多联盟链在不考虑拜占庭容错的情况下，会使用Raft算法来提高共识效率。
6. 结合VRF的共识算法
在现有联盟链共识算法中，如果参与共识的节点数量增加，节点间的通信也会增加，系统的性能也会受到影响。如果从众多候选节点中选取部分节点组成共识组进行共识，减少共识节点的数量，则可以提高系统的性能。但这会降低安全性，而且候选节点中恶意节点的比例越高，选出来的共识组无法正常运行的概率也越高。为了实现从候选节点选出能够正常运行的共识组，并保证系统的高可用性，一方面需要设计合适的随机选举算法，保证选择的随机性，防止恶意节点对系统的攻击。另一方面需要提高候选节点中的诚实节点的比例，增加诚实节点被选进共识组的概率。
当前在公有链往往基于PoS类算法，抵押代币增加共识节点的准入门槛，通过经济学博弈增加恶意节点的作恶成本，然后再在部分通过筛选的节点中通过随机选举算法，从符合条件的候选节点中随机选举部分节点进行共识。
Dodis等人于1999年提出了可验证随机函数（Verifiable Random Functions，VRF）[19]。可验证随机函数是零知识证明的一种应用，即在公私钥体系中，持有私钥的人可以使用私钥和一条已知信息按照特定的规则生成一个随机数，在不泄露私钥的前提下，持有私钥的人能够向其他人证明随机数生成的正确性。VRF可以使用RSA或者椭圆曲线构建，Dodis等人在2002年又提出了基于Diffie-Hellman 困难性问题的可验证随机函数构造方法[20]，目前可验证随机函数在密钥传输领域和区块链领域都有了应用[21]。可验证随机函数的具体流程如下：
在公有链中，VRF已经在一些项目中得到应用，其中VRF多与PoS算法结合，所有想要参与共识的节点质押一定的代币成为候选节点，然后通过VRF从众多候选节点中随机选出部分共识节点。Zilliqa网络的新节点都必须先执行PoW，网络中的现有节点验证新节点的PoW并授权其加入网络。区块链项目Ontology设计的共识算法VBFT将VRF、PoS和BFT算法相结合，通过VRF在众多候选节点中随机选出共识节点并确定共识节点的排列顺序，可以降低恶意分叉对区块链系统的影响，保障了算法的公平性和随机性。图灵奖获得者Micali等人提出的Algorand[22]将PoS和VRF结合，节点可以采用代币质押的方式成为候选节点，然后通过非交互式的VRF算法选择部分节点组成共识委员会，然后由这部分节点执行类似PBFT共识算法，负责交易的快速验证，Algorand可以在节点为诚实节点的情况下保证系统正常运行。Kiayias等人提出的Ouroboros[23]在第二个版本Praos[24]引入了VRF代替伪随机数，进行分片中主节点的选择。以Algorand等算法使用的VRF算法为例，主要的流程如下：
公有链中设计使用的VRF中，节点被选为记账节点的概率往往和其持有的代币正相关。公有链的共识节点范围是无法预先确定的，所有满足代币持有条件的节点都可能成为共识节点，系统需要在数量和参与度都随机的节点中选择部分节点进行共识。而与公有链相比，联盟链参与共识的节点数量有限、节点已知，这种情况下联盟链节点之间可以通过已知的节点列表进行交互，这能有效防止公有链VRF设计时可能遇到的女巫攻击问题。
7. 结合分片技术的公式算法
分片技术是数据库中的一种技术，是将数据库中的数据切成多个部分，然后分别存储在多个服务器中。通过数据的分布式存储，提高服务器的搜索性能。区块链中，分片技术是将交易分配到多个由节点子集组成的共识组中进行确认，最后再将所有结果汇总确认的机制。分片技术在区块链中已经有一些应用，许多区块链设计了自己的分片方案。
Luu等人于2017年提出了Elastico协议，最先将分片技术应用于区块链中[25]。Elastico首先通过PoW算法竞争成为网络中的记账节点。然后按照预先确定的规则，这些节点被分配到不同的分片委员会中。每个分片委员会内部执行PBFT等传统拜占庭容错的共识算法，打包生成交易集合。在超过的节点对该交易集合进行了签名之后，交易集合被提交给共识委员会，共识委员会在验证签名后，最终将所有的交易集合打包成区块并记录在区块链上。
Elastico验证了分片技术在区块链中的可用性。在一定规模内，分片技术可以近乎线性地拓展吞吐量。但Elastico使用了PoW用于选举共识节点,这也导致随机数产生过程及PoW竞争共识节点的时间过长，使得交易延迟很高。而且每个分片内部采用的PBFT算法通讯复杂度较高。当单个分片中节点数量较多时，延迟也很高。
在Elastico的基础上，Kokoris-Kogias等人提出OmniLedger[26]，用加密抽签协议替代了PoW选择验证者分组，然后通过RandHound协议[27]将验证者归入不同分片。OmniLedger。OmniLedger在分片中仍然采用基于PBFT的共识算法作为分片中的共识算法[28]，并引入了Atomix协议处理跨分片的交易，共识过程中节点之间通信复杂度较高。当分片中节点数量增多、跨分片交易增多时，系统TPS会显著下降。
Wang等人在2019年提出了Monoxide[29]。在PoW区块链系统中引入了分片技术，提出了连弩挖矿算法（Chu ko-nu mining algorithm），解决了分片造成的算力分散分散问题，使得每个矿工可以同时在不同的分片进行分片，在不降低安全性的情况下提高了PoW的TPS。

