不懂分布式系统的核心问题：一致性与共识，还想入门区块链？挖矿？_在网络可靠、但允许节点失效(即便只有一个)的最小化异步模型系统中,存在一个可以

对于要能容忍拜占庭错误的情况，一般包括PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）为代表的确定性系列算法、PoW为代表的概率算法等。对于确定性算法，一旦达成了对某个结果的共识就不可逆转，即共识的是最终结果；而对于概率类算法，共识结果则是临时的，随着时间的推移或某种强化，共识结果被推翻的概率越来越小，成为事实上的最终结果。拜占庭类容错算法往往性能比较差，容忍不超过1/3的故障节点。

FLP不可能原理

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FLP不可能原理：在网络可靠，但允许节点失效（即便只有一个）的最小化异步模型系统中，不存在一个可以解决一致性问题的确定性共识算法。

先说一下什么是“同步”“异步”，同步是指系统中的各个节点的时钟误差存在上限；并且消息传递必须在一定时间内完成；否则认为失败；同时各个节点完成处理消息的时间是一定的。同步系统很容易判断消息是否丢失。异步是指系统中的各个节点可能存在较大的时钟差异，同时消息传输时间是任意长的，各个节点对消息进行处理的时间也可能是任意长的，就无法判断收不到消息响应式节点故障还是传输故障。

FLP不可能原理是否意味着研究共识算法没有意义？这只是学术界研究的最极端情形。

科学告诉你什么是不可能的；工程则告诉你，付出一些代价，可以把它变成可行。

在付出一些代价的情况下，我们在共识的达成上，能做到多好？回答这个问题的一个很有名的原理：CAP原理。

CAP原理

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CAP原理：分布式计算系统不可能同时确保以下三个特性：

• 一致性（consistency）

• 可用性（availability）

• 分区容忍性（partition）