摘要：区块链最终一致性1.区块链---共识算法PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算，并且其...

区块链最终一致性

1. 区块链 --- 共识算法

PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算，并且其运算结果能被其他节点快速验算，以耗用时间、能源做担保，以确保服务与资源被真正的需求所使用。

PoW算法中最基本的技术原理是使用哈希算法。假设求哈希值Hash(r)，若原始数据为r（raw），则运算结果为R（Result）。

R = Hash(r)

哈希函数Hash()的特性是，对于任意输入值r，得出结果R，并且无法从R反推回r。当输入的原始数据r变动1比特时，其结果R值完全改变。在比特币的PoW算法中，引入算法难度d和随机值n，得到以下公式：

Rd = Hash(r+n)

该公式要求在填入随机值n的情况下，计算结果Rd的前d字节必须为0。由于哈希函数结果的未知性，每个矿工都要做大量运算之后，才能得出正确结果，而算出结果广播给全网之后，其他节点只需要进行一次哈希运算即可校验。PoW算法就是采用这种方式让计算消耗资源，而校验仅需一次。

PoS算法要求节点验证者必须质押一定的资金才有挖矿打包资格，并且区域链系统在选定打包节点时使用随机的方式，当节点质押的资金越多时，其被选定打包区块的概率越大。

POS模式下，每个币每天产生1币龄，比如你持有100个币，总共持有了30天，那么，此时你的币龄就为3000。这个时候，如果你验证了一个POS区块，你的币龄就会被清空为0，同时从区块中获得相对应的数字货币利息。

节点通过PoS算法出块的过程如下：普通的节点要成为出块节点，首先要进行资产的质押，当轮到自己出块时，打包区块，然后向全网广播，其他验证节点将会校验区块的合法性。

DPoS算法和PoS算法相似，也采用股份和权益质押。

但不同的是，DPoS算法采用委托质押的方式，类似于用全民选举代表的方式选出N个超级节点记账出块。

选民把自己的选票投给某个节点，如果某个节点当选记账节点，那么该记账节点往往在获取出块奖励后，可以采用任意方式来回报自己的选民。

这N个记账节点将轮流出块，并且节点之间相互监督，如果其作恶，那么会被扣除质押金。

通过信任少量的诚信节点，可以去除区块签名过程中不必要的步骤，提高了交易的速度。
 

拜占庭问题：

拜占庭是古代东罗马帝国的首都，为了防御在每块封地都驻扎一支由单个将军带领的军队，将军之间只能靠信差传递消息。在战争时，所有将军必须达成共识，决定是否共同开战。

但是，在军队内可能有叛徒，这些人将影响将军们达成共识。拜占庭将军问题是指在已知有将军是叛徒的情况下，剩余的将军如何达成一致决策的问题。

BFT：

BFT即拜占庭容错，拜占庭容错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击等原因，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错技术被设计用来处理这些异常行为，并满足所要解决的问题的规范要求。

拜占庭容错系统 ：

发生故障的节点被称为 拜占庭节点 ，而正常的节点即为 非拜占庭节点 。

假设分布式系统拥有n台节点，并假设整个系统拜占庭节点不超过m台（n ≥ 3m + 1），拜占庭容错系统需要满足如下两个条件：

另外，拜占庭容错系统需要达成如下两个指标：

PBFT即实用拜占庭容错算法，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，算法的时间复杂度是O(n^2)，使得在实际系统应用中可以解决拜占庭容错问题
 

PBFT是一种状态机副本复制算法，所有的副本在一个视图（view）轮换的过程中操作，主节点通过视图编号以及节点数集合来确定，即：主节点 p = v mod |R|。v：视图编号，|R|节点个数，p：主节点编号。

PBFT算法的共识过程如下：客户端（Client）发起消息请求（request），并广播转发至每一个副本节点（Replica），由其中一个主节点（Leader）发起提案消息pre-prepare，并广播。其他节点获取原始消息，在校验完成后发送prepare消息。每个节点收到2f+1个prepare消息，即认为已经准备完毕，并发送commit消息。当节点收到2f+1个commit消息，客户端收到f+1个相同的reply消息时，说明客户端发起的请求已经达成全网共识。

具体流程如下 ：

客户端c向主节点p发送<REQUEST, o, t, c>请求。o: 请求的具体操作，t: 请求时客户端追加的时间戳，c：客户端标识。REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)。客户端对请求进行签名。

