波波BBBlockChain
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区块链不可能三角为什么不可突破

摘要

在1985年，由Fischer、Lynch和Patterson三位科学家发表的论文中，提出了FLP理论。FLP理论证明了，在一个完全异步的分布式系统中，如果有一个节点出现故障，没有任何一种共识协议，能够实现完全的一致性。

在2002年，Lynch和Gilbert发表的论文中，提出了CAP理论。CAP理论证明了，在一个分布式系统中，最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项。

区块链作为典型的分布式系统，FLP和CAP同样适用于区块链。本文将基于FLP理论和CAP理论，分析一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)与区块链不可能三角间的逻辑关系，从而解释为什么区块链不可能三角不可突破。

1. FLP理论概要

1985年4月，Fischer，Lynch和Patterson证明的FLP理论，是最重要的分布式系统理论之一，他们也凭借论证FLP理论的论文，获得了分布式计算中最具影响力的Dijkstra论文奖。

FLP理论证明了，在异步通信系统中，存在节点失效（即便只有一个），不存在一个可以解决一致性问题的确定性算法。

在同步的系统中，达成共识是可以被解决的。因为在同步系统中，当有进程出现故障，或者响应超时，我们可以认定它已经崩溃。

在异步的系统中，当一个进程出现故障，或者响应丢失时，是无法检测到的。在这样的条件下，如果其中有任意一个进程出现问题，没有任何一个分布式算法，可以让所有的非故障进程，达成一致性共识。

因为有FLP不可能性的限制，大部分区块链项目的共识算法都把大部分节点是诚实的和满足一定的同步性作为前提。POW认为51% 的节点是诚实的，并且有一定的同步性。POS和PBFT也认为大部分节点（66%）是诚实的.

2. CAP理论概要

在2000年的分布式计算原则研讨会(PODC)上，计算机科学家埃里克.布鲁尔针对分布式计算系统的一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition-tolerant)提出了猜想。在2002年，他的猜想得到了来自麻省理工学院的两位教授Nancy Lynch 和 Seth Gilbert的证明，并被称为CAP定理。

CAP定理证明了：当网络存在分区时，提供可靠的原子一致性数据是不可能的，但是想要实现一致性、可用性、分区容错性，三个属性中的两个是可行的。在异步通信系统中，当没有锁提供时，如果出现消息丢失，即使允许过时的数据返回，提供一致性数据也是不可能的。在同步通信系统中，可以在一致性和可用性间取得一定的平衡。

2.1. 一致性(Consistency)

CAP理论的论证中，把一致性定义限定在原子数据对象上，这和其他大多数正式定义一致性服务的方法相同。满足一致性条件的系统，对所有操作都有统一记录，这些操作记录看起来像是一个单独的实例完成的。这要求分布式系统的所有请求必须进行同步，然后才能执行操作。最终呈现的结果，像是同一个节点在同一时间响应，然后执行的一样。

这是提供给用户理解的，最简单的一致性保障模型，也是给设计分布式客户端应用的人理解的最简单的模型。

2.2. 可用性(Availability)

为了能让分布式系统持续可用，每个请求会被发送给一个系统中的正常节点，并收到响应。这是任何分布式服务使用的算法必须要满足的。

CAP理论的论证中，将可用性定义为两种：

l 弱可用性：在终止之前，算法运行的多久是没有边界的，因此允许没有边界的计算。

l 强可用性：当服务网络发生错误时，每个请求也必须被响应。

在弱可用性条件下，系统对响应时间可以不做保证，但是必须做出响应，当系统出现错误时，并不保证对请求做出响应。而在强可用性条件下，即使系统出现错误，请求也必须得到响应。

2.3. 分区容错性(Partition-tolerant)

CAP理论的论证中，分区指的是，网络中允许丢失从一个节点发送到另一个节点的任意数量的消息。这意味着当网络中出现分区时，从一个分区中的节点发送给另外一个分区的节点的消息将会全部丢失。

分区容错指的是，在出现分区时，系统依然能够满足以上定义中的一致性和可用性。原子性要求意味着每一个响应将会是原子性的，尽管任意作为算法的一部分的消息可能不会被传递。可用性要求意味着，每个节点收到的客户端请求必须被响应，尽管任意的消息都可能丢失。

3. 用CAP理论来解锁区块链不可能三角为什么不可突破

在区块链领域中，安全性、可扩展性、去中心化，三者被称作区块链的“不可能三角”，意思是说，在同一个区块链系统中，想要同时做到三者，并且都达到足够高的要求，是不可能做到的。

我们的基本论证思路是，CAP理论在分布式系统中成立，区块链属于分布式系统，区块链必然遵守CAP理论，只要能证明CAP理论中的一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)，与区块链的不可能三角存在相应的逻辑关系，即可证明区块链不可能三角不可突破。

3.1. 一致性与安全性

在CAP理论的证明过程中，证明了在异步网络模型中，实现一个读/写数据对象同时具备可用性和一致性是不可能的。我们将该结论和证明过程，对应到区块链系统中。

在CAP理论限定的网络环境中，我们假设一个区块链系统中，存在A和B两个节点，其中A和B同时记录了一个地址H的加密货币余额为X1，此时A和B出现了分区。

当用户在A节点所在的分区发起一笔交易时，地址H中的余额将会发生变化，成为X2。当用户在B节点所在的分区发起一次余额查询操作时，地址H中的余额依然是X1。由此我们说区块链系统中，出现了账本不一致的情况。