⑷ Quorum介绍（二）：Quorum共识

我们知道，公共区块链是一个开放的社区，任何人都能够成为一个节点加入网络，在网络中计算，提交交易到链上等，因此公链是没有信任基础的，所以公链的共识第一要义就是证明交易的合法性和真实性，防止恶意成员的捣乱，效率不是第一要义。

与公链的环境不同，有准入门槛的企业链或者联盟链链上的所有成员在加入时实际上是已经获得了某些认可和许可的，因此企业链/联盟链上的成员是有一定信任基础的。在企业级链上我们没有必要使用POW或者POS这种浪费算力或者低效的交易共识。

Quorum提供了多种共识供用户采用：

在讲Raft前，有必要提一下Paxos算法，Paxos算法是Leslie Lamport于1990年提出的基于消息传递的一致性算法。然而，由于算法难以理解，刚开始并没有得到很多人的重视。其后，作者在八年后，也就是1998年在ACM上正式发表，然而由于算法难以理解还是没有得到重视。而作者之后用更容易接受的方法重新发表了一篇论文《Paxos Made Simple》。

可见，Paxos算法是有多难理解，即便现在放到很多高校，依然很多学生、教授都反馈Paxos算法难以理解。同时，Paxos算法在实际应用实现的时候也是比较困难的。这也是为什么会有后来Raft算法的提出。

Raft是实现分布式共识的一种算法，主要用来管理日志复制的一致性。它和Paxos的功能是一样，但是相比于Paxos，Raft算法更容易理解、也更容易应用到实际的系统当中。而Raft算法也是联盟链采用比较多的共识算法。

Raft一共有三种角色状态：

每个节点上都有一个倒计时器 (Election Timeout)，时间随机在 150ms 到 300ms 之间。有几种情况会重设 Timeout：

在分布式系统中，“时间同步”是一个很大的难题，因为每个机器可能由于所处的地理位置、机器环境等因素会不同程度造成时钟不一致，但是为了识别“过期信息”，时间信息必不可少。

Raft算法中就采用任期（Term）的概念，将时间切分为一个个的Term（同时每个节点自身也会本地维护currentTerm），可以认为是逻辑上的时间，如下图。

每一任期的开始都是一次领导人选举，一个或多个候选人（Candidate）会尝试成为领导（Leader）。如果一个人赢得选举，就会在该任期（Term）内剩余的时间担任领导人。在某些情况下，选票可能会被评分，有可能没有选出领导人（如t3），那么，将会开始另一任期，并且立刻开始下一次选举。Raft 算法保证在给定的一个任期最少要有一个领导人。

特殊情况的处理

在以太坊中节点本身并没有角色，因此在使用Raft共识时，我们称leader节点为挖矿节点：

Raft共识机制本身保证了同一时间点最多只有一个leader，因此用在以太坊模型下也只会有一个出块者，避免了同时出块或者算力浪费的情况。

在单笔交易(transaction)层级Quorum依然沿用了Ethereum的p2p传输机制，只有在块(block)层级才会使用Raft的传输机制。

其中需要注意到一点，在以太坊中一个节点收到块以后就会立刻记账，而在Quorum模型中，一个块的记录必须遵从Raft协议，每个节点从leader处收到块以后必须报告给leader确认收到以后，再由leader通知各个节点进行数据提交（记录）

在Quorum模型中新块的信息是很有可能和已有块的header信息不符的，最容易发生这种情况的就是选举人更替(挖矿节点更替)，具体描述如下：

假设有两个节点，node1和node2，node1是现有的leader，现有链的最新区块是0xbeda，它的父区块是0xacaa

对块“Extends”或者“No-op”的标记是在更上层完成的，并不由raft本身log记录机制实现。因为在raft内部，信息并不分为有效或无效，只有在区块链层面才会有有效区块和无效区块的含义。

需要注意的是，Quorum的这种记账机制和本身Ethereum的LVC（最长链机制）是完全不一样的

Quorum的出块频率默认是50ms一个块，可以通过 --raftblocktime 参数进行设置

投机性出块并不是以太坊Raft共识严格必须的核心机制之一，但是是提高出块效率的有效方式。

一个块从产生到实际被记录账本，走完整个raft流程实际上是需要耗费一定时间的。如果我们在上一个块被计入账本之后才开始产生下一个块，那么一笔交易想要成功被记录需要耗费较多的时间。

而在投机性(speculative minting)出块中，我们允许一个新块在它的父块被记录之前就产生。依次类推，在一段时间内，实际上会产生“投机链（speculative chain）”，在祖先块没有被记录进账本之前，一个一个新块已经依据先后关系组成了一条临时链片段，等待被记录。

对于已经被记录进投机块的交易，我们会在交易池中标记为“proposed transaction”

在之前我们说过，raft机制中是存在两个挖矿节点比赛出块和记账的可能的，因此，一条 speculative chain 中间的某一个块很有可能不会被记录到账本中。在这种情况下我们也会把交易池中的交易状态修改回来。( InvalidRaftOrdering event)

目前，Quorum并没有对speculative chain的长度做限制，但在它的未来规划中有讲这一点作为一个性能优化项加入开发进程，最后能够让一个挖矿节点即使在raft共识层没有连接上，它也可以离线一直出块，产生自己的speculative chain。

一条speculative chain有以下几个部分构成：

在块传输上我们使用etcd Raft默认的http传输，当然使用Ethereum的p2p传输也是可以的，但是Quorum团队在测试阶段发现，高负载的状态下，ETH p2p的性能没有raft p2p性能好。

Quorum使用50400端口作为Raft 传输层的默认监听端口，也可以通过 --raftport 参数自行设置。

一个集群默认的最大节点个数是25，可以通过 --maxpeers N 来设置，N是你的最大节点个数。

Quorum的IBFT其实就是PBFT，只不过摩根大通把它自己实现的PBFT叫做IBFT，所以IBFT的基本原理与PBFT是一样的，所不同的是,IBFT中把出块和共识的三阶段结合在了一起。

