[区块链] 拜占庭将军问题 [BFT]

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背景:

  拜占庭将军问题许多其他同学将会听过,但谁能谁能告诉我具体是哪些意思。这样究竟哪些是拜占庭将军问题呢? 本文从最通俗的故事讲起,并对该问题进行抽象,并告诉朋友 拜占庭将军问题为哪些在区块链领域作为一个多 重点研究问题。

哪些是拜占庭将军问题:

  “拜占庭将军问题”也被称为“拜占庭容错”。

  拜占庭将军问题是Leslie Lamport(2013年的图灵讲得住)用来为描述分布式系统一致性问题(Distributed Consensus)在论文中抽象出来一个多 著名的例子。

  你你是什么例子大意是而是的:

  拜占庭帝国想要进攻一个多 强大的敌人,为此派出了10支军队去包围你你是什么敌人。你你是什么敌人虽不比拜占庭帝国,但也足以抵御5支常规拜占庭军队的一起去袭击。这10支军队在分开的包围情况下一起去攻击。朋友 任一支军队单独进攻都毫无胜算,除非有至少6支军队(一半以上)一起去袭击不用 攻下敌国。朋友 分散在敌国的四周,依靠通信兵骑马相互通信来协商进攻意向及进攻时间。困扰哪些将军的问题是,朋友 不取舍朋友 中是与与否叛徒,叛徒将会擅自变更进攻意向将会进攻时间。在你你是什么情况下,拜占庭将军们不用 保证有多于6支军队在同一时间一起去发起进攻,从而赢取战斗? 

注:“  拜占庭将军问题中不用说去考虑通信兵是与否会被截获或无法传达信息等问题,即消息传递的信道绝无问题。Lamport将会证明了在消息将会丢失的不可靠信道上试图通过消息传递的法子达到一致性是不将会的。许多许多,在研究拜占庭将军问题的想要 ,将会假定了信道是这样问题的。 ”


 通俗分析:

  单从里面的说明将会无法理解你你是什么问题的繁复性,朋友 来简单分析一下:

  先看在这样叛徒情况下,倘若一个多 将军A提一个多 进攻提议(如:明日下午1点进攻,你想要加入吗?)由通信兵通信分别告诉许多的将军,将会幸运中的幸运,他收到了许多6位将军以上的同意,发起进攻。将会不幸,许多的将军也在此时发出不同的进攻提议(如:明日下午2点、3点进攻,你想要加入吗?),将会时间上的差异,不同的将军收到(并认可)的进攻提议将会是不一样的,这是将会出显A提议有十个 支持者,B提议一个多 支持者,C提议一个多 支持者等等。

  添加许多繁复性,在有叛徒情况下,一个多 叛徒会向不同的将军发出不同的进攻提议(通知A明日下午1点进攻, 通知B明日下午2点进攻等等),一个多 叛徒也会将会同意多个进攻提议(即同意下午1点进攻又同意下午2点进攻)。

  叛徒发送前后不一致的进攻提议,被称为“拜占庭错误”,而不用 出理 拜占庭错误的你你是什么容错性称为「Byzantine fault tolerance」,简称为BFT。


问题抽象:

  求解拜占庭将军问题,隐含要满足以下一个多 条件:

  1)每个忠诚的将军不都可以 收到相同的命令值vi(vi是第i个将军的命令)。

  2)将会第i个将军是忠诚的,这样他发送的命令和每个忠诚将军收到的vi相同。

  于是,拜占庭将军问题的还不都可以 描述为:一个多 发送命令的将军要发送一个多 命令给其余n-一个多 将军,使得:

  IC1.所有忠诚的接收命令的将军遵守相同的命令;

  IC2.将会发送命令的将军是忠诚的,这样所有忠诚的接收命令的将军遵守所接收的命令。

  Lamport对拜占庭将军问题的研究表明,当n>3m时,即叛徒的个数m小于将军总数n的1/3时,通过口头同步通信(假设通信是可靠的),还不都可以 构造一起去满足IC1和IC2的出理 方案,即将军们还不都可以 达成一致的命令。但将会通信是可认证、防篡改伪造的(如采用PKI认证,消息签名等),则在任意多的叛徒(至少得一个多 忠诚将军)的情况下都还不都可以 找到出理 方案。

  而在异步通信情况下,情况就这样这样乐观。Fischer-Lynch-Paterson定理证明了,倘若一个多 叛徒存在,拜占庭将军问题就无解。翻译成分布式计算语言,在一个多 多系统进程运行运行异步系统中,倘若一个多 系统进程运行运行不可靠,这样就不存在一个多 协议,此协议能保证有限时间内使所有系统进程运行运行达成一致。

  由此可见,拜占庭将军问题在一个多 分布式系统中,是一个多 非常有挑战性的问题。将会分布式系统不都可以 依靠同步通信,想要性能和强度将非常低。想要寻找有一种实用的出理 拜占庭将军问题的算法老是 是分布式计算领域中的一个多 重要问题。

在这里,朋友 先给出分布式计算暗含关拜占庭存在问题和故障的一个多 定义:

