共识算法有哪些（共识算法有哪些方法）

最近有一位之前找过的用户问了我们小编的一个问题，我相信这也是很多币圈朋友经常会疑惑的问题：共识算法有哪些相关问题，共识算法有哪些方法相关问题，带着这一个问题，让专业的小编告诉您原因。

共识机制，简单说就是在一个时间段内对事物的前后顺序达成共识的一种算法。

在区块链上，共识机制就像一个国家的法律，维系着区块链世界的正常运转。在区块链上，每个人都会有一份记录链上所有交易的账本，链上产生一笔新的交易时，每个人接收到这个信息的时间是不一样的，有些想要干坏事的人就有可能在这时发布一些错误的信息，这时就需要一个人把所有人接收到的信息进行验证，最后公布最正确的信息。

目前，常用的共识机制有三种：

1、工作量证明机制(Proof of Work – PoW)是我们最熟知的一种共识机制。就如字面的解释，PoW就是工作越多，收益越大。这里的工作就是猜数字，谁能最快的猜出这个唯一的数字，谁就能做信息公示人。

2、权益证明机制(Proof of Stake-PoS)也属于一种共识证明，它类似股权凭证和投票系统，因此也叫“股权证明算法”。由持有最多（token）的人来公示最终信息。

3、拜占庭共识算法（Practical Byzantine Fault Tolerance- PBFT）也是一种常见的共识证明。它与之前两种都不相同，PBFT以计算为基础，也没有代币奖励。由链上所有人参与投票，少于（N-1）/3个节点反对时就获得公示信息的权利。

对数据顺序达成一致共识是很多共识算法要解决的本质问题

Fabic的pbft算法实现

现阶段的共识算法主要可以分成三大类：公链，联盟链和私链

私链，所有节点可信

联盟链，存在对等的不信任节点

私链：私链的共识算法即区块链这个概念还没普及时的传统分布式系统里的共识算法，比如 zookeeper 的 zab 协议，就是类 paxos 算法的一种。私链的适用环境一般是不考虑集群中存在作恶节点，只考虑因为系统或者网络原因导致的故障节点。

联盟链：联盟链中，经典的代表项目是 Hyperledger 组织下的 Fabric 项目， Fabric0.6 版本使用的就是 pbft 算法。联盟链的适用环境除了需要考虑集群中存在故障节点，还需要考虑集群中存在作恶节点。对于联盟链，每个新加入的节点都是需要验证和审核的。

公链：公链不仅需要考虑网络中存在故障节点，还需要考虑作恶节点，这一点和联盟链是类似的。和联盟链最大的区别就是，公链中的节点可以很自由的加入或者退出，不需要严格的验证和审核。

在公有链中用的最多的是pow算法和pos算法，这些算法都是参与者的利益直接相关，通过利益来制约节点诚实的工作，解决分布式系统中的拜占庭问题。拜占庭容错算法是一种状态机副本复制算法，通过节点间的多轮消息传递，网络内的所有诚实节点就可以达成一致的共识。

使用拜占庭容错算法不需要发行加密货币，但是只能用于私有链或者联盟链，需要对节点的加入进行权限控制；不能用于公有链，因为公有链中所有节点都可以随意加入退出，无法抵挡女巫攻击（sybil attack）

raft 算法包含三种角色，分别是：跟随者（ follower ），候选人（candidate ）和领导者（ leader ）。集群中的一个节点在某一时刻只能是这三种状态的其中一种，这三种角色是可以随着时间和条件的变化而互相转换的。

raft 算法主要有两个过程：一个过程是领导者选举，另一个过程是日志复制，其中日志复制过程会分记录日志和提交数据两个阶段。raft 算法支持最大的容错故障节点是（N-1）/2，其中 N 为 集群中总的节点数量。

国外有一个动画介绍raft算法介绍的很透彻，链接地址为： 。这个动画主要包含三部分内容，第一部分介绍简单版的领导者选举和日志复制的过程，第二部分内容介绍详细版的领导者选举和日志复制的过程，第三部分内容介绍的是如果遇到网络分区（脑裂），raft 算法是如何恢复网络一致的。

pbft 算法的提出主要是为了解决拜占庭将军问题

要让这个问题有解，有一个 十分重要的前提 ，那就是 信道必须是可靠的 。如果信道不能保证可靠，那么拜占庭问题无解。关于信道可靠问题，会引出两军问题。两军问题的结论是，在一个不可靠的通信链路上试图通过通信以达成一致是基本不可能或者十分困难的。