Istanbul BFT修改自PBFT算法，包括三个阶段： PRE-PREPARE 、 PREPARE 以及 COMMIT 。在 N 个节点的网络中，这个算法可以最多容忍 F 个出错节点，其中 N=3F+1 。

Istanbul BFT算法中的区块是确定的，意味着链没有分叉并且合法的区块一定是在链中。为了防止一个恶意节点生成不同的链，在把区块插入进链 之前 ，每一个validator必须把 2F + 1 个 COMMIT 签名放进区块头的 extraData 字段。因此，区块是可以自我验证的（因为有签名）并且轻客户端也支持。

然而动态的 extraData 也会造成区块的hash计算问题。因为一个区块可以被不同的validator验证，所以会有不同的签名，所以同一个区块会有不同的hash。解决的方案是，计算区块hash的时候把 COMMIT 签名排除在外。因此我们任然可以在保证block hash一致性的同时进行共识验证。

由于Ethereum POA共识在网上已经有大量介绍，笔者这里就不多做详细介绍，只对重要特点和POA的工作流程做大致梳理和介绍

⑸ paxos算法是什么

Paxos算法是莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport，就是LaTeX中的＂La"，此人现在在微软研究院）于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。这个算法被认为是类似算法中最有效的。

兰伯特提出的Paxos算法包含2个部分：

一个是Basic Paxos算法，描述的是多节点之间如何就某个值（提案Value）达成共识；

另一个是Multi-Paxos思想，描述的是执行多个Basic Paxos实例，就一系列值达成共识

可因为兰伯特提到的Multi-Paxos思想，缺少代码实现的必要细节（比如怎么选举领导者），所以在理解上比较难。Basic Paxos是Multi-Paxos思想的核心。

(5)paxos算法比特币扩展阅读

背景

Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。

为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。

一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。因此从20世纪80年代起对于一致性算法的研究就没有停止过。节点通信存在两种模型：共享内存（Shared memory）和消息传递（Messages passing）。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。

⑹ 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。

⑺ 区块链技术的六大核心算法

区块链技术的六大核心算法
区块链核心算法一：拜占庭协定
拜占庭的故事大概是这么说的：拜占庭帝国拥有巨大的财富，周围10个邻邦垂诞已久，但拜占庭高墙耸立，固若金汤，没有一个单独的邻邦能够成功入侵。任何单个邻邦入侵的都会失败，同时也有可能自身被其他9个邻邦入侵。拜占庭帝国防御能力如此之强，至少要有十个邻邦中的一半以上同时进攻，才有可能攻破。然而，如果其中的一个或者几个邻邦本身答应好一起进攻，但实际过程出现背叛，那么入侵者可能都会被歼灭。于是每一方都小心行事，不敢轻易相信邻国。这就是拜占庭将军问题。
在这个分布式网络里：每个将军都有一份实时与其他将军同步的消息账本。账本里有每个将军的签名都是可以验证身份的。如果有哪些消息不一致，可以知道消息不一致的是哪些将军。尽管有消息不一致的，只要超过半数同意进攻，少数服从多数，共识达成。
由此，在一个分布式的系统中，尽管有坏人，坏人可以做任意事情(不受protocol限制)，比如不响应、发送错误信息、对不同节点发送不同决定、不同错误节点联合起来干坏事等等。但是，只要大多数人是好人，就完全有可能去中心化地实现共识
区块链核心算法二：非对称加密技术
在上述拜占庭协定中，如果10个将军中的几个同时发起消息，势必会造成系统的混乱，造成各说各的攻击时间方案，行动难以一致。谁都可以发起进攻的信息，但由谁来发出呢?其实这只要加入一个成本就可以了，即：一段时间内只有一个节点可以传播信息。当某个节点发出统一进攻的消息后，各个节点收到发起者的消息必须签名盖章，确认各自的身份。
在如今看来，非对称加密技术完全可以解决这个签名问题。非对称加密算法的加密和解密使用不同的两个密钥.这两个密钥就是我们经常听到的”公钥”和”私钥”。公钥和私钥一般成对出现, 如果消息使用公钥加密,那么需要该公钥对应的私钥才能解密; 同样，如果消息使用私钥加密,那么需要该私钥对应的公钥才能解密。
区块链核心算法三：容错问题
我们假设在此网络中，消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送，并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外，节点的行为可以是任意的：可以随时加入、退出网络，可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等，还可能发生各种人为或非人为的故障。我们的算法对由共识节点组成的共识系统，提供的容错能力，这种容错能力同时包含安全性和可用性，并适用于任何网络环境。
区块链核心算法四：Paxos 算法(一致性算法)
Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。节点通信存在两种模型：共享内存和消息传递。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。
区块链核心算法五：共识机制
区块链共识算法主要是工作量证明和权益证明。拿比特币来说，其实从技术角度来看可以把PoW看做重复使用的Hashcash，生成工作量证明在概率上来说是一个随机的过程。开采新的机密货币，生成区块时，必须得到所有参与者的同意，那矿工必须得到区块中所有数据的PoW工作证明。与此同时矿工还要时时观察调整这项工作的难度，因为对网络要求是平均每10分钟生成一个区块。
区块链核心算法六：分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在网络中的各个角落。所以，分布式存储技术并不是每台电脑都存放完整的数据，而是把数据切割后存放在不同的电脑里。就像存放100个鸡蛋，不是放在同一个篮子里，而是分开放在不同的地方，加起来的总和是100个。