当区块链系统中出现不一致状态时，我们认定这样的区块链系统是不安全的。在这样的定义下，一致性是区块链系统安全的基本前提。或者说区块链的安全性是比分布式系统的一致性更加严格的需求。安全性>一致性。

3.2. 可用性与可扩展性

在CAP理论的可用性定义中，分为弱可用性和强可用性，但是这两种可用性都要求，系统可以对所有正常请求做出响应。从技术的角度来讲，即是可以实现正常的可读可写。

在区块链系统中，可扩展性指的是，每秒可以处理的交易量。从技术的角度来讲，高可扩展性即是实现每秒钟高频次的可读可写操作。

从逻辑上，我们可以看出，可用性是比可扩展性更基础的网络要求，不能实现可用性的区块链系统，是不能实现可扩展性的，即是可用性是可扩展性的前提。或者说区块链的可扩展性是比分布式系统的可用性更加严格。可扩展性>可用性。

3.3. 分区容错性与去中心化

在CAP理论中，分区被认为是分布式系统必然存在的。事实也的确如此，在真实分布式环境中，不可能保证系统中的每个节点，都不会出现任何故障。

去中心化作为区块链的基本特征，意味着区块链系统必然是分布式的，也就是说去中心化必定导致发生分区的可能，由此也意味着分区容错性是实现去中心化的前提。

3.4. 现有共识算法对CAP的平衡

在CAP理论中，分区被认为是分布式系统必然存在的，所以讨论没有分区情况的分布式系统是没有意义的。区块链作为典型的分布式系统，其不同的共识算法在满足分区的前提下，对系统的一致性(Consistency)和可用性(Availability)做出了一定的平衡。

Tendermint: Tendermint是POS类型的共识算法，主要包括NewHeight -> Propose -> Prevote -> Precommit -> Commit五个阶段。其中Propose -> Prevote -> Precommit属于共识阶段，是算法的核心，被称作一个Round。在进行区块的提交确认时，一个区块可能需要多个Round。在多个Round中，区块的高度并不会增加，只是向系统提交空块，并且一个区块一旦被确认，是不可能被修改的。所以Tendermint理论上有可能被卡住，区块高度永远不会增加。 这意味着Tendermint在出现分区时，更加侧重于一致性(Consistency)。

Casper FFG: Casper FFG是POS类型的共识算法。在Casper FFG的设计中， 优先考虑一致性，因为它不允许在没有绝大多数验证者同意的情况下完成checkpoint，这样区块也就不会达到最终的确认状态。

Algorand: Algorand是POS类型的共识算法。Algorand与Tendermint的设计中有类似的地方，当出现一致性和可用性冲突时，系统会更倾向于产生空块，不会产生真正意义的区块。所以Algorand更优先考虑一致性。

Dfinity: Dfinity是POS类型的共识算法。当网络出现分区时，它会自动使随机信标暂停，不允许网络中的任何分区继续。所以Dfinity更优先考虑一致性。

POW:当使用POW的网络出现分区时，所有的分区都可以正常的进行出块，等到网络恢复，分区结束时，会遵循最长链原则，不同分区的链将会进行合并，最终成为一条链。因此POW优先考虑可用性。

POC:POC的全称是Proof of Credit ,是全球开源社区项目NULS，创新使用的共识算法。当使用POC的网络出现分区时，所有分区都可以正常进行出块。等到网络恢复时，与POW类似，将会遵循最长链原则，进行区块链的合并。因此NULS创新使用的POC优先考虑的是可用性。

区块链不可能三角为什么不可突破_第1张图片
注：A

4. 结论

通过以上对一致性(Consistency)与安全性、可用性(Availability)与可扩展性、分区容错性(Partition-tolerant)与去中心化的逻辑关系推导，我们可以得出以下结论：

  • 一致性(Consistency)是安全性的必要条件

  • 可用性(Availability)是可扩展性的必要条件

  • 分区容错性是去中心化的必要条件

区块链不可能三角为什么不可突破_第2张图片

又通过CAP理论可以知道一致性、可用性、分区容错性是不能同时满足的，所以我们可以得出：在CAP理论限定的条件下，安全性、可扩展性、去中心化不能同时满足，即是区块链的不可能三角不可突破。

作者简介：

黄连金
著名区块链专家，核聚链首席科学家、美国 DistributedApps CEO、中国电子学会区块链分会专家委员、NULS技术顾问。

向文波
Java软件工程师，Cryptotech-Writer，NULS Core Team成员。专注于区块链技术研究和区块链解决方案。

参考文献：

Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services Seth Gilbert，Nancy Lynch

Impossibility of Distributed Consensus with One Faulty Process MICHAEL J. FISCHER，NANCY A. LYNCH，MICHAEL S. PATERSON

分布式系统的CAP理论：https://www.hollischuang.com/archives/666

比较各种共识算法的Finality和Liveness:

https://www.odaily.com/post/5134107

Finality in Blockchain Consensus:
https://medium.com/mechanism-labs/finality-in-blockchain-consensus-d1f83c120a9a

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    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
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    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他