主节点收到客户端的请求，需要进行以下交验：

a. 客户端请求消息签名是否正确。

非法请求丢弃。正确请求，分配一个编号n，编号n主要用于对客户端的请求进行排序。然后广播一条<<PRE-PREPARE, v, n, d>, m>消息给其他副本节点。v：视图编号，d客户端消息摘要，m消息内容。<PRE-PREPARE, v, n, d>进行主节点签名。n是要在某一个范围区间内的[h, H]，具体原因参见 垃圾回收 章节。

副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。正确请求，副本节点i向其他节点包括主节点发送一条<PREPARE, v, n, d, i>消息, v, n, d, m与上述PRE-PREPARE消息内容相同，i是当前副本节点编号。<PREPARE, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录PRE-PREPARE和PREPARE消息到log中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。

主节点和副本节点收到PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. n是否在区间[h, H]内。

d. d是否和当前已收到PRE-PPREPARE中的d相同

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的PREPARE消息，则向其他节点包括主节点发送一条<COMMIT, v, n, d, i>消息，v, n, d, i与上述PREPARE消息内容相同。<COMMIT, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录COMMIT消息到日志中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。记录其他副本节点发送的PREPARE消息到log中。

主节点和副本节点收到COMMIT消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点COMMIT消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的COMMIT消息，说明当前网络中的大部分节点已经达成共识，运行客户端的请求操作o，并返回<REPLY, v, t, c, i, r>给客户端，r：是请求操作结果，客户端如果收到f+1个相同的REPLY消息，说明客户端发起的请求已经达成全网共识，否则客户端需要判断是否重新发送请求给主节点。记录其他副本节点发送的COMMIT消息到log中。
 

如果主节点作恶，它可能会给不同的请求编上相同的序号，或者不去分配序号，或者让相邻的序号不连续。备份节点应当有职责来主动检查这些序号的合法性。

如果主节点掉线或者作恶不广播客户端的请求，客户端设置超时机制，超时的话，向所有副本节点广播请求消息。副本节点检测出主节点作恶或者下线，发起View Change协议。

View Change协议 ：

副本节点向其他节点广播<VIEW-CHANGE, v+1, n, C , P , i>消息。n是最新的stable checkpoint的编号， C 是 2f+1验证过的CheckPoint消息集合， P 是当前副本节点未完成的请求的PRE-PREPARE和PREPARE消息集合。

当主节点p = v + 1 mod |R|收到 2f 个有效的VIEW-CHANGE消息后，向其他节点广播<NEW-VIEW, v+1, V , O >消息。 V 是有效的VIEW-CHANGE消息集合。 O 是主节点重新发起的未经完成的PRE-PREPARE消息集合。PRE-PREPARE消息集合的选取规则：

副本节点收到主节点的NEW-VIEW消息，验证有效性，有效的话，进入v+1状态，并且开始 O 中的PRE-PREPARE消息处理流程。
 

在上述算法流程中，为了确保在View Change的过程中，能够恢复先前的请求，每一个副本节点都记录一些消息到本地的log中，当执行请求后副本节点需要把之前该请求的记录消息清除掉。

最简单的做法是在Reply消息后，再执行一次当前状态的共识同步，这样做的成本比较高，因此可以在执行完多条请求K（例如：100条）后执行一次状态同步。这个状态同步消息就是CheckPoint消息。

副本节点i发送<CheckPoint, n, d, i>给其他节点，n是当前节点所保留的最后一个视图请求编号，d是对当前状态的一个摘要，该CheckPoint消息记录到log中。如果副本节点i收到了2f+1个验证过的CheckPoint消息，则清除先前日志中的消息，并以n作为当前一个stable checkpoint。

这是理想情况，实际上当副本节点i向其他节点发出CheckPoint消息后，其他节点还没有完成K条请求，所以不会立即对i的请求作出响应，它还会按照自己的节奏，向前行进，但此时发出的CheckPoint并未形成stable。

为了防止i的处理请求过快，设置一个上文提到的 高低水位区间[h, H] 来解决这个问题。低水位h等于上一个stable checkpoint的编号，高水位H = h + L，其中L是我们指定的数值，等于checkpoint周期处理请求数K的整数倍，可以设置为L = 2K。当副本节点i处理请求超过高水位H时，此时就会停止脚步，等待stable checkpoint发生变化，再继续前进。
 