⑻ 说到分布式，重要的Paxos算法你看透了么

开源分布式锁组件 Google Chubby 的作者 Mike Burrows 说——

这个世界上只有一种一致性算法，那就是 Paxos 算法，其他的算法都是残次品。

Paxos 算法虽然重要，但也复杂。

Quorum 机制

在说 Paxos 算法之前，先来看分布式系统中的 Quorum 选举算法。

在各种一致性算法中都可以看到 Quorum 机制的身影，主要数学思想来源于抽屉原理：在 N 个副本中，一次更新成功的如果有 W 个，那么我在读取数据时是要从大于 N－W 个副本中读取，这样就能至少读到一个更新的数据了。

和 Quorum 机制对应的是 WARO（Write All Read one），是一种简单的副本控制协议，当 Client 请求向某副本写数据时（更新数据），只有当所有的副本都更新成功之后，这次写操作才算成功，否则视为失败。

WARO 优先保证读服务，从而保证了所有的副本一致，只需要读任何一个副本上的数据即可。

写服务的可用性较低，假设有 N 个副本，N－1 个都宕机了，剩下的那个副本仍能提供读服务；李运但是只要有一个副本宕机了，写服务就不会成功。

WARO 牺牲了更新服务的可用性，最大程度地增强了读服务的可用性，而 Quorum 就是在更新服务和读服务之间进行的一个折衷。

1. Quorum 定义

Quorum 的定义如下——

假设有 N 个副本，更新操作 wi 在 W 个副本中更新成功之后，才认为此次更新操作 wi 成功，把这次成功提交的更新操作氏衫对应的数据叫作“成功提交的数据”。

对于读操作而言，至少需要读 R 个副本才能读到此次更新的数据，其中，W+R>N ，即 W 和 R 有重叠，一般，W+R=N+1。

N = 存储数据副本的数量

W = 更新成功所需的副本

R = 一次数据对象读取要访问的副本的数量

Quorum 就是限定了一次需要读取至少 N+1-W 的副本数据。

举个例子，我们维护了 10 个副本，一次成功更新了 3 个，那么至少需要读取 8 个副本的数据，可以保证我们哪核梁读到最新的数据。

2. Quorum 的应用

Quorum 机制无法保证强一致性，也就是无法实现任何时刻任何用户或节点都可以读到最近一次成功提交的副本数据。

需要配合一个获取最新成功提交的版本号的 metadata 服务，这样可以确定最新已经成功提交的版本号，然后从已经读到的数据中就可以确认最新写入的数据。

Quorum 是分布式系统中常用的一种机制，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，在 Paxos、Raft 和 ZooKeeper 的 Zab 等算法中，都可以看到 Quorum 机制的应用。

Paxos

1. Paxos 的节点角色

在 Paxos 协议中，有三类节点角色，分别是Proposer、Acceptor和Learner，另外还有一个Client作为产生议题者。

上述三类角色只是逻辑上的划分，在工作实践中，一个节点可以同时充当这三类角色。

Proposer 提案者

在流程开始时，Proposer 提出议案，也就是 value。在工程中 value 可以是任何操作，比如“修改某个变量的值为某个新值”。

Proposer 可以有多个，不同的 Proposer 可以提出不同的甚至矛盾的 value，比如某个 Proposer 提议“将变量X设置为1”，另一个 Proposer 提议“将变量X设置为2”，但对同一轮 Paxos 过程，最多只有一个 value 被批准。

Acceptor 批准者

在集群中，Acceptor 有 N 个，Acceptor 之间完全对等独立，Proposer 提出的 value 必须获得超过半数（N/2+1）的 Acceptor 批准后才能通过。

Learner 学习者

Learner 不参与选举，而是学习被批准的 value，在 Paxos 中，Learner 主要参与相关的状态机同步流程。

这里 Leaner 的流程就参考了 Quorum 议会机制，某个 value 需要获得 W=N/2+1 的 Acceptor 批准，Learner 需要至少读取 N/2+1 个 Accpetor，最多读取 N 个 Acceptor 的结果后，才能学习到一个通过的 value。

Client 产生议题者

Client 作为产生议题者，实际不参与选举过程，比如发起修改请求的来源等。

2. Proposer 与 Acceptor 之间的交互

Paxos 中，Proposer 和 Acceptor 是算法核心角色。Paxos 描述的就是在一个由多个 Proposer 和多个 Acceptor 构成的系统中，如何让多个 Acceptor 针对 Proposer 提出的多种提案达成一致的过程，而 Learner 只是“学习”最终被批准的提案。

Proposer 与 Acceptor 之间的交互主要有 4 类消息通信，对应 Paxos 算法的两个阶段 4 个过程。

3. Paxos 选举过程

选举过程可以分为两个部分，准备阶段和选举阶段，可以查看下面的时序图：

3.1 Phase 1 准备阶段

Proposer 生成全局唯一且递增的 ProposalID，向 Paxos 集群的所有机器发送 Prepare 请求，这里不携带 value，只携带 N，即 ProposalID。

Acceptor 收到 Prepare 请求后，判断收到的 ProposalID 是否比之前已响应的所有提案的 N 大。

如果是，则——

在本地持久化N，可记为Max_N

回复请求，并带上已经 accept 的提案中N最大的 value，如果此时还没有已经 accept 的提案，则返回 value 为空

做出承诺，不会 accept 任何小于Max_N的提案

如果否，则——

不回复或者回复Error。

3.2 Phase 2 选举阶段

为了方便描述，我们把 Phase 2 选举阶段继续拆分为 P2a、P2b 和 P2c。

P2a：Proposer 发送 Accept

经过一段时间后，Proposer 收集到一些 Prepare 回复，有下列几种情况：

(1) 若回复数量 > 一半的 Acceptor 数量，且所有回复的 value 都为空时，则 Porposer 发出 accept 请求，并带上自己指定的 value。

