一、拜占庭将军很忙—《区块链思维》第21块

无论在链圈，还是在币圈混，经常听到一个名词“拜占庭将军问题”。

到底拜占庭是啥，拜占庭将军怎么啦，到处都被提及，这位将军好忙啊！

先说拜占庭这个地方。很久很久以前的欧洲，建立在比中世纪还古老的时期，历史上就是东罗马帝国，跨越了千年的历史期盼。

扯远了，回到正题，什么是拜占庭将军问题。

拜占庭这个地方异常坚固，同时被十个独立邻邦环伺，分别有一位将军，单独攻城必败，只有一半以上的将军同时攻打才能破城。

十位将军为了协调一致，在那个古老的时代，累死传令兵，要么飞鸽传书（那时的欧洲比中国落后，好像没有这个高速通信手段）。十位将军相互通信一次就需要90次传信，每位将军都有各自的攻城计划，要想达成统一就需要往复传递不知道多少次。

我们可以假设一个场景，一个桌子上坐着十位将军，每个人各自说着自己的想法，同时听其他九位的说法，但是信息的传递不是实时的，有快有慢，有早有晚。想明白了吗？也就是说，这十位将军如果想达成一致，理论上有可能，实际上他们的有生之年都实现不了，难怪拜占庭帝国经历了千年也没有被这十位将军攻破。

中本聪这个神人，利用互联网信息传递的及时性特点，引入时间戳可以明确知道“谁先说、谁后说”的特性，创造性地加入挖矿机制（就是用计算机算随机数满足一定难度才算成功）比拼各位将军的智商来决定谁做本次进攻的统帅，使用非对称加密保证信息传输的安全性等等手段融合到比特币中，用实例说明自己破解了这个历史难题“拜占庭将军问题”。从而向世人证明解决60亿人口的互信问题是有去中心化解决方案地。

币圈和链圈的朋友很焦虑的另一个关键问题就是：这个圈子概念太TM多。除了这个“拜占庭将军问题”，还有一个“拜占庭容错”，这是什么鬼？这两个是一样的吗？这两个是故意有一个被写错了吗？还是说我的智商税没交够？其实，你都说对了。

“拜占庭将军问题”假设所有十个将军都是好的，都想攻破拜占庭，只是达成共识很难，比特币提供了好人达成共识的方案。

“拜占庭容错”是说十个将军可以很好地达成共识。但是，如果其中出了坏人，怎么解决？

如果十个将军中出现了坏人（叫叛徒也行），进攻计划是否会永远无法达成共识呢？

“拜占庭容错”告诉大家，是可以达成地，并且，还能找出这些“叛徒”是谁。只是，10个将军中叛徒的数量不能超过3个，超出了就无法“容错”，也找不出这些叛徒是谁。对应的公式就是：3n+1。其中3n+1是将军总数（区块链的账本/矿机总数），n是能够“容错”的“叛徒”（恶意记错账）总数。

对于十个将军来说，最多容忍三个叛徒，多了就彻底没戏啦。为了比特币的容错能力越来越强，就需要更多的节点，这样才能容忍并找出更多的叛徒。懂了吧。

小结一下：拜占庭将军问题是假设都是好人前提下如何达成共识，拜占庭容错就是全网最多能够容忍多少叛徒并且能找出他们。

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二、拜占庭问题与共识算法

“拜占庭将军问题”（Byzantine Generals Problem）是一个经典难题，这个难题是这样描述的：拜占庭是东罗马帝国的首都，它的军队分成多个师，每个师都由一个将军统领。这些将军通过信使进行交流，来达成一个共同作战方案，有些将军可能是叛徒，想故意破坏这个过程，这会造成那些忠诚的将军也无法达成一个统一的作战计划。这个难题在于如何让那些忠诚的将军在这样的情况下达成统一作战方案，而避免那些叛徒对作战方案的误导。

在点对点、分布式的区块链中，常常用拜占庭问题来比喻节点如何达成共识的问题。将军即对应着一个个节点，达成统一作战方案即达成共识，正确的打包与验证区块数据，防止恶意节点（叛徒将军）破坏区块链的运行。

顾名思义，就是能够解决拜占庭问题，使各个节点达成共识，解决共识问题的各种机制也被称为共识算法。在各种各样的共识算法中，又一直存在一个「不可能三角」的难题，这三角是指“安全性”、“去中心化”和“速度”，也就是说难以同时保证速度、安全性和去中心化程度，三者之间往往会顾此失彼。

现在各种共识算法算起来有好几十种，计算机界也一直处于研究阶段，并没有说哪种算法已经完美。

下面盘点一下讲解pBET和POW两种算法，以及它们的“安全性”、“去中心化”和“速度”如何。

实用拜占庭容错是一种较早的共识算法。pBFT的一个原则，就是少数服从多数。节点通过在相互传递有关决策的消息，谁的决策赞同的人数多，就采用谁的。所以在这个系统中，安全性随着诚实节点的数量而增加。诚实节点同意正确的决策，拒绝恶意节点的错误决策，只要恶意节点的数量少于总数的1/3，就能保证达成共识。