在区块链场景中，一般适合于对强一致性有要求的私有链和联盟链场景。例如，在IBM主导的区块链超级账本项目中，PBFT是一个可选的共识协议。在Hyperledger的Fabric项目中，共识模块被设计成可插拔的模块，支持像PBFT、Raft等共识算法。
 

Raft基于领导者驱动的共识模型，其中将选举一位杰出的领导者(Leader)，而该Leader将完全负责管理集群，Leader负责管理Raft集群的所有节点之间的复制日志。
 

下图中，将在启动过程中选择集群的Leader（S1），并为来自客户端的所有命令/请求提供服务。 Raft集群中的所有节点都维护一个分布式日志（复制日志）以存储和提交由客户端发出的命令（日志条目）。 Leader接受来自客户端的日志条目，并在Raft集群中的所有关注者（S2，S3，S4，S5）之间复制它们。

在Raft集群中，需要满足最少数量的节点才能提供预期的级别共识保证， 这也称为法定人数。 在Raft集群中执行操作所需的最少投票数为 (N / 2 +1) ，其中N是组中成员总数，即 投票至少超过一半 ，这也就是为什么集群节点通常为奇数的原因。 因此，在上面的示例中，我们至少需要3个节点才能具有共识保证。

如果法定仲裁节点由于任何原因不可用，也就是投票没有超过半数，则此次协商没有达成一致，并且无法提交新日志。

数据存储：Tidb/TiKV

日志：阿里巴巴的 DLedger

服务发现：Consul& etcd

集群调度：HashiCorp Nomad
 

只能容纳故障节点(CFT)，不容纳作恶节点

顺序投票，只能串行apply，因此高并发场景下性能差
 

Raft通过解决围绕Leader选举的三个主要子问题，管理分布式日志和算法的安全性功能来解决分布式共识问题。

当我们启动一个新的Raft集群或某个领导者不可用时，将通过集群中所有成员节点之间协商来选举一个新的领导者。 因此，在给定的实例中，Raft集群的节点可以处于以下任何状态: 追随者(Follower)，候选人(Candidate)或领导者(Leader)。

系统刚开始启动的时候，所有节点都是follower，在一段时间内如果它们没有收到Leader的心跳信号，follower就会转化为Candidate；

如果某个Candidate节点收到大多数节点的票，则这个Candidate就可以转化为Leader，其余的Candidate节点都会回到Follower状态；

一旦一个Leader发现系统中存在一个Leader节点比自己拥有更高的任期(Term)，它就会转换为Follower。

Raft使用基于心跳的RPC机制来检测何时开始新的选举。 在正常期间， Leader 会定期向所有可用的 Follower 发送心跳消息（实际中可能把日志和心跳一起发过去）。 因此，其他节点以 Follower 状态启动，只要它从当前 Leader 那里收到周期性的心跳，就一直保持在 Follower 状态。

当 Follower 达到其超时时间时，它将通过以下方式启动选举程序：

根据 Candidate 从集群中其他节点收到的响应，可以得出选举的三个结果。

共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为 复制状态机 ：

简单来说： 相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态 。不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一下不确定的值，比如本地时间等。使用replicated log是一个很不错的注意，log具有持久化、保序的特点，是大多数分布式系统的基石。

有了Leader之后，客户端所有并发的请求可以在Leader这边形成一个有序的日志（状态）序列，以此来表示这些请求的先后处理顺序。Leader然后将自己的日志序列发送Follower，保持整个系统的全局一致性。注意并不是强一致性，而是 最终一致性 。

日志由有序编号（log index）的日志条目组成。每个日志条目包含它被创建时的任期号（term），和日志中包含的数据组成，日志包含的数据可以为任何类型，从简单类型到区块链的区块。每个日志条目可以用[ term, index, data]序列对表示，其中term表示任期， index表示索引号，data表示日志数据。

Leader 尝试在集群中的大多数节点上执行复制命令。 如果复制成功，则将命令提交给集群，并将响应发送回客户端。类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要超过一半节点同意（处于工作状态）即可。

leader 、 follower 都可能crash，那么 follower 维护的日志与 leader 相比可能出现以下情况

当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制follower复制自己的log， Leader会从后往前试 ，每次AppendEntries失败后尝试前一个日志条目（递减nextIndex值）， 直到成功找到每个Follower的日志一致位置点（基于上述的两条保证），然后向后逐条覆盖Followers在该位置之后的条目 。所以丢失的或者多出来的条目可能会持续多个任期。
 