(2) 若回复数量 > 一半的 Acceptor 数量，且有的回复 value 不为空时，则 Porposer 发出 accept 请求，并带上回复中 ProposalID 最大的 value，作为自己的提案内容。

(3) 若回复数量 <= 一半的 Acceptor 数量时，则尝试更新生成更大的 ProposalID，再转到准备阶段执行。

P2b：Acceptor 应答 Accept

Accpetor 收到 Accpet 请求后，判断：

(1) 若收到的N>=Max_N（一般情况下是等于），则回复提交成功，并持久化N和 value；

(2) 若收到的N

P2c：Proposer 统计投票

经过一段时间后，Proposer 会收集到一些 Accept 回复提交成功的情况，比如：

(1) 当回复数量 > 一半的 Acceptor 数量时，则表示提交 value 成功，此时可以发一个广播给所有的 Proposer、Learner，通知它们已 commit 的 value；

(2) 当回复数量 <= 一半的 Acceptor 数量时，则尝试更新生成更大的 ProposalID，转到准备阶段执行。

(3) 当收到一条提交失败的回复时，则尝试更新生成更大的 ProposalID，也会转到准备阶段执行。

Paxos 常见的问题

如果半数以内的 Acceptor 失效，如何正常运行？

在 Paxos 流程中，如果出现半数以内的 Acceptor 失效，可以分为两种情况。

第一种，如果半数以内的 Acceptor 失效时还没确定最终的 value，此时所有的 Proposer 会重新竞争提案，最终有一个提案会成功提交。

第二种，如果半数以内的 Acceptor 失效时已确定最终的 value，此时所有的 Proposer 提交前必须以最终的 value 提交，也就是 value 实际已经生效，此值可以被获取，并不再修改。

Acceptor 需要接受更大的 N，也就是 ProposalID，这有什么意义？

这种机制可以防止其中一个 Proposer 崩溃宕机产生阻塞问题，允许其他 Proposer 用更大 ProposalID 来抢占临时的访问权。

如何产生唯一的编号，也就是 ProposalID？

在《Paxos made simple》的论文中提到，唯一编号是让所有的 Proposer 都从不相交的数据集合中进行选择，需要保证在不同 Proposer 之间不重复。

比如系统有 5 个 Proposer，则可为每一个 Proposer 分配一个标识j(0~4)，那么每一个 Proposer 每次提出决议的编号可以为5*i+j，i可以用来表示提出议案的次数。

总之，Paxos 是经典的分布式协议，理解了以后，学习其他分布式协议会简单很多。

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⑼ 区块链常见的三大共识机制

区块链是建立在P2P网络，由节点参与的分布式账本系统，最大的特点是“去中心化”。也就是说在区块链系统中，用户与用户之间、用户与机构之间、机构与机构之间，无需建立彼此之间的信任，只需依靠区块链协议系统就能实现交易。

可是，要如何保证账本的准确性，权威性，以及可靠性？区块链网络上的节点为什么要参与记账？节点如果造假怎么办？如何防止账本被篡改？如何保证节点间的数据一致性？……这些都是区块链在建立“去中心化”交易时需要解决的问题，由此产生了共识机制。

所谓“共识机制”，就是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；当出现意见不一致时，在没有中心控制的情况下，若干个节点参与决策达成共识，即在互相没有信任基础的个体之间如何建立信任关系。

区块链技术正是运用一套基于共识的数学算法，在机器之间建立“信任”网络，从而通过技术背书而非中心化信用机构来进行全新的信用创造。

不同的区块链种类需要不同的共识算法来确保区块链上最后的区块能够在任何时候都反应出全网的状态。

目前为止，区块链共识机制主要有以下几种：POW工作量证明、POS股权证明、DPOS授权股权证明、Paxos、PBFT（实用拜占庭容错算法）、dBFT、DAG（有向无环图）

接下来我们主要说说常见的POW、POS、DPOS共识机制的原理及应用场景

概念：

工作量证明机制（Proof of work ），最早是一个经济学名词，指系统为达到某一目标而设置的度量方法。简单理解就是一份证明，用来确认你做过一定量的工作，通过对工作的结果进行认证来证明完成了相应的工作量。

工作量证明机制具有完全去中心化的优点，在以工作量证明机制为共识的区块链中，节点可以自由进出，并通过计算随机哈希散列的数值解争夺记账权，求得正确的数值解以生成区块的能力是节点算力的具体表现。

应用：

POW最著名的应用当属比特币。在比特币网络中，在Block的生成过程中，矿工需要解决复杂的密码数学难题，寻找到一个符合要求的Block Hash由N个前导零构成，零的个数取决于网络的难度值。这期间需要经过大量尝试计算（工作量），计算时间取决于机器的哈希运算速度。

而寻找合理hash是一个概率事件，当节点拥有占全网n%的算力时，该节点即有n/100的概率找到Block Hash。在节点成功找到满足的Hash值之后，会马上对全网进行广播打包区块，网络的节点收到广播打包区块，会立刻对其进行验证。

如果验证通过，则表明已经有节点成功解迷，自己就不再竞争当前区块，而是选择接受这个区块，记录到自己的账本中，然后进行下一个区块的竞争猜谜。网络中只有最快解谜的区块，才会添加的账本中，其他的节点进行复制，以此保证了整个账本的唯一性。

假如节点有任何的作弊行为，都会导致网络的节点验证不通过，直接丢弃其打包的区块，这个区块就无法记录到总账本中，作弊的节点耗费的成本就白费了，因此在巨大的挖矿成本下，也使得矿工自觉自愿的遵守比特币系统的共识协议，也就确保了整个系统的安全。