拜占庭将军问题最早是由 Leslie Lamport 与另外两人在 1982 年发表的论文《The Byzantine Generals Problem 》提出的， 他证明了在将军总数大于 3f ，背叛者为f 或者更少时，忠诚的将军可以达成命令上的一致，即 3f+1=n 。算法复杂度为 o（n^(f+1)) 。而 Miguel Castro (卡斯特罗)和 Barbara Liskov （利斯科夫）在1999年发表的论文《 Practical Byzantine Fault Tolerance 》中首次提出 pbft 算法，该算法容错数量也满足 3f+1=n ，算法复杂度为 o（n^2）。

首先我们先来思考一个问题，为什么 pbft 算法的最大容错节点数量是（n-1）/3，而 raft 算法的最大容错节点数量是（n-1）/2 ？

对于raft算法，raft算法的的容错只支持容错故障节点，不支持容错作恶节点。什么是故障节点呢？就是节点因为系统繁忙、宕机或者网络问题等其它异常情况导致的无响应，出现这种情况的节点就是故障节点。那什么是作恶节点呢？作恶节点除了可以故意对集群的其它节点的请求无响应之外，还可以故意发送错误的数据，或者给不同的其它节点发送不同的数据，使整个集群的节点最终无法达成共识，这种节点就是作恶节点。

raft 算法只支持容错故障节点，假设集群总节点数为n，故障节点为 f ，根据小数服从多数的原则，集群里正常节点只需要比 f 个节点再多一个节点，即 f+1 个节点，正确节点的数量就会比故障节点数量多，那么集群就能达成共识。因此 raft 算法支持的最大容错节点数量是（n-1）/2。

对于 pbft 算法，因为 pbft 算法的除了需要支持容错故障节点之外，还需要支持容错作恶节点。假设集群节点数为 N，有问题的节点为 f。有问题的节点中，可以既是故障节点，也可以是作恶节点，或者只是故障节点或者只是作恶节点。那么会产生以下两种极端情况：

第一种情况，f 个有问题节点既是故障节点，又是作恶节点，那么根据小数服从多数的原则，集群里正常节点只需要比f个节点再多一个节点，即 f+1 个节点，确节点的数量就会比故障节点数量多，那么集群就能达成共识。也就是说这种情况支持的最大容错节点数量是 （n-1）/2。

第二种情况，故障节点和作恶节点都是不同的节点。那么就会有 f 个问题节点和 f 个故障节点，当发现节点是问题节点后，会被集群排除在外，剩下 f 个故障节点，那么根据小数服从多数的原则，集群里正常节点只需要比f个节点再多一个节点，即 f+1 个节点，确节点的数量就会比故障节点数量多，那么集群就能达成共识。所以，所有类型的节点数量加起来就是 f+1 个正确节点，f个故障节点和f个问题节点，即 3f+1=n。

结合上述两种情况，因此 pbft 算法支持的最大容错节点数量是（n-1）/3

pbft 算法的基本流程主要有以下四步：

客户端发送请求给主节点

主节点广播请求给其它节点，节点执行 pbft 算法的三阶段共识流程。

节点处理完三阶段流程后，返回消息给客户端。

客户端收到来自 f+1 个节点的相同消息后，代表共识已经正确完成。

为什么收到 f+1 个节点的相同消息后就代表共识已经正确完成？从上一小节的推导里可知，无论是最好的情况还是最坏的情况，如果客户端收到 f+1 个节点的相同消息，那么就代表有足够多的正确节点已全部达成共识并处理完毕了。

3.算法核心三阶段流程

算法的核心三个阶段分别是 pre-prepare 阶段（预准备阶段），prepare 阶段（准备阶段）， commit 阶段（提交阶段）

流程的对比上，对于 leader 选举这块， raft 算法本质是谁快谁当选，而 pbft 算法是按编号依次轮流做主节点。对于共识过程和重选 leader 机制这块，为了更形象的描述这两个算法，下面会把 raft 和 pbft 的共识过程比喻成一个团队是如何执行命令的过程，从这个角度去理解 raft 算法和 pbft 的区别。