要求候选人的日志至少与其他节点一样最新。如果不是，则跟随者节点将不投票给候选者。

意味着每个提交的条目都必须存在于这些服务器中的至少一个中。如果候选人的日志至少与该多数日志中的其他日志一样最新，则它将保存所有已提交的条目，避免了日志回滚事件的发生。

即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：

因此， 某一任期内一定只有一个leader 。
 

当集群中节点的状态发生变化（集群配置发生变化）时，系统容易受到系统故障。 因此，为防止这种情况，Raft使用了一种称为两阶段的方法来更改集群成员身份。 因此，在这种方法中，集群在实现新的成员身份配置之前首先更改为中间状态（称为联合共识）。 联合共识使系统即使在配置之间进行转换时也可用于响应客户端请求，它的主要目的是提升分布式系统的可用性。

2. 区块链的核心技术是什么

简单来说，区块链是一个提供了拜占庭容错、并保证了最终一致性的分布式数据库；从数据结构上看，它是基于时间序列的链式数据块结构；从节点拓扑上看，它所有的节点互为冗余备份；从操作上看，它提供了基于密码学的公私钥管理体系来管理账户。
或许以上概念过于抽象，我来举个例子，你就好理解了。
你可以想象有 100 台计算机分布在世界各地，这 100 台机器之间的网络是广域网，并且，这 100 台机器的拥有者互相不信任。
那么，我们采用什么样的算法（共识机制）才能够为它提供一个可信任的环境，并且使得：
节点之间的数据交换过程不可篡改，并且已生成的历史记录不可被篡改；
每个节点的数据会同步到最新数据，并且会验证最新数据的有效性；
基于少数服从多数的原则，整体节点维护的数据可以客观反映交换历史。
区块链就是为了解决上述问题而产生的技术方案。
二、区块链的核心技术组成
无论是公链还是联盟链，至少需要四个模块组成：P2P 网络协议、分布式一致性算法（共识机制）、加密签名算法、账户与存储模型。
1、P2P 网络协议
P2P 网络协议是所有区块链的最底层模块，负责交易数据的网络传输和广播、节点发现和维护。
通常我们所用的都是比特币 P2P 网络协议模块，它遵循一定的交互原则。比如：初次连接到其他节点会被要求按照握手协议来确认状态，在握手之后开始请求 Peer 节点的地址数据以及区块数据。
这套 P2P 交互协议也具有自己的指令集合，指令体现在在消息头（Message Header) 的 命令（command）域中，这些命令为上层提供了节点发现、节点获取、区块头获取、区块获取等功能，这些功能都是非常底层、非常基础的功能。如果你想要深入了解，可以参考比特币开发者指南中的 Peer Discovery 的章节。
2、分布式一致性算法
在经典分布式计算领域，我们有 Raft 和 Paxos 算法家族代表的非拜占庭容错算法，以及具有拜占庭容错特性的 PBFT 共识算法。
如果从技术演化的角度来看，我们可以得出一个图，其中，区块链技术把原来的分布式算法进行了经济学上的拓展。
在图中我们可以看到，计算机应用在最开始多为单点应用，高可用方便采用的是冷灾备，后来发展到异地多活，这些异地多活可能采用的是负载均衡和路由技术，随着分布式系统技术的发展，我们过渡到了 Paxos 和 Raft 为主的分布式系统。