优缺点

优点：结果能被快速验证，系统承担的节点量大，作恶成本高进而保证矿工的自觉遵守性。

缺点：需要消耗大量的算法，达成共识的周期较长

概念：

权益证明机制（Proof of Stake），要求证明人提供一定数量加密货币的所有权。

权益证明机制的运作方式是，当创造一个新区块时，矿工需要创建一个“币权”交易，交易会按照预先设定的比例把一些币发送给矿工本身。权益证明机制根据每个节点拥有代币的比例和时间，依据算法等比例地降低节点的挖矿难度，从而加快了寻找随机数的速度。

应用：

2012年，化名Sunny King的网友推出了Peercoin（点点币），是权益证明机制在加密电子货币中的首次应用。PPC最大创新是其采矿方式混合了POW及POS两种方式，采用工作量证明机制发行新币，采用权益证明机制维护网络安全。

为了实现POS，Sunny King借鉴于中本聪的Coinbase，专门设计了一种特殊类型交易，叫Coinstake。

上图为Coinstake工作原理，其中币龄指的是货币的持有时间段，假如你拥有10个币，并且持有10天，那你就收集到了100天的币龄。如果你使用了这10个币，币龄被消耗（销毁）了。

优缺点：

优点：缩短达成共识所需的时间，比工作量证明更加节约能源。

缺点：本质上仍然需要网络中的节点进行挖矿运算，转账真实性较难保证

概念：

授权股权证明机制（Delegated Proof of Stake），与董事会投票类似，该机制拥有一个内置的实时股权人投票系统，就像系统随时都在召开一个永不散场的股东大会，所有股东都在这里投票决定公司决策。

授权股权证明在尝试解决传统的PoW机制和PoS机制问题的同时，还能通过实施科技式的民主抵消中心化所带来的负面效应。基于DPoS机制建立的区块链的去中心化依赖于一定数量的代表，而非全体用户。在这样的区块链中，全体节点投票选举出一定数量的节点代表，由他们来代理全体节点确认区块、维持系统有序运行。

同时，区块链中的全体节点具有随时罢免和任命代表的权力。如果必要，全体节点可以通过投票让现任节点代表失去代表资格，重新选举新的代表，实现实时的民主。

应用：

比特股（Bitshare）是一类采用DPOS机制的密码货币。通过引入了见证人这个概念，见证人可以生成区块，每一个持有比特股的人都可以投票选举见证人。得到总同意票数中的前N个（N通常定义为101）候选者可以当选为见证人，当选见证人的个数（N）需满足：至少一半的参与投票者相信N已经充分地去中心化。

见证人的候选名单每个维护周期（1天）更新一次。见证人然后随机排列，每个见证人按序有2秒的权限时间生成区块，若见证人在给定的时间片不能生成区块，区块生成权限交给下一个时间片对应的见证人。DPoS的这种设计使得区块的生成更为快速，也更加节能。

DPOS充分利用了持股人的投票，以公平民主的方式达成共识，他们投票选出的N个见证人，可以视为N个矿池，而这N个矿池彼此的权利是完全相等的。持股人可以随时通过投票更换这些见证人（矿池），只要他们提供的算力不稳定，计算机宕机，或者试图利用手中的权力作恶。

优缺点：

优点：缩小参与验证和记账节点的数量，从而达到秒级的共识验证

缺点：中心程度较弱，安全性相比POW较弱，同时节点代理是人为选出的，公平性相比POS较低，同时整个共识机制还是依赖于代币的增发来维持代理节点的稳定性。

⑽ 常见的共识算法介绍

在异步系统中，需要主机之间进行状态复制，以保证每个主机达成一致的状态共识。而在异步系统中，主机之间可能出现故障，因此需要在默认不可靠的异步网络中定义容错协议，以确保各个主机达到安全可靠的状态共识。

共识算法其实就是一组规则，设置一组条件，筛选出具有代表性的节点。在区块链系统中，存在很多这样的筛选方案，如在公有链中的POW、Pos、DPOS等，而在不需要货币体系的许可链或私有链中，绝对信任的节点、高效的需求是公有链共识算法不能提供的，对于这样的区块链，传统的一致性共识算法成为首选，如PBFT、PAXOS、RAFT等。

目录

一、BFT（拜占庭容错技术）

二、PBFT（实用拜占庭容错算法）

三、PAXOS

四、Raft

五、POW（工作量证明）

六、POS（权益证明）

七、DPOS（委任权益证明）

八、Ripple

拜占庭弄错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击的原因，计算机和网络出现不可预测的行为。拜占庭容错用来处理这种异常行为，并满足所要解决问题的规范。

拜占庭容错系统是一个拥有n台节点的系统，整个系统对于每一个请求，满足以下条件：

1）所有非拜占庭节点使用相同的输入信息，产生同样的结果；

2）如果输入的信息正确，那么所有非拜占庭节点必须接收这个信息，并计算相应的结果。

拜占庭系统普遍采用的假设条件包括：

1）拜占庭节点的行为可以是任意的，拜占庭节点之间可以共谋；

2）节点之间的错误是不相关的；

3）节点之间通过异步网络连接，网络中的消息可能丢失、乱序并延时到达，但大部分协议假设消息在有限的时间里能传达到目的地；

4）服务器之间传递的信息，第三方可以嗅探到，但是不能篡改、伪造信息的内容和验证信息的完整性。

拜占庭容错由于其理论上的可行性而缺乏实用性，另外还需要额外的时钟同步机制支持，算法的复杂度也是随节点的增加而指数级增加。

实用拜占庭容错降低了拜占庭协议的运行复杂度，从指数级别降低到多项式级别。

PBFT是一种状态机副本复制算法，即服务作为状态机进行建模，状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。PBFT要求共同维护一个状态。需要运行三类基本协议，包括一致性协议、检查点协议和视图更换协议。