一个团队一定会有一个老大和普通成员。对于 raft 算法，共识过程就是：只要老大还没挂，老大说什么，我们（团队普通成员）就做什么，坚决执行。那什么时候重新老大呢？只有当老大挂了才重选老大，不然生是老大的人，死是老大的鬼。

对于 pbft 算法，共识过程就是：老大向我发送命令时，当我认为老大的命令是有问题时，我会拒绝执行。就算我认为老大的命令是对的，我还会问下团队的其它成员老大的命令是否是对的，只有大多数人 （2f+1） 都认为老大的命令是对的时候，我才会去执行命令。那什么时候重选老大呢？老大挂了当然要重选，如果大多数人都认为老大不称职或者有问题时，我们也会重新选择老大。

四、结语

raft 算法和 pbft 算法是私链和联盟链中经典的共识算法，本文主要介绍了 raft 和 pbft 算法的流程和区别。 raft 和 pbft 算法有两点根本区别：

raft 算法从节点不会拒绝主节点的请求，而 pbft 算法从节点在某些情况下会拒绝主节点的请求 ;

raft 算法只能容错故障节点，并且最大容错节点数为 （n-1）/2 ，而 pbft 算法能容错故障节点和作恶节点，最大容错节点数为 （n-1）/3 。

pbft算法是通过投票来达成共识，可以很好的解决包括分叉等问题的同时提升效率。但仅仅比较适合于联盟链私有链，因为两两节点之间通信量是O(n^2)（通过优化可以减少通信量），一般来说不能应用于超过100个节点。

pbft有解的前提是 信道必须是可靠的 ，存在的问题是 可扩展性（scalability）差

部分来自：

区块链在设计上就是为了BFT

Taylor提出了开创性的LPoS（Liquidity Proof of Stake）共识算法，基于可验证随机函数 VRF 设计，LPoS具有以下特点：

(1) 不存在矿工垄断，回归初心像中本聪设计的 PoW 共识一样，确保所有参与共识的节点都是公平的。

(2) 无论网络中参与共识的节点数量有多少，所需的计算量都不会太大，以防止像 PoW共识这样资源浪费。

(3) 该协议是可自我验证的，这意味着每个参与者都可以单独验证任何块的有效性，以确保每个区块的创建者都花费了一定数量的权益证明。

在异步系统中，需要主机之间进行状态复制，以保证每个主机达成一致的状态共识。而在异步系统中，主机之间可能出现故障，因此需要在默认不可靠的异步网络中定义容错协议，以确保各个主机达到安全可靠的状态共识。

共识算法其实就是一组规则，设置一组条件，筛选出具有代表性的节点。在区块链系统中，存在很多这样的筛选方案，如在公有链中的POW、Pos、DPOS等，而在不需要货币体系的许可链或私有链中，绝对信任的节点、高效的需求是公有链共识算法不能提供的，对于这样的区块链，传统的一致性共识算法成为首选，如PBFT、PAXOS、RAFT等。

目录

一、BFT（拜占庭容错技术）

二、PBFT（实用拜占庭容错算法）

三、PAXOS

四、Raft

五、POW（工作量证明）

六、POS（权益证明）

七、DPOS（委任权益证明）

八、Ripple

拜占庭弄错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击的原因，计算机和网络出现不可预测的行为。拜占庭容错用来处理这种异常行为，并满足所要解决问题的规范。

拜占庭容错系统是一个拥有n台节点的系统，整个系统对于每一个请求，满足以下条件：

1）所有非拜占庭节点使用相同的输入信息，产生同样的结果；

2）如果输入的信息正确，那么所有非拜占庭节点必须接收这个信息，并计算相应的结果。

拜占庭系统普遍采用的假设条件包括：

1）拜占庭节点的行为可以是任意的，拜占庭节点之间可以共谋；

2）节点之间的错误是不相关的；

3）节点之间通过异步网络连接，网络中的消息可能丢失、乱序并延时到达，但大部分协议假设消息在有限的时间里能传达到目的地；

4）服务器之间传递的信息，第三方可以嗅探到，但是不能篡改、伪造信息的内容和验证信息的完整性。

拜占庭容错由于其理论上的可行性而缺乏实用性，另外还需要额外的时钟同步机制支持，算法的复杂度也是随节点的增加而指数级增加。

实用拜占庭容错降低了拜占庭协议的运行复杂度，从指数级别降低到多项式级别。

PBFT是一种状态机副本复制算法，即服务作为状态机进行建模，状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。PBFT要求共同维护一个状态。需要运行三类基本协议，包括一致性协议、检查点协议和视图更换协议。