而在区块链领域，多采用 PoW 工作量证明算法、PoS 权益证明算法，以及 DPoS 代理权益证明算法，以上三种是业界主流的共识算法，这些算法与经典分布式一致性算法不同的是，它们融入了经济学博弈的概念，下面我分别简单介绍这三种共识算法。
PoW： 通常是指在给定的约束下，求解一个特定难度的数学问题，谁解的速度快，谁就能获得记账权（出块）权利。这个求解过程往往会转换成计算问题，所以在比拼速度的情况下，也就变成了谁的计算方法更优，以及谁的设备性能更好。
PoS： 这是一种股权证明机制，它的基本概念是你产生区块的难度应该与你在网络里所占的股权（所有权占比）成比例，它实现的核心思路是：使用你所锁定代币的币龄（CoinAge）以及一个小的工作量证明，去计算一个目标值，当满足目标值时，你将可能获取记账权。
DPoS： 简单来理解就是将 PoS 共识算法中的记账者转换为指定节点数组成的小圈子，而不是所有人都可以参与记账。这个圈子可能是 21 个节点，也有可能是 101 个节点，这一点取决于设计，只有这个圈子中的节点才能获得记账权。这将会极大地提高系统的吞吐量，因为更少的节点也就意味着网络和节点的可控。
3、加密签名算法
在区块链领域，应用得最多的是哈希算法。哈希算法具有抗碰撞性、原像不可逆、难题友好性等特征。
其中，难题友好性正是众多 PoW 币种赖以存在的基础，在比特币中，SHA256 算法被用作工作量证明的计算方法，也就是我们所说的挖矿算法。
而在莱特币身上，我们也会看到 Scrypt 算法，该算法与 SHA256 不同的是，需要大内存支持。而在其他一些币种身上，我们也能看到基于 SHA3 算法的挖矿算法。以太坊使用了 Dagger-Hashimoto 算法的改良版本，并命名为 Ethash，这是一个 IO 难解性的算法。
当然，除了挖矿算法，我们还会使用到 RIPEMD160 算法，主要用于生成地址，众多的比特币衍生代码中，绝大部分都采用了比特币的地址设计。
除了地址，我们还会使用到最核心的，也是区块链 Token 系统的基石：公私钥密码算法。
在比特币大类的代码中，基本上使用的都是 ECDSA。ECDSA 是 ECC 与 DSA 的结合，整个签名过程与 DSA 类似，所不一样的是签名中采取的算法为 ECC（椭圆曲线函数）。
从技术上看，我们先从生成私钥开始，其次从私钥生成公钥，最后从公钥生成地址，以上每一步都是不可逆过程，也就是说无法从地址推导出公钥，从公钥推导到私钥。
4、账户与交易模型
从一开始的定义我们知道，仅从技术角度可以认为区块链是一种分布式数据库，那么，多数区块链到底使用了什么类型的数据库呢？
我在设计元界区块链时，参考了多种数据库，有 NoSQL 的 BerkelyDB、LevelDB，也有一些币种采用基于 SQL 的 SQLite。这些作为底层的存储设施，多以轻量级嵌入式数据库为主，由于并不涉及区块链的账本特性，这些存储技术与其他场合下的使用并没有什么不同。
区块链的账本特性，通常分为 UTXO 结构以及基于 Accout-Balance 结构的账本结构，我们也称为账本模型。UTXO 是“unspent transaction input/output”的缩写，翻译过来就是指“未花费的交易输入输出”。
这个区块链中 Token 转移的一种记账模式，每次转移均以输入输出的形式出现；而在 Balance 结构中，是没有这个模式的。

