2.1 拜占庭将军问题

1982年，美国计算机科学家莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）提出了拜占庭将军问题。

假设在中世纪时期，拜占庭帝国的10个将军要去围攻一座城池。但这座城池高墙耸立，固若金汤，只有同时发起攻击才能成功攻破。也就是说，10位将军要么同时进攻，要么同时撤退，放弃攻击计划。这需要10位将军坐到一起商讨，但是他们分别位于不同的方位，无法聚集到一起。所以必须有位大臣在中间做传声筒，将每个将军的投票传出去，这10位将军根据投票结果再做出决定。

如果10位将军都诚实守信，问题就简单了。一旦其中有人是叛徒，问题就复杂了。

假设有4个将军投票进攻，4个投票撤退，剩下2个是叛徒。这2个叛徒一边告诉决定进攻的将军他们会进攻，一边告诉决定撤退的将军他们会撤退，就会导致行动无法统一，每一个将军都要小心行事，不能轻易信任他人。

这就是著名的拜占庭将军问题。

10位将军处于不同的方位，构成了一个分布式网络。每个将军又地位平等，怎么保证在没有任何权威又不能互相信任的情况下，就进攻或撤退达成共识呢？

这个问题在提出数十年间，一直得不到解决。

到了1999年，美国计算机科学家卡斯特罗（Miguel Castro）和利斯科夫（Barbara Liskov）提出了一种解决方案——Practical Byzantine Fault-tolerant Algorithm（PBFT），拜占庭容错。所谓“容错”，就是允许一个分布式网络中存在坏人。PBFT算法的核心计算公式为：N≥3F + 1。其中，N表示分布式系统中的总节点，F为有问题节点的最大数量。比如，在拜占庭将军问题中，共10个将军，N=10, F=3，也就是说只要叛徒人数小于总人数的三分之一，就有达成共识的方法。

具体解决方案如下。

1．口头传播

将军派人把自己进攻或撤退的信息传播出去，其他9个将军接收到他的消息，也派人分别转告给其他几个将军。这样一来，每个将军都是信息的转达者，手上都会收到10个信息（进攻或者撤退）。即便有叛徒，只要有一半以上的人说进攻，那么采取进攻行动就是能成功的。但是，在这种口头传播的方式下，每个将军都并不会告知消息的上一个来源是谁，也就是消息不可追根溯源，出现信息不一致也很难找到叛徒是谁。

2．书面协议

这10个将军，每人写封信给其他9个人。假设将军1写“进攻”，并在原信上签字。收到信的其他将军可以验证这确实是将军1的签名。将军2决定也进攻，就在将军1的信件内容上附上自己的投票，写上“进攻”，也签上自己的名字。将军3如果也同意进攻，就也在原信上附上“进攻”，并签名。

当这封信件上附有6个将军的进攻签名时，就达成一致意见——进攻。

相对于口头协议，书面协议可以查找到信息源，都有哪些将军签署了进攻。如果统一行动时，签署了进攻的将军选择了撤退，那他就是叛徒，会在撤退的时候被处死。

但是这种书面协议也存在一个问题：如何保证一个时间点只有一个将军在信后附上了自己的内容。也就是说，将军1的信在送出去之后，将军2～10中只能有1个将军在后面附上自己的签名，然后再传递给下一个将军。

在现实生活中，一个分布式网络中可不止10个节点。如何设计一个共识机制让大量的节点有序地“签名”呢？

要设计这样一种共识机制，我们必须要遵守分布式网络的基本设计原则——CAP理论。