区块链拜占庭将军解释

Ⅰ 刚刚了解，谁能告诉我区块链是什么通俗解释一下区块链技术的方法

大家共同记账的方式，也被称为“分布式”或“去中心化”，因为人人都记账，且账本的准确性由程式算法决定，而非某个权威机构。

这就是区块链，核心讲完了，区块链就这么简单，一个共同记账的账本

区块链技术六大核心算法：

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。

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。

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看成重复使用的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。想了解更多可以多利用网络搜索，网络搜索结果-小知识

Ⅱ Byzantinefailures——拜占庭将军是什么

拜占庭将军问题是由莱斯利·兰伯特提出的点对点通信中的基本问题。含义是在存在消息丢失的不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的。因此对一致性的研究一般假设信道是可靠的，或不存在本问题。

Ⅲ 数字货币双花 拜占庭将军是什么意思

拜占庭将军问题在我看来是提出了一个错误模型。即错误节点可以做任意事情（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。总之就是说，没有节点会出现比这更严重的错误。
很显然，拜占庭错误是overly
pessimistic的模型，因为这种错误实际环境中比较少见。那么为什么要研究这个模型呢看其中最简单的一个原因是，如果某个一致性算法能够保证在系统出现f个拜占庭错误时保持系统一致，那么这个算法也就能够保证在出现f个任意其他错误的时候也保持系统一致。
错误模型有上限，肯定也就有一个下限（overly
optimistic，没有比它还要弱的模型）。这个下限就是‘fail-stop’模型。这个模型的假设是：当一个节点出错，这个节点会停止运行，并且其他所有节点都知道这个节点发生了错误。用同样的逻辑，如果某个一致性算法不能保证在系统出现f个错误的时候保持一致，那么这个算法也就没法处理其他f个任意其他问题。
应用这些错误模型，可以对不同算法进行比较，也可以对具体算法的cost进行讨论。

Ⅳ 如何理解拜占庭将军问题

拜占庭将军问题（Byzantine failures），是由莱斯利·兰伯特提出的点对点通信中的基本问题。含义是在存在消息丢失的不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的。因此对一致性的研究一般假设信道是可靠的，或不存在本问题。
拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔，是东罗马帝国的首都。由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔，为了防御目的，因此每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信差传消息。 在战争的时候，拜占庭军队内所有将军和副官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，左右将军们的决定又扰乱整体军队的秩序。在进行共识时，结果并不代表大多数人的意见。这时候，在已知有成员谋反的情况下，其余忠诚的将军在不受叛徒的影响下如何达成一致的协议，拜占庭问题就此形成。
拜占庭将军问题是一个协议问题，拜占庭帝国军队的将军们必须全体一致的决定是否攻击某一支敌军。问题是这些将军在地理上是分隔开来的，并且将军中存在叛徒。叛徒可以任意行动以达到以下目标：欺骗某些将军采取进攻行动；促成一个不是所有将军都同意的决定，如当将军们不希望进攻时促成进攻行动；或者迷惑某些将军，使他们无法做出决定。如果叛徒达到了这些目的之一，则任何攻击行动的结果都是注定要失败的，只有完全达成一致的努力才能获得胜利。
拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错协议必须处理这些失效，并且这些协议还要满足所要解决的问题要求的规范。这些算法通常以其弹性t作为特征，t表示算法可以应付的错误进程数。
很多经典算法问题只有在n ≥ 3t+1时才有解，如拜占庭将军问题，其中n是系统中进程的总数。

Ⅳ 理论上区块链怎么解决拜占庭将军问题

拜占庭将军问题（以下简称“共识问题”）的正式表述是：如何在一个不基于信任的分布式网络中就信息达成共识？这个表述听起来有些晦涩，但其本质并不复杂，下面的例子与共识问题虽然并不完全一致，但却有助于我们的理解[9]。

想象一下在遥远的拜占庭时代，有一个富饶的城邦，金银珠宝绫罗绸缎应有尽有，它的领主哆啦A梦独享着这一切奢华与荣耀。而在城邦的外围，四位拜占庭将军大雄、胖虎、小夫和静香都觊觎着哆啦A梦的财富，于是他们决定联手攻占哆啦A梦的城邦。根据双方的实力对比，必须有超过半数的将军同时发起进攻方能克敌制胜，因此获胜条件就是四人中至少三个人可以就进攻时间达成一致。那么四位将军的胜算有多少呢？

这个问题的答案就要取决于四个人的合作方式了，如果是集中式系统，有一个盟主，比如胖虎（相当于中央服务器），那么他们的胜利是毫无悬念的，因为就进攻时间达成一致非常简单，只要胖虎召集大雄、小夫和静香开个会讨论一下就可以了，即使大家意见有分歧胖虎也可以在最后予以定夺。下面让我们回到拜占庭将军问题的假设里，在不基于信任的分布式网络中，四位将军的胜算又如何呢？

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首先由于四位将军之间缺乏信任，因此聚到小黑屋里开个密谋会的可能性被排除了（一旦在小黑屋里被胖虎绑架了怎么办？）；其次由于没有盟主，四个人的意见都会被同等的看重。在这种情况下，四位将军只能通过信使在各自营地之间传递消息，来商定进攻时间了。比如大雄觉得早上6点是发动进攻的好时机，他就会派信使将自己的意见告诉胖虎、小夫和静香，与此同时，胖虎可能认为晚上9点发动突袭更好，小夫更喜欢下午3点出击，而静香希望是上午10点，他们三人也会在同一时间派出自己的信使。这样一来，在第一轮通信结束后，四位将军每个人都有了四个可供选择的进攻时间，他们各自要在下一轮通信中把自己选定的时间告知另外三人。由于四个人的决策都是独立做出的，因此最终的选择结果就有256种可能，而只有当三人以上都恰好选择了同一时间的时候，共识才被达成，而这样的结果才64种，也就是说达成共识的概率仅为1/4。这还只是四位将军的情况，如果将军的人数是10人，100人，1000人呢？我们稍加计算就可以发现随着人数的增加，达成共识的希望会变得越来越渺茫。

