Practical Byzantine Fault Tolerance

最新推荐文章于 2025-07-16 18:48:06 发布
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#分布式系统 #Byzantine faults

本文详细介绍了Practical Byzantine Fault Tolerance算法，该算法能在异步环境中有效应对拜占庭故障，通过三阶段协议保证非故障副本的一致性。通过与Rampart和SecureRing等模型对比，该算法在速度和准确性上具有优势，适用于分布式系统的容错设计。

来自论文Practical Byzantine Fault Tolerance


本文旨在进行Byzantine faults的容错，文章开门见山提出了新算法的优势：可工作在异步环境（如Internet），响应时间可以获得比之前算法超过一个数量级的提升。当然肯定会有limitation伴随，我们试着找出它们。

一开始文章就告诉我们有一个问题还没能解决：fault-tolerant privacy。

 

►Normal-Case Operation

提出了Buffered requests，可以减少系统负载沉重时的message traffic和CPU overheads，不过这似乎并不是本文的重点，因此被忽略了。

模型采取了Client -> Primary -> Backups的流程，即Client先将请求发给Primary，再由Primary通过一个三阶段协议广播给Backups。先来看一看这个三阶段：pre-prepare, prepare, commit。

在pre-prepare阶段，primary会给请求分配一个序号n，然后向所有的backups发送一个prepare message with m piggybacked，并将这个message加到它的log中。这个message的形式是

 

v指的是发送信息所在的view，m是client的

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PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）是一种经典的基于消息传递的拜占庭容错一致性算法，通常用于区块链系统如Hyperledger Fabric等。在Go语言中实现PBFT协议需要大量的代码，包括客户端、服务器以及复杂的共识机制。由于这是一个相当复杂的主题，下面是一个简化的伪代码概述，实际的实现会包含更多的错误处理、日志记录和网络通信部分： ```go // 定义基本的数据结构，如交易和区块 type Transaction struct { //... } type Block struct { Index uint64 PrevHash []byte Transactions []Transaction Hash []byte // 计算后的哈希值 } // 定义共识模块的核心函数 func PBFTConsensus(nodes []string, client *Client) (*Block, error) { // 阶段0：提议者生成新区块并广播 proposal := GenerateProposal(client.Transactions) block := Propose(proposal) // 阶段1：预排序阶段，节点接收并排序交易 // ... // 阶段2：共识阶段，通过投票达成共识 votes := GatherVotes(block, nodes) if EnoughVotes(votes) { // 检查是否得到足够多的正向投票 // 阶段3：提交阶段，多数节点确认新块 commit(block) return block, nil } else { return nil, errors.New("consensus not reached") } } // ... 其他辅助函数，如生成提案、收集投票、检查投票数等 ``` 请注意，这只是一个非常基础的框架，并未涵盖完整的PBFT步骤，比如视图切换、预prepared模式等高级特性。真正的PBFT实现会在GitHub上找到大规模的开源项目，例如`go-pbft`。
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