一致性协议。一致性协议至少包含若干个阶段：请求（request）、序号分配（pre-prepare）和响应（reply），可能包含相互交互（prepare），序号确认（commit）等阶段。

PBFT通信模式中，每个客户端的请求需要经过5个阶段。由于客户端不能从服务器端获得任何服务器运行状态的信息，PBFT中主节点是否发生错误只能由服务器监测。如果服务器在一段时间内都不能完成客户端的请求，则会触发视图更换协议。

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。

［2.1］序号分配阶段，主节点给请求赋值一个序列号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；

［2.2］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；

［2.3］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以响应。

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。

PBFT一般适合有对强一致性有要求的私有链和联盟链，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。

在有些分布式场景下，其假设条件不需要考虑拜占庭故障，而只是处理一般的死机故障。在这种情况下，采用Paxos等协议会更加高效。。PAXOS是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

PAXOS中有三类角色Proposer、Acceptor及Learner，主要交互过程在Proposer和Acceptor之间。算法流程分为两个阶段：

phase 1

a) proposer向网络内超过半数的acceptor发送prepare消息

b) acceptor正常情况下回复promise消息

phase 2

a) 在有足够多acceptor回复promise消息时，proposer发送accept消息

b) 正常情况下acceptor回复accepted消息

流程图如图所示：

PAXOS协议用于微信PaxosStore中，每分钟调用Paxos协议过程数十亿次量级。

Paxos是Lamport设计的保持分布式系统一致性的协议。但由于Paxos非常复杂，比较难以理解，因此后来出现了各种不同的实现和变种。Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法，意在取代目前广为使用的Paxos算法。

Raft最初是一个用于管理复制日志的共识算法，它是在非拜占庭故障下达成共识的强一致协议。Raft实现共识过程如下：首先选举一个leader，leader从客户端接收记账请求、完成记账操作、生成区块，并复制到其他记账节点。leader有完全的管理记账权利，例如，leader能够决定是否接受新的交易记录项而无需考虑其他的记账节点，leader可能失效或与其他节点失去联系，这时，重新选出新的leader。

在Raft中，每个节点会处于以下三种状态中的一种：

（1）follower：所有结点都以follower的状态开始。如果没收到leader消息则会变成candidate状态；

（2）candidate：会向其他结点“拉选票”，如果得到大部分的票则成为leader。这个过程就叫做Leader选举(Leader Election)；

（3）leader：所有对系统的修改都会先经过leader。每个修改都会写一条日志(log entry)。leader收到修改请求后的过程如下：此过程叫做日志复制（Log Replication）

1）复制日志到所有follower结点

2）大部分结点响应时才提交日志

3）通知所有follower结点日志已提交

4）所有follower也提交日志

5）现在整个系统处于一致的状态

Raft阶段主要分为两个，首先是leader选举过程，然后在选举出来的leader基础上进行正常操作，比如日志复制、记账等。

（1）leader选举

当follower在选举时间内未收到leader的消息，则转换为candidate状态。在Raft系统中：

1）任何一个服务器都可以成为候选者candidate，只要它向其他服务器follower发出选举自己的请求。

2）如果其他服务器同意了，发出OK。如果在这个过程中，有一个follower宕机，没有收到请求选举的要求，此时候选者可以自己选自己，只要达到N/2+1的大多数票，候选人还是可以成为leader的。

3）这样这个候选者就成为了leader领导人，它可以向选民也就是follower发出指令，比如进行记账。

4）以后通过心跳消息进行记账的通知。

5）一旦这个leader崩溃了，那么follower中有一个成为候选者，并发出邀票选举。

6）follower同意后，其成为leader，继续承担记账等指导工作。

（2）日志复制

记账步骤如下所示：

1）假设leader已经选出，这时客户端发出增加一个日志的要求；

2）leader要求follower遵从他的指令，将这个新的日志内容追加到各自日志中；

3）大多数follower服务器将交易记录写入账本后，确认追加成功，发出确认成功信息；

4）在下一个心跳消息中，leader会通知所有follower更新确认的项目。

对于每个新的交易记录，重复上述过程。

在这一过程中，若发生网络通信故障，使得leader不能访问大多数follower了，那么leader只能正常更新它能访问的那些follower服务器。而大多数的服务器follower因为没有了leader，他们将重新选举一个候选者作为leader，然后这个leader作为代表与外界打交道，如果外界要求其添加新的交易记录，这个新的leader就按上述步骤通知大多数follower。当网络通信恢复，原先的leader就变成follower，在失联阶段，这个老leader的任何更新都不能算确认，必须全部回滚，接收新的leader的新的更新。

在去中心账本系统中，每个加入这个系统的节点都要保存一份完整的账本，但每个节点却不能同时记账，因为节点处于不同的环境，接收不同的信息，如果同时记账，必然导致账本的不一致。因此通过同时来决定那个节点拥有记账权。

在比特币系统中，大约每10分钟进行一轮算力竞赛，竞赛的胜利者，就获得一次记账的权力，并向其他节点同步新增账本信息。

PoW系统的主要特征是计算的不对称性。工作端要做一定难度的工作才能得出一个结果，而验证方却很容易通过结果来检查工作端是不是做了相应的工作。该工作量的要求是，在某个字符串后面连接一个称为nonce的整数值串，对连接后的字符串进行SHA256哈希运算，如果得到的哈希结果（以十六进制的形式表示）是以若干个0开头的，则验证通过。

