这个女生说：弄懂本文前，你所知道的区块链可能都是错的

以下是 DLS 算法的工作原理：

• 运算的每一轮都被分为“试探”阶段和“锁定-释放”阶段。N 是系统的总节点数量，x 是系统的容错节点数量。
• 每一轮都有一个提议者，回合的开始时候，每个进程传输各自认为正确的值。
• 如果一个值最少被 N − x 个进程程传达过，那么提议者将把它作为建议值。
• 当某个进程从提议者接收到建议值时，它必须锁定该值，然后散布这个信息。

如果提议者接收到 x + 1 个进程发出的建议值，这个值将会作为最终值提交。

DLS 算法可以说是一个重大突破，因为它创造了一个新的网络假设类型，即部分同步，并证明了在部分同步中，实现共识是可能的。

那么如何实现呢，我们关注两点：安全性和活跃性。

安全性

这是“一致性”(Agreement)的另一个术语。其中所有非故障进程都赞成相同的输出值。如果我们能保证足够的安全性，就能够保证整个系统保持同步;而如果安全性不够，将会导致需要更多的事务日志来终止这一轮的信息传输。我们希望所有节点都遵从事务日志的顺序，尽管故障和恶意进程是无法避免的。

活跃性

这是“终止性”(Termination)的另一个术语。其中每个非故障节点都会以某个输出值作为最终决定值。在区块链设置中，新的区块不断生成，区块链不断延伸，这就是活跃性。只有保持活跃，这个网络才有用处，否则，区块链就“烂尾”了。

从 FLP 不可能性中我们知道，在完全异步的系统中，共识是不可能达成的。DLS 的论文则认为，如果进行部分同步假设，就可以营造活跃环境，而这就足以攻克 FLP 不可能性。

因此，本文证明了该算法无需进行同步假设，安全条件都可以保证。

如果节点没有决定某个输出值，系统就会停止。为了保证终止，也就是保证活跃性，我们可以做一些同步假设(即超时)。但如果某一次同步假设失败，系统也会停止。

但是，如果我们设计一个算法，在这个算法中假设超时以保证安全性。可一旦如果同步假设失败，就有可能导致有两个有效的事务日志生成。

两个事务日志要比系统停止要危险得多——如果不安全，那么活跃无意义。

可以说，即使整个区块链停止，那也好过于生成两个不同的区块链。

分布式系统总是在权衡取舍。如果你想突破一个限制(比如 FLP 不可能性)，你必须在别的地方做出让步。在这种情况下，把关注点分成安全性与活跃性是非常合理的。这样我们可以构建一个在异步假设中的安全系统，但仍然需要超时来保证有新的值持续输出。

DLS 的论文已经讲得足够详细，但到如今，DLS 从未真正地被广泛应用，甚至没有在实际的拜占庭场景中使用。这可能因为 DLS 算法的核心假设之一是使用同步时钟，以便有一个共同的时间概念。实际上，同步时钟很容易受到多重攻击，在一个拜占庭容错假设中往往不够可靠。

PBFT(Practical Byzantine Fault-Tolerance)

Miguel Castro 和 Barbara Liskov 在 1999 年发表了论文《Practical Byzantine Fault-Tolerance》(《实用的拜占庭容错》)，其中提出了 PBFT 算法。对于拜占庭系统来说，这种算法正如其名——更加“实用”。

这篇论文认为，以前的算法虽然“理论上可行”，但要么太慢而无法使用，要么为了安全性必须做同步假设。我们前文中提过，这在异步环境中是非常危险的。

PBFT 中的 “P”(Practical)意味着该算法可以在异步环境中应用，并且做了一些优化，运行速度会更快。

在 PBFT 中，无论有多少故障节点，系统都能够提供安全性。如果系统内的节点总数是 n，那么算法的容错节点数量 x 的最大值是 (n-1)/3，而且消息延迟的增长速度不会超过一定的时间限制。

因此，PBFT 进行同步假设并不是为了安全，而是为了活跃，并以此规避 FLP 不可能性。

算法通过一系列“视图”(view)运行，每个视图都有一个“主”节点(即领导者)，其余的都是“备份”。下面是 PBFT 详细的工作步骤：

• 客户端有一项新事务，将其发送给主节点。
• 主节点将这项事务传递给所有备份。
• 各备份执行该事务并向客户端发送回复。
• 客户端收到来自 x+1 个节点的相同消息后，则该响应就是这次运算的结果，共识已经正确完成。

如果主节点不出错，协议就能正常运行。然而，如果主节点出错，或者恶意，备份节点能够通过 timeout 机制检测到主节点是否已经废掉。当出现这些异常情况时，这些备份节点就会触发视图更换(view change)协议来选举出新的主节点。但是这个过程非常缓慢，为了达成共识，PBFT 需要进行二次通信——每台计算机必须与网络中的所有计算机都进行通信。

注意：想要完整地解释PBFT算法，得非常大的篇幅!这里说一下关键部分就好。

虽然 PBFT 相比以前的算法已经有了长足的改进，但对于有大量参与者的实际场景(如公链)来说，它还不够实用。但是，至少在故障检测和领导者选举方面，它给出了一些具体的做法，这要比 Paxos 强多了。

PBFT 的贡献是举足轻重的，它整合了一系列重要的有变革意义的算法思想，不少新的共识协议从中受益匪浅，尤其是后区块链时代(post-blockchain world)。

比如，Tendermint 是一种新的共识算法，从 PBFT 中获益颇丰，且设计更加实用。在“验证”阶段，Tendermint 使用两个投票步骤来决定最终值;Tendermint 每轮都会更换新领导者。如果当前一轮的领导者在一段时间内没有响应，那么它就会被跳过，算法直接进入下一轮，并产生新的领导者。而在 PBFT 中，每次视图更换选新的领导人，都需要一次繁琐耗时的点对点连接，相比起来，Tendermint 运行更简洁，更有实用意义。

（编辑：威海站长网）

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