本文分为4个部分。第一部分讲解分布式系统重要的基本概念和理论，第二部分讲解拜占庭将军问题，第三部分讲解传统分布式共识机制，最后一部分讲解区块链里的共识机制。
Part 1 分布式系统的基本概念和重要理论
分布式系统是用计算机集群解决问题。
1.1 CAP Theorem:
CAP 原理是由 Eric Brewer 2000年时在ACM组织的一个研讨会上面提出的猜想，后来被证明。被认为是分布式系统领域的重要原理。
C 是指 Consistency(一致性):
所有节点在同一个时间看到的数据是完全相同的。假设有两个节点，节点 A 与节点 B。当我们往节点 A 完成写入数据操作后，节点 B 随之可以读取到相应最新的数据。
A 是指 Availability(可用性):
要求在有限的时间内，任何非失败的节点都能应答请求。
P 是指 Partition Tolerance(分区容忍性):
即使出现信息丢失，网络或者节点失败，系统仍然能保持运作。
CAP 原理表明在分布式系统里，无法同时实现3个特性，只能弱化其中一个而实现另外两个特性。
因此要分实际的应用场景去看待这个问题。
同时具备 CAP 三种的系统是不存在的，因此可分为三种系统类型:
CA (一致性 + 可用性)，比如完全严格的Quorum协议，例如两阶段提交。
CP (一致性 + 分区容错性)，比如 Paxos，Raft。
AP (可用性 + 分区容错性)， 比如使用冲突解决方案的协议，Dynamo。
CA 和 CP 系统设计都提供相同的一致性模型: 强一致性。唯一的区别是 CA 系统不能容忍任何节点故障; 一个CP系统在非拜占庭故障模型中可以容忍多达 2f + 1 个节点的故障(换句话说，只要多数 f + 1 保持不变，它就可以容忍少数节点 f 的故障)。 原因很简单：
CA 系统不区分节点故障和网络故障，因此必须停止接受各处的写入操作以避免引入分歧(多个副本)。 它不能分辨出远程节点是否关闭，或者只是网络连接是否中断: 因此唯一安全的做法就是停止接受写入。
CP 系统通过强制分区两侧的不对称行为来防止分歧(例如，保持单一副本一致性)。 它只保留大部分分区，并且要求少数分区变得不可用(例如停止接受写入)，这保留了一定程度的可用性(大部分分区)，并且仍然确保单拷贝一致性。
重要的是，CP 系统将网络分区合并到他们的故障模型中，并使用像Paxos，Raft 或 viewstamped 的复制等算法来区分多数分区和少数分区。 CA 系统不具备分区感知能力，并且历史上更常见，它们通常使用两阶段提交算法，在传统分布式关系数据库中很常见。
Part 2 拜占庭将军问题
拜占庭将军问题，讨论的是允许存在少数不诚实节点(作恶，伪造消息)的场景下达成一致性的问题。
这个问题用文字来表达是很难描述清楚的，因此推荐大家看这个视频 Byzantine Fault Tolerance 来了解这个问题。看完这个视频，相信你一定会对拜占庭问题有个整体清晰的概念。
总的来说，就是当叛变者不超过 3分之1时，存在有效的算法，不论叛变者怎么折腾搞破坏，忠诚的将军们总能达到一致的结果。
用数学公式来表达就是，假设节点总数为 N, 叛变将军数为 F, 当 N >= 3F + 1，问题就有解。
Byzantine Fault Tolerant (BFT) 算法就是解决这个问题的。
Part 3 分布式一致性共识机制
1. Paxos
1.1 Paxos算法背景
Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法，使其获得2013年图灵奖。
Paxos由Lamport于1998年在《The Part-Time Parliament》论文中首次公开，最初的描述使用希腊的一个小岛Paxos作为比喻，描述了Paxos小岛中通过决议的流程，并以此命名这个算法，但是这个描述理解起来比较有挑战性。后来在2001年，Lamport觉得同行不能理解他的幽默感，于是重新发表了朴实的算法描述版本《Paxos Made Simple》。
自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性。Google的很多大型分布式系统都采用了Paxos算法来解决分布式一致性问题，如Chubby、Megastore以及Spanner等。开源的ZooKeeper，以及MySQL 5.7推出的用来取代传统的主从复制的MySQL Group Replication等纷纷采用Paxos算法解决分布式一致性问题。
然而，Paxos的最大特点就是难，不仅难以理解，更难以实现。
1.2 Paxos算法流程
Paxos算法解决的问题正是分布式一致性问题，即一个分布式系统中的各个进程如何就某个值（决议）达成一致。