3. 区块链的共识机制

1. 网络上的交易信息如何确认并达成共识？ 

虽然经常提到共识机制，但是对于共识机制的含义和理解却并清楚。因此需要就共识机制的相关概念原理和实现方法有所理解。 

区块链的交易信息是通过网络广播传输到网络中各个节点的，在整个网络节点中如何对广播的信息进行确认并达成共识 最终写入区块呢？  如果没有相应的可靠安全的实现机制，那么就难以实现其基本的功能，因此共识机制是整个网络运行下去的一个关键。

共识机制解决了区块链如何在分布式场景下达成一致性的问题。区块链能在众多节点达到一种较为平衡的状态也是因为共识机制。那么共识机制是如何在在去中心化的思想上解决了节点间互相信任的问题呢？ 

当分布式的思想被提出来时，人们就开始根据FLP定理和CAP定理设计共识算法。 规范的说，理想的分布式系统的一致性应该满足以下三点：

1.可终止性（Termination）：一致性的结果可在有限时间内完成。

2.共识性(Consensus)：不同节点最终完成决策的结果应该相同。

3.合法性(Validity)：决策的结果必须是其他进程提出的提案。

但是在实际的计算机集群中，可能会存在以下问题:

1.节点处理事务的能力不同，网络节点数据的吞吐量有差异

2.节点间通讯的信道可能不安全

3.可能会有作恶节点出现

4.当异步处理能力达到高度一致时，系统的可扩展性就会变差（容不下新节点的加入）。

科学家认为，在分布式场景下达成 完全一致性 是不可能的。但是工程学家可以牺牲一部分代价来换取分布式场景的一致性，上述的两大定理也是这种思想，所以基于区块链设计的各种公式机制都可以看作牺牲那一部分代价来换取多适合的一致性，我的想法是可以在这种思想上进行一个灵活的变换，即在适当的时间空间牺牲一部分代价换取适应于当时场景的一致性，可以实现灵活的区块链系统，即可插拔式的区块链系统。今天就介绍一下我对各种共识机制的看法和分析，分布式系统中有无作恶节点分为拜占庭容错和非拜占庭容错机制。

FLP定理即FLP不可能性，它证明了在分布式情景下，无论任何算法，即使是只有一个进程挂掉，对于其他非失败进程，都存在着无法达成一致的可能。

FLP基于如下几点假设：

仅可修改一次 ：  每个进程初始时都记录一个值（0或1）。进程可以接收消息、改动该值、并发送消息，当进程进入decide state时，其值就不再变化。所有非失败进程都进入decided state时，协议成功结束。这里放宽到有一部分进程进入decided state就算协议成功。

异步通信 ：  与同步通信的最大区别是没有时钟、不能时间同步、不能使用超时、不能探测失败、消息可任意延迟、消息可乱序。

通信健壮： 只要进程非失败，消息虽会被无限延迟，但最终会被送达；并且消息仅会被送达一次（无重复）。

Fail-Stop 模型： 进程失败如同宕机，不再处理任何消息。

失败进程数量 ： 最多一个进程失败。

CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论。CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出，是Eric Brewer在Inktomi期间研发搜索引擎、分布式web缓存时得出的关于数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)的猜想：

数据一致性 (consistency)：如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、线性一致性 linearizable consistency)[5]

服务可用性 (availability)：所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待

分区容错性 (partition-tolerance)：在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务

在某时刻如果满足AP，分隔的节点同时对外服务但不能相互通信，将导致状态不一致，即不能满足C；如果满足CP，网络分区的情况下为达成C，请求只能一直等待，即不满足A；如果要满足CA，在一定时间内要达到节点状态一致，要求不能出现网络分区，则不能满足P。

C、A、P三者最多只能满足其中两个，和FLP定理一样，CAP定理也指示了一个不可达的结果(impossibility result)。

4. 区块链的共识机制是什么

如何让去中心化网络达成共识？在区块链系统当中，没有一个像银行一样的中心化记账机构，保证每一笔交易在所有记账节点上的一致性，即让全网达成共识至关重要。共识机制解决的就是这个问题。目前主要的共识机制有工作量证明机制PoW和权益证明机制PoS。PoW通过评估你的工作量来决定你获得记账权的机率，工作量越大，就越有可能获得此次记账机会。PoS通过评估你持有代币的数量和时长来决定你获得记账权的机率。这就类似于股票的分红制度，持有股权相对多的人能够获得更多的分红。DPOS与POS原理相似，只是选了一些“人大代表”。 与PoS的主要区别在于节点选举若干代理人，由代理人验证和记账。随着技术的发展，未来可能还会诞生更先进的共识机制。

5. 区块链具有哪些特点

据报道，区块链具有去中心化、去信任和不可篡改等优势特点。

而相比于互联网，Cosmos所构想的区块链网络在信息交互的同时，也实现了资产价值传递。通过IBC跨链协议，基于Cosmos的Tendermint Core开发的区块链之间能实现代币的跨链转移，而对于类似于以太坊一类的基于PoW共识机制生成的公有链，可以使用Pegged Zone桥接。

文章来源：比特110网

6. 区块链技术能解决什么样的问题

区块链技术可以用相对更低的成本解决信任问题，这对现在强调的减轻实体经济包袱，使交易成本降低等方面起着重要作用，具有较大的社会价值。同时，针对区块链技术本身，还需要有不断探索，相信未来可以将自主可控的知识产权和专利与该技术融合在一起。
未来的金窝窝将着力于以区块链技术促进大数据的合法流通和商业应用。

金窝窝分析区块链技术能解决的问题如下：
区块链最重要的是解决了中介信用问题。在过去，两个互不认识和信任的人要达成协作是难的，必须要依靠第三方。
比如支付行为，在过去任何一种转账，必须要有银行或者支付宝这样的机构存在。
但是通过区块链技术，是人类第一次实现在没有任何中介机构参与的情况下，完成双方可以互信的转账行为。这是区块链的重大突破。