一致性协议。一致性协议至少包含若干个阶段：请求（request）、序号分配（pre-prepare）和响应（reply），可能包含相互交互（prepare），序号确认（commit）等阶段。

PBFT通信模式中，每个客户端的请求需要经过5个阶段。由于客户端不能从服务器端获得任何服务器运行状态的信息，PBFT中主节点是否发生错误只能由服务器监测。如果服务器在一段时间内都不能完成客户端的请求，则会触发视图更换协议。

整个协议的基本过程如下：

1）客户端发送请求，激活主节点的服务操作。

2）当主节点接收请求后，启动三阶段的协议以向各从节点广播请求。

［2.1］序号分配阶段，主节点给请求赋值一个序列号n，广播序号分配消息和客户端的请求消息m，并将构造PRE-PREPARE消息给各从节点；

［2.2］交互阶段，从节点接收PRE-PREPARE消息，向其他服务节点广播PREPARE消息；

［2.3］序号确认阶段，各节点对视图内的请求和次序进行验证后，广播COMMIT消息，执行收到的客户端的请求并给客户端以响应。

3）客户端等待来自不同节点的响应，若有m+1个响应相同，则该响应即为运算的结果。

PBFT一般适合有对强一致性有要求的私有链和联盟链，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。

在有些分布式场景下，其假设条件不需要考虑拜占庭故障，而只是处理一般的死机故障。在这种情况下，采用Paxos等协议会更加高效。。PAXOS是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

PAXOS中有三类角色Proposer、Acceptor及Learner，主要交互过程在Proposer和Acceptor之间。算法流程分为两个阶段：

phase 1

a) proposer向网络内超过半数的acceptor发送prepare消息

b) acceptor正常情况下回复promise消息

phase 2

a) 在有足够多acceptor回复promise消息时，proposer发送accept消息

b) 正常情况下acceptor回复accepted消息

流程图如图所示：

PAXOS协议用于微信PaxosStore中，每分钟调用Paxos协议过程数十亿次量级。

Paxos是Lamport设计的保持分布式系统一致性的协议。但由于Paxos非常复杂，比较难以理解，因此后来出现了各种不同的实现和变种。Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法，意在取代目前广为使用的Paxos算法。

Raft最初是一个用于管理复制日志的共识算法，它是在非拜占庭故障下达成共识的强一致协议。Raft实现共识过程如下：首先选举一个leader，leader从客户端接收记账请求、完成记账操作、生成区块，并复制到其他记账节点。leader有完全的管理记账权利，例如，leader能够决定是否接受新的交易记录项而无需考虑其他的记账节点，leader可能失效或与其他节点失去联系，这时，重新选出新的leader。

在Raft中，每个节点会处于以下三种状态中的一种：

（1）follower：所有结点都以follower的状态开始。如果没收到leader消息则会变成candidate状态；

（2）candidate：会向其他结点“拉选票”，如果得到大部分的票则成为leader。这个过程就叫做Leader选举(Leader Election)；

（3）leader：所有对系统的修改都会先经过leader。每个修改都会写一条日志(log entry)。leader收到修改请求后的过程如下：此过程叫做日志复制（Log Replication）

1）复制日志到所有follower结点

2）大部分结点响应时才提交日志

3）通知所有follower结点日志已提交

4）所有follower也提交日志

5）现在整个系统处于一致的状态

Raft阶段主要分为两个，首先是leader选举过程，然后在选举出来的leader基础上进行正常操作，比如日志复制、记账等。

（1）leader选举

当follower在选举时间内未收到leader的消息，则转换为candidate状态。在Raft系统中：

1）任何一个服务器都可以成为候选者candidate，只要它向其他服务器follower发出选举自己的请求。

2）如果其他服务器同意了，发出OK。如果在这个过程中，有一个follower宕机，没有收到请求选举的要求，此时候选者可以自己选自己，只要达到N/2+1的大多数票，候选人还是可以成为leader的。