Paxos算法运行在允许宕机故障的异步系统中，不要求可靠的消息传递，可容忍消息丢失、延迟、乱序以及重复。它利用大多数 (Majority) 机制保证了2F+1的容错能力，即2F+1个节点的系统最多允许F个节点同时出现故障。
一个或多个提议进程 (Proposer) 可以发起提案 (Proposal)，Paxos算法使所有提案中的某一个提案，在所有进程中达成一致。系统中的多数派同时认可该提案，即达成了一致。最多只针对一个确定的提案达成一致。
Paxos将系统中的角色分为提议者 (Proposer)，决策者 (Acceptor)，和最终决策学习者 (Learner):
- Proposer: 提出提案 (Proposal)。Proposal信息包括提案编号 (Proposal ID) 和提议的值 (Value)。
- Acceptor：参与决策，回应Proposers的提案。收到Proposal后可以接受提案，若Proposal获得多数Acceptors的接受，则称该Proposal被批准。
- Learner：不参与决策，从Proposers/Acceptors学习最新达成一致的提案（Value）。
在多副本状态机中，每个副本同时具有Proposer、Acceptor、Learner三种角色。
Paxos算法通过一个决议分为两个阶段（Learn阶段之前决议已经形成）：
- 第一阶段：Prepare阶段。Proposer向Acceptors发出Prepare请求，Acceptors针对收到的Prepare请求进行Promise承诺。
- 第二阶段：Accept阶段。Proposer收到多数Acceptors承诺的Promise后，向Acceptors发出Propose请求，Acceptors针对收到的Propose请求进行Accept处理。
- 第三阶段：Learn阶段。Proposer在收到多数Acceptors的Accept之后，标志着本次Accept成功，决议形成，将形成的决议发送给所有Learners。
Paxos算法流程中的每条消息描述如下：
- Prepare: Proposer生成全局唯一且递增的Proposal ID (可使用时间戳加Server ID)，向所有Acceptors发送Prepare请求，这里无需携带提案内容，只携带Proposal ID即可。
- Promise: Acceptors收到Prepare请求后，做出“两个承诺，一个应答”。
两个承诺：
不再接受Proposal ID小于等于（注意：这里是<= ）当前请求的Prepare请求。
不再接受Proposal ID小于（注意：这里是< ）当前请求的Propose请求。
一个应答：
不违背以前作出的承诺下，回复已经Accept过的提案中Proposal ID最大的那个提案的Value和Proposal ID，没有则返回空值。
- Propose: Proposer 收到多数Acceptors的Promise应答后，从应答中选择Proposal ID最大的提案的Value，作为本次要发起的提案。如果所有应答的提案Value均为空值，则可以自己随意决定提案Value。然后携带当前Proposal ID，向所有Acceptors发送Propose请求。
- Accept: Acceptor收到Propose请求后，在不违背自己之前作出的承诺下，接受并持久化当前Proposal ID和提案Value。
- Learn: Proposer收到多数Acceptors的Accept后，决议形成，将形成的决议发送给所有Learners。
Paxos算法伪代码描述如下：
- 获取一个Proposal ID n，为了保证Proposal ID唯一，可采用时间戳+Server ID生成；
- Proposer向所有Acceptors广播Prepare(n)请求；
- Acceptor比较n和minProposal，如果n>minProposal，minProposal=n，并且将 acceptedProposal 和 acceptedValue 返回；
- Proposer接收到过半数回复后，如果发现有acceptedValue返回，将所有回复中acceptedProposal最大的acceptedValue作为本次提案的value，否则可以任意决定本次提案的value；
- 到这里可以进入第二阶段，广播Accept (n,value) 到所有节点；
- Acceptor比较n和minProposal，如果n>=minProposal，则acceptedProposal=minProposal=n，acceptedValue=value，本地持久化后，返回；否则，返回minProposal。
