区块链之拜占庭容错算法——Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)

实用拜占庭容错算法(PBFT)是由 Barbara Liskov 和 Miguel Castro 于 90 年代末提出的一种共识算法。原论文链接如下:

http://pmg.csail.mit.edu/papers/osdi99.pdf

pBFT 被设计为在异步(响应请求的时间没有上限)系统中高效运行。它针对低开销时间进行了优化。其目标是解决现有拜占庭容错解决方案中存在的许多问题。应用领域包括分布式计算和区块链。

PBFT在保证可用性和安全性(liveness & safety)的前提下,提供了(n-1)/3的容错性,意思就是如果系统内有n台机子,那么系统最多能容忍的作恶/故障节点为(n-1)/3个。(作恶节点可以不响应或者回应错误的信息)。

也就是说为了保证pbft算法的正确性,节点总数量n和作恶节点数量f必须满足n > 3f,如何证明呢?

我们在设计异步通信算法的时候,我们不知道那f个节点是恶意节点还是故障节点,这f个节点可以不发送消息,也可以发送错误的消息,所以在设计阈值的时候,我们要保证必须在n-f个状态复制机的沟通内,就要做出决定;而且我们并不知道,这n-f个里面有几个是作恶节点,我们必须保证正常的节点大于作恶节点数。所以有 n-f-f > f,从而得出了n > 3f。

一、拜占庭将军问题

Byzantine Generals' Problem 拜占庭将军问题在 1982 年微软研究院由 LESLEY LAMPORT、ROBERT SHOSTAK 和 MARSHALL PEASE 撰写的论文中得到了恰当的解释:

想象一下,拜占庭军队的几个分队在敌对城市外扎营,每个分队由各自的将军指挥。将军们只能通过信使互相通信。在观察了敌人之后,他们必须制定一个共同的行动计划。然而,一些将军可能是叛徒

Go语言是一种非常适合实现复杂系统,包括BFT(拜占庭容错算法的语言,因为它有强大的并发性和结构化并发模型。在BFT中,需要处理网络环境下的节点故障,并保证系统的安全性、一致性。一个简单的例子不会在这里展示完整的BFT算法实现,因为这通常涉及分布式一致性算法PBFTPractical Byzantine Fault Tolerance)的复杂逻辑。 以下是一个简化的伪代码概述,展示了PBFT协议的一部分核心思想: ```go type Node struct { id uint64 votes map[uint64]bool // 存储已经收到的投票信息 } // Propose 提交一个新的提案 func (n *Node) Propose(value string) { n.votes = make(map[uint64]bool) // 发送提案给其他节点 for _, peer := range peers { sendProposal(n.id, value, peer) } } // Vote 投票支持提案 func (n *Node) Vote(proposalId uint64) { if !n.hasQuorum(proposalId) { // 检查是否满足多数同意 return } n.votes[proposalId] = true broadcastVote(n.id, proposalId, "accept") } // hasQuorum 判断是否达到共识所需的大多数节点投票 func (n *Node) hasQuorum(proposalId uint64) bool { numVotes := len(n.votes) majority := numVotes / 2 + 1 // 假设是偶数节点数 return numVotes >= majority && n.votes[proposalId] } // 客户端调用这些函数来提交交易... ``` 实际实现会涉及到更多的步骤,比如消息认证、时间戳管理、序列号排序等。请注意,这个示例仅作为概念演示,真正的BFT实现会包含错误检查、异常处理以及更复杂的通信机制。
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