把上面例子中的将军换成计算机网络中的节点，把信使换成节点之间的通信，把进攻时间换成需要达成共识的信息，你就可以理解共识问题所描述的困境了。达成共识的能力对于一个支付系统来说重要性不言而喻，如果你给家里汇了一笔钱买车，第二天去银行核实的时候柜台告诉你“关于你汇了多少钱的问题，我们的系统里有三个版本的记录”，这样的银行你显然是不敢把钱存进去的。在比特币出现之前共识问题是很难被完美解决的，要保证达成共识就需要采用集中式系统（除非节点满足特定条件），要想去中心化共识就无法保证。那么区块链技术又是如何解决这一难题的呢？（关注公众号weoption，回复“区块链”，可查看全文。）

Ⅵ 如何理解拜占庭将军问题

拜占庭将军问题（Byzantine failures），是由莱斯利·兰伯特提出的点对点通信中的基本问题。
含义是在存在消息丢失的不可靠信道上试通过消息传递的方式达到一致性是不可能的。
因此对一致性的研究一般假设信道是可靠的，或不存在本问题。
拜占庭将军问题是一个协议问题，拜占庭帝国军队的将军们必须全体一致的决定是否攻击某一支敌军。
问题是这些将军在地理上是分隔开来的，并且将军中存在叛徒。
叛徒可以任意行动以达到以下目标：欺骗某些将军采取进攻行动；
促成一个不是所有将军都同意的决定，如当将军们不希望进攻时促成进攻行动；
或者迷惑某些将军，使他们无法做出决定。
如果叛徒达到了这些目的之一，则任何攻击行动的结果都是注定要失败的，只有完全达成一致的努力才能获得胜利。

Ⅶ 如何理解拜占庭将军问题

拜占庭将军问题（以下简称“共识问题”）的正式表述是：如何在一个不基于信任的分布式网络中就信息达成共识？这个表述听起来有些晦涩，但其本质并不复杂，下面的例子与共识问题虽然并不完全一致，但却有助于我们的理解[9]。 想象一下在遥远的拜占庭时代，有一个富饶的城邦，金银珠宝绫罗绸缎应有尽有，它的领主哆啦A梦独享着这一切奢华与荣耀。而在城邦的外围，四位拜占庭将军大雄、胖虎、小夫和静香都觊觎着哆啦A梦的财富，于是他们决定联手攻占哆啦A梦的城邦。根据双方的实力对比，必须有超过半数的将军同时发起进攻方能克敌制胜，因此获胜条件就是四人中至少三个人可以就进攻时间达成一致。那么四位将军的胜算有多少呢？ 这个问题的答案就要取决于四个人的合作方式了，如果是集中式系统，有一个盟主，比如胖虎（相当于中央服务器），那么他们的胜利是毫无悬念的，因为就进攻时间达成一致非常简单，只要胖虎召集大雄、小夫和静香开个会讨论一下就可以了，即使大家意见有分歧胖虎也可以在最后予以定夺。下面让我们回到拜占庭将军问题的假设里，在不基于信任的分布式网络中，四位将军的胜算又如何呢？ ? 首先由于四位将军之间缺乏信任，因此聚到小黑屋里开个密谋会的可能性被排除了（一旦在小黑屋里被胖虎绑架了怎么办？）；其次由于没有盟主，四个人的意见都会被同等的看重。在这种情况下，四位将军只能通过信使在各自营地之间传递消息，来商定进攻时间了。比如大雄觉得早上6点是发动进攻的好时机，他就会派信使将自己的意见告诉胖虎、小夫和静香，与此同时，胖虎可能认为晚上9点发动突袭更好，小夫更喜欢下午3点出击，而静香希望是上午10点，他们三人也会在同一时间派出自己的信使。这样一来，在第一轮通信结束后，四位将军每个人都有了四个可供选择的进攻时间，他们各自要在下一轮通信中把自己选定的时间告知另外三人。由于四个人的决策都是独立做出的，因此最终的选择结果就有256种可能，而只有当三人以上都恰好选择了同一时间的时候，共识才被达成，而这样的结果才64种，也就是说达成共识的概率仅为1/4。这还只是四位将军的情况，如果将军的人数是10人，100人，1000人呢？我们稍加计算就可以发现随着人数的增加，达成共识的希望会变得越来越渺茫。 把上面例子中的将军换成计算机网络中的节点，把信使换成节点之间的通信，把进攻时间换成需要达成共识的信息，你就可以理解共识问题所描述的困境了。达成共识的能力对于一个支付系统来说重要性不言而喻，如果你给家里汇了一笔钱买车，第二天去银行核实的时候柜台告诉你“关于你汇了多少钱的问题，我们的系统里有三个版本的记录”，这样的银行你显然是不敢把钱存进去的。在比特币出现之前共识问题是很难被完美解决的，要保证达成共识就需要采用集中式系统（除非节点满足特定条件），要想去中心化共识就无法保证。那么区块链技术又是如何解决这一难题的呢？

Ⅷ 如何理解拜占庭将军问题

拜占庭将军问题，其实看似一个军事问题，实质上是一个政治问题，这也算是涉及到拜占庭的地缘政治问题吧，在国际上也算是热点问题。

Ⅸ 拜占庭将军问题 口头协议算法是怎么推导出来的

我也是额，老是卡，而且不止第一集，后面两集也是，放一会时间就会卡一下，就像定格了一样