- 提议者接收到过半数请求后，如果发现有返回值result >n，表示有更新的提议，跳转到1；否则value达成一致。
下面举几个例子，实例1如下图：
图中P代表Prepare阶段，A代表Accept阶段。3.1代表Proposal ID为3.1，其中3为时间戳，1为Server ID。X和Y代表提议Value。
实例1中P 3.1达成多数派，其Value(X)被Accept，然后P 4.5学习到Value(X)，并Accept。
实例2中P 3.1没有被多数派Accept（只有S3 Accept），但是被P 4.5学习到，P 4.5将自己的Value由Y替换为X，Accept（X）。
实例3中P 3.1没有被多数派Accept（只有S1 Accept），同时也没有被P 4.5学习到。由于P 4.5 Propose的所有应答，均未返回Value，则P 4.5可以Accept自己的Value (Y)。后续P 3.1的Accept (X) 会失败，已经Accept的S1，会被覆盖。
Paxos算法可能形成活锁而永远不会结束，如下图实例所示：
回顾两个承诺之一，Acceptor不再应答Proposal ID小于等于当前请求的Prepare请求。意味着需要应答Proposal ID大于当前请求的Prepare请求。
两个Proposers交替Prepare成功，而Accept失败，形成活锁（Livelock）。
1.3 Multi-Paxos算法
原始的Paxos算法（Basic Paxos）只能对一个值形成决议，决议的形成至少需要两次网络来回，在高并发情况下可能需要更多的网络来回，极端情况下甚至可能形成活锁。如果想连续确定多个值，Basic Paxos搞不定了。因此Basic Paxos几乎只是用来做理论研究，并不直接应用在实际工程中。
实际应用中几乎都需要连续确定多个值，而且希望能有更高的效率。Multi-Paxos正是为解决此问题而提出。Multi-Paxos基于Basic Paxos做了两点改进：
- 针对每一个要确定的值，运行一次Paxos算法实例（Instance），形成决议。每一个Paxos实例使用唯一的Instance ID标识。
- 在所有Proposers中选举一个Leader，由Leader唯一地提交Proposal给Acceptors进行表决。这样没有Proposer竞争，解决了活锁问题。在系统中仅有一个Leader进行Value提交的情况下，Prepare阶段就可以跳过，从而将两阶段变为一阶段，提高效率。
Multi-Paxos首先需要选举Leader，Leader的确定也是一次决议的形成，所以可执行一次Basic Paxos实例来选举出一个Leader。选出Leader之后只能由Leader提交Proposal，在Leader宕机之后服务临时不可用，需要重新选举Leader继续服务。在系统中仅有一个Leader进行Proposal提交的情况下，Prepare阶段可以跳过。
Multi-Paxos通过改变Prepare阶段的作用范围至后面Leader提交的所有实例，从而使得Leader的连续提交只需要执行一次Prepare阶段，后续只需要执行Accept阶段，将两阶段变为一阶段，提高了效率。为了区分连续提交的多个实例，每个实例使用一个Instance ID标识，Instance ID由Leader本地递增生成即可。
Multi-Paxos允许有多个自认为是Leader的节点并发提交Proposal而不影响其安全性，这样的场景即退化为Basic Paxos。
Chubby和Boxwood均使用Multi-Paxos。ZooKeeper使用的Zab也是Multi-Paxos的变形。
Part 4 区块链里的共识机制
1.1 POW
PoW 是Proof of Work 即工作量证明，目前运用在比特币与以太坊区块链，通过解答数学问题来实现。
请看我之前的一篇用Go语言实现的带工作量证明的区块链
跟着实现一遍，就会对 PoW 有一个非常清晰的理解。
1.2 POS
PoS 是权益证明，即通过节点所拥有的代币数量来获得争取生成区块的权利。比起 PoW， PoS的优点是在于不用浪费那么多计算资源，电力能源去解答数学问题来争取生成区块的权力。但是缺点是容易导致生成区块权利的中心化，比如代币数量多的人，永远都拥有很高的概率获得生成区块的权利。
1.3 DPOS
DPoS 是代理权益证明，假设某个区块链有120个节点，那会选出20个节点来作为代理节点，即只有这20个节点拥有生成新区块的权力。他们会轮流去生成新的区块。DPoS的优点是提高了区块链的TPS,代理节点只有20个，那么效率肯定会高很多。缺点是这些代理节点都是通过投票产生，那当有人或者组织控制多数的投票权时，就相当与控制了整个区块链了。