3）这样这个候选者就成为了leader领导人，它可以向选民也就是follower发出指令，比如进行记账。

4）以后通过心跳消息进行记账的通知。

5）一旦这个leader崩溃了，那么follower中有一个成为候选者，并发出邀票选举。

6）follower同意后，其成为leader，继续承担记账等指导工作。

（2）日志复制

记账步骤如下所示：

1）假设leader已经选出，这时客户端发出增加一个日志的要求；

2）leader要求follower遵从他的指令，将这个新的日志内容追加到各自日志中；

3）大多数follower服务器将交易记录写入账本后，确认追加成功，发出确认成功信息；

4）在下一个心跳消息中，leader会通知所有follower更新确认的项目。

对于每个新的交易记录，重复上述过程。

在这一过程中，若发生网络通信故障，使得leader不能访问大多数follower了，那么leader只能正常更新它能访问的那些follower服务器。而大多数的服务器follower因为没有了leader，他们将重新选举一个候选者作为leader，然后这个leader作为代表与外界打交道，如果外界要求其添加新的交易记录，这个新的leader就按上述步骤通知大多数follower。当网络通信恢复，原先的leader就变成follower，在失联阶段，这个老leader的任何更新都不能算确认，必须全部回滚，接收新的leader的新的更新。

在去中心账本系统中，每个加入这个系统的节点都要保存一份完整的账本，但每个节点却不能同时记账，因为节点处于不同的环境，接收不同的信息，如果同时记账，必然导致账本的不一致。因此通过同时来决定那个节点拥有记账权。

在比特币系统中，大约每10分钟进行一轮算力竞赛，竞赛的胜利者，就获得一次记账的权力，并向其他节点同步新增账本信息。

PoW系统的主要特征是计算的不对称性。工作端要做一定难度的工作才能得出一个结果，而验证方却很容易通过结果来检查工作端是不是做了相应的工作。该工作量的要求是，在某个字符串后面连接一个称为nonce的整数值串，对连接后的字符串进行SHA256哈希运算，如果得到的哈希结果（以十六进制的形式表示）是以若干个0开头的，则验证通过。

比特币网络中任何一个节点，如果想生成一个新的区块并写入区块链，必须解出比特币网络出的PoW问题。关键的3个要素是 工作量证明函数、区块及难度值 。工作量证明函数是这道题的计算方法，区块决定了这道题的输入数据，难度值决定了这道题所需要的计算量。

（1）工作量证明函数就是u style=”box-sizing: border-box;” SHA256 /u

比特币的区块由区块头及该区块所包含的交易列表组成。拥有80字节固定长度的区块头，就是用于比特币工作量证明的输入字符串。

（2）难度的调整是在每个完整节点中独立自动发生的。每2016个区块，所有节点都会按统一的公式自动调整难度。如果区块产生的速率比10分钟快则增加难度，比10分钟慢则降低难度。

公式可以总结为：新难度值=旧难度值×（过去2016个区块花费时长/20160分钟）

工作量证明需要有一个目标值。比特币工作量证明的目标值（Target）的计算公式：目标值=最大目标值/难度值

其中最大目标值为一个恒定值：

0x00000000FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF

目标值的大小与难度值成反比。比特币工作量证明的达成就是矿工计算出来的 区块哈希值必须小于目标值 。

（3）PoW能否解决拜占庭将军问题

比特币的PoW共识算法是一种概率性的拜占庭协议（Probabilistic BA）

当不诚实的算力小于网络总算力的50%时，同时挖矿难度比较高（在大约10分钟出一个区块情况下）比特币网络达到一致性的概念会随确认区块的数目增多而呈指数型增加。但当不诚实算力具一定规模，甚至不用接近50%的时候，比特币的共识算法并不能保证正确性，也就是，不能保证大多数的区块由诚实节点来提供。

比特币的共识算法不适合于私有链和联盟链。其原因首先是它是一个最终一致性共识算法，不是一个强一致性共识算法。第二个原因是其共识效率低。

扩展知识： 一致性

严格一致性，是在系统不发生任何故障，而且所有节点之间的通信无需任何时间这种理想的条件下，才能达到。这个时候整个系统就等价于一台机器了。在现实中，是不可能达到的。

强一致性，当分布式系统中更新操作完成之后，任何多个进程或线程，访问系统都会获得最新的值。

弱一致性，是指系统并不保证后续进程或线程的访问都会返回最新的更新的值。系统在数据成功写入之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体承诺多久读到。但是会尽可能保证在某个时间级别（秒级）之后。可以让数据达到一致性状态。

