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？

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）

**（1）分区容忍性：**网络可能发生分区，即节点之间的通信不可保障。

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

**（2）一致性：**任何操作应该都是原子的，发生在后面的事件能看到前面事件发生导致的结果，这指的是强一致性。

写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。

接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。

问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。

为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。

这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。

**（3）可用性：**在有限时间内，任何非失败节点都能应答请求。

只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

**一致性和可用性，为什么不可能同时成立？**答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。

综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

应用场景

弱化一致性的场景，例如网站静态页面内容，实时性较弱的查询类数据库等对一致性不敏感的。

弱化可用性的场景，例如银行取款机，对一致性很敏感。

弱化分区容忍性，某些关系型数据库及ZooKeeper主要考虑这种设计。网络可以通过双通道等机制增强可靠性，达到高稳定的网络通信。

ACID原则

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ACID原则指的是：

• Atomicity（原子性）

• Consistency（一致性）

• Isolation（隔离性）

• Durability（持久性）

这是比较有名的描述一致性的原则，通常出现在分布式数据库领域。满足一致性需求，但是允许付出可用性的代价。

• A：每次操作是原子的，要么成功，要么不执行；

• C：数据库的状态是一致的，无中间状态；

• I：各种操作之间互不影响；

• D：状态的改变是持久的，不会失效。

与ACID相对的一个原则是BASE（Basic Availability， Soft-state， Eventual Consistency）原则，牺牲对一致性约束（但实现最终一致性），来换取一定的可用性。

区块链的分布式特性

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区块链有一种机制来保护自身的安全性，那就是分布式。相对于用一个中心化的实体来管理区块链网络，区块链采用的是一种peer-to-peer网络，并且所有人都可以加入。当有人加入这个网络时，他就会得到整个区块链的复制。这个人就可以以此来验证是否所有的区块还是合法未篡改的。

那么接下来我们就来看看，当某人创建了一个新的区块时，会发生哪些改变这个新的区块会被发送给网络上的所有人。每个人再验证这个区块以确保这个区块没有被篡改过。如果所有的东西都被检验正确之后，那么每个人就都会把这块新的区块加到自己的区块链上。

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