共识机制的背景

加密货币都是去中心化的，去中心化的基础就是P2P节点众多，那么如何吸引用户加入网络成为节点，有那些激励机制？同时，开发的重点是让多个节点维护一个数据库，那么如何决定哪个节点写入？何时写入？一旦写入，又怎么保证不被其他的节点更改（不可逆）？回答这些问题的答案，就是共识机制。

容错性：目前的客户-服务商模型一般是中心化的网络形态

而区块链提倡的是无中心形态，网络中的每个节点都是平等的，因此天生具有良好的容错性，如下图：

而为了保证众多非中心节点的数据同步/安全，如何让大部分节点达成一致？

共识机制应运而生

公有链代表算法：

1.PoW

**(Proof of Work)：工作量证明机制. 可以理解为按劳分配. **

相对公平/公正，但耗能巨大
51%算力风险
比特币以太坊莱特币狗狗币

2.PoS

(Proof of Stake):股权证明机制。

根据币龄（持有代币+持有时间）影响共识
一旦权益用来进行签约区块，币龄将清零，避免规模经济影响
节能
以太坊Next Peercoin Nxt

3.PoB

焚烧证明 - 通过焚烧代币确认领导地位，相当于PoW

4.DPoW

延迟工作量证明 - 类似于PoB，挖矿获得wood，并通过收集woods影响下一次的决策

小矿工也有春天

5.DPoS

（Delegated Proof of Stake）：授权股权证明机制

类似于人民代表大会制度，但区域划分是灵活/动态的
节能/快速/高校出块0.5s
EOS BitShares Lisk Ark

小结

POW 工作量证明机制. 类似于按劳分配
POS 股权证明机制. 持有股票的人, 就有对应的权利, 持有的越多, 权利越大 .
DPOS 授权股权证明机制. 类似于董事会. 董事会成员数量有限, 由大家选举产生. 被选中的董事会成员可以行使权利.

联盟链代表算法：

6.PBFT：拜占庭容错算法

N >= 3F + 1 N为总计算机数，F为有问题的计算机总数

拜占庭容错能够容纳将近1/3的错误节点误差，IBM创建的Hyperledger就是使用了

该算法作为共识算法(<1.0)

其他使用者 Ripple Stella Dispatch

SBFT: Hyperledger(>1.0)采用了SBFT算法：SBFT提出了一个使用收集器(collector)的线

性通信模式。这种模式下不再将消息发给每一个replica，而是发给collector，然后

再由collector广播给所有replicas。减少client端的信息数量，增加可管理节点数

注：Zyzzyva也使用了collector，但是将collector的职责放到了client，而SBFT将collector的职责放到了replica

RBFT：在PBFT的基础上前置了propagate阶段且client需要广播消息而不是只

给"primary"，用以保证好的replica一定能够收到请求。

DBFT: 授权BFT算法

7.Paxos：怕诺斯算法 - 分布式一致性算法

Paxos需要一半以上的节点同意即可确认，（非容错型）

（1）Proposer：接收客户的请求，代表客户向Acceptor发起提案。

（2）Acceptor：监听来自Proposer的提案，并决定是否接受和回复。

（3）Learner：提案被接受后，提交并执行提案的内容。

关键点：

每个节点均会记录最大的编号并比较；如编号小于目前节点的最大编号，拒绝，反之，处理
提案者在非成功的状态下，会提交新的提案
提案者接收到多条不同消息时，以编号大的为准
接收者接收到多条不同消息时，拒绝编号小的请求，接受编号大的请求

8.RAFT：分布式一致性算法

非容错型，通过选举Leader的方式进行决策，其余的为follower。

是Paxos的另一种选择，与 Paxos 相比，Raft 有着基本相同运行效率，但是更容易理解，也更容易被用在系统开发上。

RAFT运行中最重要的两个活动：

选主 Leader Election - 只要有超过一半的节点投支持票了，Candidate 才会被选举为 Leader

特殊情况1：主掉线后，剩余的将自发选主 - 如原主回来，原主会降级为follower

特殊情况2：并发情况存在多个candidate的场景上，会持续发起vote，优先原则

复制日志 Log Replication -

日志存在commit - uncommit状态，

如出现多个leader的数据不一致的情况，以commit为准重新选主，保证数据的一致性

共识算法初探