最终一致性是弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。也就是说，如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。

在股权证明PoS模式下，有一个名词叫币龄，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，如果你发现了一个PoS区块，你的币龄就会被清空为0。你每被清空365币龄，你将会从区块中获得0.05个币的利息(假定利息可理解为年利率5%)，那么在这个案例中，利息 = 3000 * 5% / 365 = 0.41个币，这下就很有意思了，持币有利息。

点点币（Peercoin）是首先采用权益证明的货币。，点点币的权益证明机制结合了随机化与币龄的概念，未使用至少30天的币可以参与竞争下一区块，越久和越大的币集有更大的可能去签名下一区块。一旦币的权益被用于签名一个区块，则币龄将清为零，这样必须等待至少30日才能签署另一区块。

PoS机制虽然考虑到了PoW的不足，但依据权益结余来选择，会导致首富账户的权力更大，有可能支配记账权。股份授权证明机制（Delegated Proof of Stake，DPoS）的出现正是基于解决PoW机制和PoS机制的这类不足。

比特股（Bitshare）是一类采用DPoS机制的密码货币。它的原理是，让每一个持有比特股的人进行投票，由此产生101位代表 , 我们可以将其理解为101个超级节点或者矿池，而这101个超级节点彼此的权利是完全相等的。如果代表不能履行他们的职责（当轮到他们时，没能生成区块），他们会被除名，网络会选出新的超级节点来取代他们。

比特股引入了见证人这个概念，见证人可以生成区块，每一个持有比特股的人都可以投票选举见证人。得到总同意票数中的前N个（N通常定义为101）候选者可以当选为见证人，当选见证人的个数（N）需满足：至少一半的参与投票者相信N已经充分地去中心化。

见证人的候选名单每个维护周期（1天）更新一次。见证人然后随机排列，每个见证人按序有2秒的权限时间生成区块，若见证人在给定的时间片不能生成区块，区块生成权限交给下一个时间片对应的见证人。

比特股还设计了另外一类竞选，代表竞选。选出的代表拥有提出改变网络参数的特权，包括交易费用、区块大小、见证人费用和区块区间。若大多数代表同意所提出的改变，持股人有两周的审查期，这期间可以罢免代表并废止所提出的改变。这一设计确保代表技术上没有直接修改参数的权利以及所有的网络参数的改变最终需得到持股人的同意。

Ripple（瑞波）是一种基于互联网的开源支付协议，在Ripple的网络中，交易由客户端（应用）发起，经过追踪节点（tracking node）或验证节点（validating node）把交易广播到整个网络中。

追踪节点的主要功能是分发交易信息以及响应客户端的账本请求。验证节点除包含追踪节点的所有功能外，还能够通过共识协议，在账本中增加新的账本实例数据。

Ripple的共识达成发生在验证节点之间，每个验证节点都预先配置了一份可信任节点名单，称为UNL（Unique Node List）。在名单上的节点可对交易达成进行投票。每隔几秒，Ripple网络将进行如下共识过程：

1）每个验证节点会不断收到从网络发送过来的交易，通过与本地账本数据验证后，不合法的交易直接丢弃，合法的交易将汇总成交易候选集（candidate set）。交易候选集里面还包括之前共识过程无法确认而遗留下来的交易。

2）每个验证节点把自己的交易候选集作为提案发送给其他验证节点。

3）验证节点在收到其他节点发来的提案后，如果不是来自UNL上的节点，则忽略该提案；如果是来自UNL上的节点，就会对比提案中的交易和本地的交易候选集，如果有相同的交易，该交易就获得一票。在一定时间内，当交易获得超过50%的票数时，则该交易进入下一轮。没有超过50%的交易，将留待下一次共识过程去确认。

4）验证节点把超过50%票数的交易作为提案发给其他节点，同时提高所需票数的阈值到60%，重复步骤3）、步骤4），直到阈值达到80%。

5）验证节点把经过80%UNL节点确认的交易正式写入本地的账本数据中，称为最后关闭账本（Last Closed Ledger），即账本最后（最新）的状态。

在Ripple的共识算法中，参与投票节点的身份是事先知道的。该共识算法只适合于权限链（Permissioned chain）的场景。Ripple共识算法的拜占庭容错（BFT）能力为（n-1）/5，即可以容忍整个网络中20%的节点出现拜占庭错误而不影响正确的共识。