  定义1:拜占庭存在问题(Byzantine Fault):任何观察者不用说同深度看,表现出不同症状的存在问题。

  定义2:拜占庭故障(Byzantine Failure):在不都可以 共识的系统中将会拜占庭存在问题意味着丧失系统服务。 

  在分布式系统中,都有所有的存在问题或故障都能称作拜占庭存在问题或故障。像死机、丢消息等存在问题或故障不都可以 算为拜占庭存在问题或故障。拜占庭存在问题或故障是最严重存在问题或故障,拜占庭存在问题有不可预测、任意性的存在问题,相似遭黑客破坏,中木马的服务器而是一个多 拜占庭服务器。

  在一个多 有拜占庭存在问题存在的分布式系统中,所有的系统进程运行运行都一个多 初始值。在你你是什么情况下,共识问题(Consensus Problem),而是要寻找一个多 算法和协议,使得该协议满足以下一个多 属性。

  1)一致性(Agreement):所有的非存在问题系统进程运行运行都不都可以 同意同一个多 值。

  2)正确性(Validity):将会所有的非存在问题的系统进程运行运行有相同的初始值,这样所有非存在问题的系统进程运行运行所同意的值不都可以 是同一个多 初始值。

  3)可开始了性(Termination):每个非存在问题的系统进程运行运行不都可以 最终取舍一个多 值。

  根据Fischer-Lynch-Paterson的理论,在异步通信的分布式系统中,倘若一个多 拜占庭存在问题的系统进程运行运行,就不将会找到一个多 共识算法,可一起去满足上述要求的一致性、正确性和可开始了性要求。在实际情况下,根据不同的假设条件,有许多许多不同的共识算法被设计出来。哪些算法各有优势和局限。算法的假设条件有以下几种情况:

  1)故障模型:非拜占庭故障/拜占庭故障。

  2)通信类型:同步/异步。

  3)通信网络连接:节点间直连数。

  4)信息发送者身份:实名/匿名。

  5)通信通道稳定性:通道可靠/不可靠。

  6)消息认证性:认证消息/非认证消息。


中本聪的出理 方案:

  在出显比特币想要 ,出理 分布式系统一致性问题主而是Lamport提出的Paxos算法或其衍生算法。Paxos类算法仅适用于中心化的分布式系统,而是的系统的这样不诚实的节点(不用发送虚假错误消息,但允许出显网络不通或宕机出显的消息延迟)。

  中本聪在比特币中创造性的引入了“工作量证明(POW : Proof of Work)”来出理 你你是什么问题,有兴趣可进一步阅读工作量证明(猛击!)。

  通过工作量证明就增加了发送信息的成本,降低节点发送消息强度,而是就以保证在一个多 时间只一个多 节点(或是很少)在进行广播,一起去在广播总要附上其他同学的签名。

  你你是什么过程就像一位将军A在向许多的将军(B、C、D…)发起一个多 进攻提议一样,将军B、C、D…看一遍将军A签过名的进攻提议书,将会是诚实的将军就会立刻同意进攻提议,而不用发起其他同学新的进攻提议。

  以上而是比特币网络中是单个区块(账本)达成共识的法子(取得一致性)。

  理解了单个区块取得一致性的法子,这样整个区块链(总账本)将会达成一致也好理解。

  朋友 稍微把将军问题改一下:

  假设攻下一个多 城堡不都可以 多次的进攻,每次进攻的提议不都可以 基于想要 最多次数的胜利进攻下提出的(不都可以 而是敌方已有损失最大,我方进攻胜利的将会性就更大),而是约定想要 ,将军A在收到进攻提议时,就会检查一下你你是什么提议是都有基于最多的胜利提出的,将会都有(基于最多的胜利)将军A就不用同意而是的提议,将会是的,将军A就会把这次提议记下来。这而是比特币网络最长链取舍 (猛击!)


 经济学分析

  工作量证明虽然 至少提高了做叛徒(发布虚假区块)的成本,在工作量证明下,不都可以 第一个多 完成证明的节点不用 广播区块,竞争难度非常大,不都可以 很高的算力,将会不成功其算力就硬痛 耗费了(算力是不都可以 成本的),将会有而是的算力作为诚实的节点,同样也还不都可以 获得很大的收益(这而是矿工所作的工作),这也实际就不用有做叛徒的动机,整个系统也想要而更稳定。

  矿工挖矿获得比特币奖励以及记账所得的交易费用使得矿工更希望维护网络的正常运行,而任何破坏网络的非诚信行为总要损害矿工自身的利益。想要,即使许多比特币矿池具备强大的算力,它们都这样作恶的动机,反而有动力维护比特币的正常运行,将会这和它们的切实利益相关。

  注:原始的拜占庭容错系统将会不都可以 展示其理论上的可行性而存在问题实用性另外,还不都可以 额外的时钟同步机制支持算法的繁复度也是随节点增加而指数级增加。实用拜占庭容错系统(PBFT)(猛击!)降低了拜占庭协议的运行繁复度,从指数级别降低到多项式级别(Polynomial),使拜占庭协议在分布式系统中应用成为将会。

总结:共识算法的核心而是出理 拜占庭将军问题(分布式网络一致性问题)。


 REFERENCE

  1. Lamport L,Shostak R,Pease M.The Byzantine generals problem.ACM Trans.on Programming Languages and Systems,1982,4(3):382-401.

  2. Fischer,M.J.,Lynch,N.A.,Paterson,M.:Impossibility of distributed consensus with one faulty process.J.ACM 32(2),374-382(1985).
  3. 《区块链技术指南》邹均,张海宁,唐屹,李磊 著

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