达成共识可以简化为四步：

pBFT使用投票机制以循环方式选举领导节点。

领导者发起决策并将其广播给辅助节点。

所有节点，包括领导节点和辅助节点，都发送响应。

当⅔+ 1个节点发送相同的响应时，该响应被认为是有效的。

如果领导者有恶意行为，它可以被大多数节点删除。

按少数服从多数的原则。那按理来说，只要恶意节点的数量少于1/2就够了啊，那么为什么PBFT算法的容错数量要满足恶意节点的数量少于总数的1/3呢？

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：

（1）这f个有问题节点既是故障节点，又是作恶节点，那么根据少数服从多数的原则，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，即总节点数为f+(f+1)=n，也就是说这种情况支持的最大容错节点数量是(n-1)/2。

（2）故障节点和作恶节点都是不同的节点。那么就会有 f个作恶节点和 f个故障节点，当发现节点是作恶节点后，会被集群排除在外，剩下 f个故障节点，那么根据少数服从多数的原则，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个正常节点，f个故障节点和f个作恶节点，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，即少于1/3。

pBFT的优缺点

pBFT系统不需要高计算资源或大量能源来运行。pBFT在节点少的时候可以快速达成共识，因为所有节点都在不断地相互通信。一旦节点就决策达成一致，交易就完成了。

然而，pBFT的缺点也很明显：频繁的通信使它只能在节点数量有限的网络中正常工作。随着每个新节点加入网络，通信开销呈指数增长，响应所需的时间也随之增加。

pBFT网络也容易受到女巫(Sybil)攻击，女巫就是恶意黑客制造的不同节点，黑客可以控制多个节点，使其超过1/3，那系统将无法达成正确的共识。

从不可能三角的角度来看，由此可见pBFT在节点少的时候速度快，但安全性差，去中心化低；节点多了又会导致速度很慢。

中本聪设计了POW共识机制来解决上面pBFT这个经典共识的可扩展性问题。

上面说到，pBFT通过不断广播然后计算节点的消息数，时间花费过长。POW是怎么做的：我不要计算节点数是否超过2/3，我直接选一个节点，按它的决策，其他节点全部同步它的决策。这样就省去在全节点通信然后计算节点数的费时操作。

那么，对于哪个节点来打包区块，那就很重要，万一是恶意节点呢？必须对打包的节点进行要求，哪个节点有权力进行打包呢？那就是解决复杂的数学问题，俗称挖kuang。节点必须花费大量算力和电费来争取某次打包区块的权力。这样的成本就限制了黑客的女巫攻击。

如果打包区块的权力真的被黑客抢到了，那可能会有什么问题？

（1）窃取冰糖橙

黑客能够窃取属于另一个用户，不受她控制的地址里的冰糖橙吗？答案是否定的。即使这一轮是由黑客打包区块链上的下一个区块，她也不可能窃取别人的比特币。这么做的话，黑客需要发起一笔有效的交易来转移比特币到自己的地址。这就要求黑客伪造比特币拥有者的签名，然而如果数字签名机制是安全的，她是无法办到的。只要背后的密码学基础是牢靠的，她就无法轻易窃取比特币。

（2）拒绝服务攻击

让我们来考虑另一种攻击。假设黑客不喜欢叫鲍勃的某个用户，黑客可以决定她不把鲍勃发起的任何交易放进她所提议的区块里。换言之，她拒绝提供服务给鲍勃。尽管这是黑客可以开展的有效的攻击，但幸好这不过是个小问题。如果鲍勃的交易没有被放进黑客所打包的下一个区块，鲍勃只要等到下一个诚实节点发起区块的时候，他的交易记录就会被放进这个区块里。所以这其实也不算是一个有效的攻击。

也就是说，黑客花费重大成本取得的打包，但并不能起到有效的攻击。由于对恶意节点进行惩罚、对诚实节点进行奖励这样的机制下，共识就达成了。

尽管有所改进，POW也引入了其他问题。工作量证明需要所有节点解决复杂的数学问题，这会消耗大量的能源，就是大家所熟知的挖kuang耗费电力。并且解决复杂的数学问题的时间也要求不短，10分钟左右。

从不可能三角的角度来看，POW去中心化高，安全性高，但速度还是慢，但至少已经不会像pBFT那样由于节点多导致花费时间呈指数增长。

共识算法各式各样，冰糖橙的POW并不是真正去解决分布式共识问题，它不能完美的套用到其他场景。但它在货币系统的这个特定场景下解决了冰糖橙的共识问题。POW在冰糖橙里运行得非常好。

三、拜占庭将军问题解决了哪个问题

拜占庭将军问题解决了分布式系统中的共识问题。

拜占庭将军问题是指在分布式系统中，在存在网络延迟、故障和恶意攻击等干扰因素的情况下，保证各个节点之间的信息交换和协商能够达成一致。这个问题的解决对于确保分布式系统的可靠性和一致性非常重要。通过研究拜占庭将军问题，人们提出了一系列共识算法和协议，如拜占庭容错算法和拜占庭共识算法，用于解决节点之间的一致性问题。这些算法和协议在分布式系统中被广泛应用，例如在区块链技术中，确保了数据的一致性和安全性。拜占庭将军问题的解决对于保障分布式系统的正常运行具有重要意义。