在区块链网络中，由于应用场景的不同，所设计的目标各异，不同的区块链系统采用了不同的共识算法。一般来说，在私有链和联盟链情况下，对一致性、正确性有很强的要求。一般来说要采用强一致性的共识算法。而在公有链情况下，对一致性和正确性通常没法做到百分之百，通常采用最终一致性（Eventual Consistency）的共识算法。

共识算法的选择与应用场景高度相关，可信环境使用paxos 或者raft，带许可的联盟可使用pbft ，非许可链可以是pow，pos，ripple共识等，根据对手方信任度分级，自由选择共识机制。

关于区块链技术的一些讲解和知识点分析我们已经给大家分享过很多次了。

今天，天津java课程就再来了解一下，区块链技术中的共识算法的一些基本定义与特点。

简单过一下区块链我们一般意识形态中的链是铁链，由铁铸成，一环扣一环。

形象地，区块链的也可以这么理解，只不过它不是由铁铸成，而是由拥有一定数据结构的块连接而成，这是一个简单的雏形通俗讲解共识所谓共识，通俗来说，就是我们大家对某种事物的理解达成一致的意思。

比如说日常的开会讨论问题，又比如判断一个动物是不是猫，我们肉眼看了后觉得像猫，其满足猫的特征，那么我们认为它是猫。

共识，是一种规则。

继续我们的会议例子。

参与会议的人，通过开会的方式来达到谈论解决问题。

对比区块链中，参与挖矿的矿工通过某种共识方式(算法)来解决让自己的账本跟其他节点的账本保持一致。

让账本保持一致的深入一层意思就是，让链中区块信息保持一致。

为什么需要共识，不需要可不可以?当然不可以，生活中没了共识的规则，一切乱套。

区块链没了共识的规则，各个节点各干各的，失去一致的意义。

这两个例子的对应的关系如下：会议的人=挖矿的矿工开会=共识方式(算法)谈论解决问题=让自己的账本跟其他节点的账本保持一致如果你对节点的概念意思不懂，请先理解为矿工，一个节点内部包含很多角色，矿工是其中之一。

共识算法目前常见的在区块链中，节点们让自己的账本跟其他节点的账本保持一致的共识方式(算法)有如下几种：PoW，代表者是比特币(BTC)弊端：矿池的出现，一定程度上违背了去中心化的初衷，同时也使得51%攻击成为可能，影响其安全性。

存在巨大的算力浪费，看看矿池消耗大量的电力资源，随着难度增加，挖出的不够付电费PoS，代表者是以太坊(ETH)，从PoW过度到PoS弊端：破坏者对网络的攻击成本很低，拥有代币就能竞争另外拥有代币数量大的节点获得记账权的概率会更大，会使得网络共识受少数富裕账户支配，从而失去公正性。

Ripple Consensus（瑞波共识算法）

使一组节点能够基于特殊节点列表达成共识。初始特殊节点列表就像一个俱乐部，要接纳一个新成员，必须由51%的该俱乐部会员投票通过。共识遵循这核心成员的51%权力，外部人员则没有影响力。由于该俱乐部由“中心化”开始，它将一直是“中心化的”，而如果它开始腐化，股东们什么也做不了。

5、PBFT：Practical Byzantine Fault Tolerance（实用拜占庭容错算法）

PBFT是一种状态机副本复制算法，即服务作为状态机进行建模，状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。每个状态机的副本都保存了服务的状态，同时也实现了服务的操作。将所有的副本组成的集合使用大写字母R表示，使用0到|R|-1的整数表示每一个副本。为了描述方便，假设|R|=3f+1，这里f是有可能失效的副本的最大个数。尽管可以存在多于3f+1个副本，但是额外的副本除了降低性能之外不能提高可靠性。

PBFT算法主要特点如下：客户端向主节点发送请求调用服务操作；主节点通过广播将请求发送给其他副本；所有副本都执行请求并将结果发回客户端；客户端需要等待f+1个不同副本节点发回相同的结果，作为整个操作的最终结果。

只要你仔细阅读了上述，那么你就已经了解了共识算法有哪些方法的相关知识，如果屏幕面前的你还有什么对共识算法有哪些好的建议和想法，欢迎各位再下面评论区评论出来，我们将及时回复。

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