重庆金窝窝分析：区块链最重要的是解决了中介信用问题。
在过去，两个互不认识和信任的人要达成协作是难的，必须要依靠第三方。

重庆金窝窝分析区块链技术的应用解决的问题如下：
区块链最重要的是解决了中介信用问题，在过去，两个互不认识和信任的人要达成协作是很难的，必须要艺考第三方。
通过区块链技术，可以实现没有任何中介机构参与下，完成双方可以互相信任的行为，这就是区块链技术中去中介化（去中心化）解决的问题。

区块链解决了信任的问题，信任是一切问题的根源。
维基链是一个支持图灵完备的智能合约平台。维基链采用 dpos 的共识机制，共设置 11 个投票节点，每 10 秒产生一个新的区块。通过智能合约维基链可以实现资产发行、竞猜应用、版权溯源、互助保险、去中心化交易所、跨境结算等丰富的应用场景。
但这些场景最重要的还是信任，是要公开透明。

基于分布式记账、集体合约和智能共识等机制，区块链技术呈现出去中心化、开放共享、真实可靠等信息处理特性，引发了金融领域、特别是互联网金融领域的日益重视与研究应用。区块链系统开发公司不少，像人人链这些的区块链技术开发企业是比较靠谱的，区块链方案可以参考一下。
第1点：首先要解你所选择的区块链技术服务提供商的技术实力，包括区块链底层实力和团队技术实力；开发过哪些成功案例。索要已开发项目，对方会把之前做过的成功案例拿出来分析。
第2点：要看对方现有底层区块链架构和项目开发经验。
第3点：可以问下身边的朋友是否有了解和推荐。个人知道在综合实力不错的是人人链区块链BaaS平台，开放的云平台上能够快速构建自己的 IT基础设施和区块链服务。当然还有一些其它的，选择适合自己企业的平台。还有没提到的需要关注的问题，希望他人帮忙补充~

区块链类似“公开账本”，每一个区块即是一个“账本页”，当人们在区块链上进行交易时，交易数据会公开给区块链中的每一个节点，并被记录在“账本页”上，永久存储，不可篡改。鉴于区块链的这种去中心化、开放性及信息不可篡改的特点，每个录入区块链版权登记系统的作品都会生成唯一的不可篡改的数字指纹。
用户只需通过小犀版权链平台身份认证授权，成功认证“我是我”后，提交作品到版权链，后台审核通过后会生成数据写入区块链，生成证书。申请版权保护中心的纸质证书，需点击“版权证申请”，然后按照步骤填写资料、交费，等待审核……这样看来，区块链+版权的模式，真是安全、省时、省力。
说到法律保护，不得不提到“侵权”版权作为无形资产，若创作者维权意识缺失，作品就可能面临被侵权的处境。这一点小犀版权链在业界做得比较好。这个平台之所以成为国内第一家基于区块链的智能维权平台，也是和重庆公证处的支持分不开的。基于区块链的数字化文件存证技术，得到了公证处的认可，能够实现公证申请内容的不可篡改，为公证服务的数字化、网络化、信息化提供了帮助。公证当事人能够通过小犀平台，在线提交“保全证据”公证，让权利人对作品的所有权更具司法效力，有效面对侵权行为，提升风险应对能力。
区块链这种新型信用评价体系，为公证处的服务改革提供了新的技术支撑。小犀版权链将重庆公证处的部分业务搬上区块链平台，堪称区块链在公证书业务领域的革新。在公证书的办理过程中，材料审查及核实是最为关键和重要的一环。“区块链+公证”后台的流程设计一改以往需人工到各部门查证核实的环节，公证员只需在线审核用户提供的材料，便可快速完成审查核实工作，大幅提升了办事效率。

区块链技术的分布式架构和不可篡改等特性，有助于解决票据真实性和信息不透明等问题。当参与方需要检验票据是否已经被篡改或转让时，区块链就可以提供无可争议的一致性证明。
数字货币也是利用了区块链的这种特性，普银就是基于区块链技术开发出来的一种茶本位数字货币。

重庆金窝窝分析：
第一，区块链通过在数字货币领域的应用，提供了资金流（或者叫资本流）信息在互联网的流动的解决方案。
第二，区块链通过加密和分布式账本的引用，解决了在交易过程中的确权问题。
第三，区块链通过共识机制的技术，确定了数字资产的交换问题。