比特币网络中任何一个节点，如果想生成一个新的区块并写入区块链，必须解出比特币网络出的PoW问题。关键的3个要素是 工作量证明函数、区块及难度值 。工作量证明函数是这道题的计算方法，区块决定了这道题的输入数据，难度值决定了这道题所需要的计算量。

（1）工作量证明函数就是<u style="box-sizing: border-box;"> SHA256 </u>

比特币的区块由区块头及该区块所包含的交易列表组成。拥有80字节固定长度的区块头，就是用于比特币工作量证明的输入字符串。

（2）难度的调整是在每个完整节点中独立自动发生的。每2016个区块，所有节点都会按统一的公式自动调整难度。如果区块产生的速率比10分钟快则增加难度，比10分钟慢则降低难度。

公式可以总结为：新难度值=旧难度值×（过去2016个区块花费时长/20160分钟）

工作量证明需要有一个目标值。比特币工作量证明的目标值（Target）的计算公式：目标值=最大目标值/难度值

其中最大目标值为一个恒定值：

目标值的大小与难度值成反比。比特币工作量证明的达成就是矿工计算出来的 区块哈希值必须小于目标值 。

（3）PoW能否解决拜占庭将军问题

比特币的PoW共识算法是一种概率性的拜占庭协议（Probabilistic BA）

当不诚实的算力小于网络总算力的50%时，同时挖矿难度比较高（在大约10分钟出一个区块情况下）比特币网络达到一致性的概念会随确认区块的数目增多而呈指数型增加。但当不诚实算力具一定规模，甚至不用接近50%的时候，比特币的共识算法并不能保证正确性，也就是，不能保证大多数的区块由诚实节点来提供。

比特币的共识算法不适合于私有链和联盟链。其原因首先是它是一个最终一致性共识算法，不是一个强一致性共识算法。第二个原因是其共识效率低。

扩展知识： 一致性

严格一致性，是在系统不发生任何故障，而且所有节点之间的通信无需任何时间这种理想的条件下，才能达到。这个时候整个系统就等价于一台机器了。在现实中，是不可能达到的。

强一致性，当分布式系统中更新操作完成之后，任何多个进程或线程，访问系统都会获得最新的值。

弱一致性，是指系统并不保证后续进程或线程的访问都会返回最新的更新的值。系统在数据成功写入之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体承诺多久读到。但是会尽可能保证在某个时间级别（秒级）之后。可以让数据达到一致性状态。

最终一致性是弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。也就是说，如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。

在股权证明PoS模式下，有一个名词叫币龄，每个币每天产生1币龄，比如你持有100个币，总共持有了30天，那么，此时你的币龄就为3000，这个时候，如果你发现了一个PoS区块，你的币龄就会被清空为0。你每被清空365币龄，你将会从区块中获得0.05个币的利息(假定利息可理解为年利率5%)，那么在这个案例中，利息 = 3000 * 5% / 365 = 0.41个币，这下就很有意思了，持币有利息。

点点币（Peercoin）是首先采用权益证明的货币。，点点币的权益证明机制结合了随机化与币龄的概念，未使用至少30天的币可以参与竞争下一区块，越久和越大的币集有更大的可能去签名下一区块。一旦币的权益被用于签名一个区块，则币龄将清为零，这样必须等待至少30日才能签署另一区块。

PoS机制虽然考虑到了PoW的不足，但依据权益结余来选择，会导致首富账户的权力更大，有可能支配记账权。股份授权证明机制（Delegated Proof of Stake，DPoS）的出现正是基于解决PoW机制和PoS机制的这类不足。

比特股（Bitshare）是一类采用DPoS机制的密码货币。它的原理是，让每一个持有比特股的人进行投票，由此产生101位代表 , 我们可以将其理解为101个超级节点或者矿池，而这101个超级节点彼此的权利是完全相等的。如果代表不能履行他们的职责（当轮到他们时，没能生成区块），他们会被除名，网络会选出新的超级节点来取代他们。

比特股引入了见证人这个概念，见证人可以生成区块，每一个持有比特股的人都可以投票选举见证人。得到总同意票数中的前N个（N通常定义为101）候选者可以当选为见证人，当选见证人的个数（N）需满足：至少一半的参与投票者相信N已经充分地去中心化。

见证人的候选名单每个维护周期（1天）更新一次。见证人然后随机排列，每个见证人按序有2秒的权限时间生成区块，若见证人在给定的时间片不能生成区块，区块生成权限交给下一个时间片对应的见证人。

比特股还设计了另外一类竞选，代表竞选。选出的代表拥有提出改变网络参数的特权，包括交易费用、区块大小、见证人费用和区块区间。若大多数代表同意所提出的改变，持股人有两周的审查期，这期间可以罢免代表并废止所提出的改变。这一设计确保代表技术上没有直接修改参数的权利以及所有的网络参数的改变最终需得到持股人的同意。

Ripple（瑞波）是一种基于互联网的开源支付协议，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。每隔几秒，Ripple网络将进行如下共识过程：

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。该共识算法只适合于权限链（Permissioned chain）的场景。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。

在区块链网络中，由于应用场景的不同，所设计的目标各异，不同的区块链系统采用了不同的共识算法。一般来说，在私有链和联盟链情况下，对一致性、正确性有很强的要求。一般来说要采用强一致性的共识算法。而在公有链情况下，对一致性和正确性通常没法做到百分之百，通常采用最终一致性（Eventual Consistency）的共识算法。

共识算法的选择与应用场景高度相关，可信环境使用paxos 或者raft，带许可的联盟可使用pbft ，非许可链可以是pow，pos，ripple共识等，根据对手方信任度分级，自由选择共识机制。