分布式系统架构系列讲解八（分布式一致性 8）：PBFT算法

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Leslie Lamport在论文中提出的口信消息解决方案就属于BFT，需要考虑恶意节点的篡改、攻击等问题。但是，口信消息解决方案在现实场景中很难落地。比如，它并不关心这个共识的结果是什么，这会出现一种情况：现在适合进攻，但将军们达成的共识却是撤退。

另外，实际场景中，我们往往需要就提议的一系列值（而不是单值）在拜占庭错误发生的时候，也能被达成共识。那应该怎么做呢？一种方案就是本文要讲解的PBFT算法。PBFT算法，是一种能在实际场景中落地的BFT算法，它在区块链中应用广泛。

一、oral message的问题

要理解PBFT算法，首先必须要明白口信消息解决方案（A solution with oral message）到底存在哪些问题？这些问题都是后续众多BFT算法在努力改进和解决的，理解了这些问题，能帮助你更好地理解后来的拜占庭容错算法的思想（包括 PBFT 算法）。

oral message方案存在一个致命的缺陷：当将军总数为n，叛将数为f时，算法需要递归协商 f+1 轮，消息复杂度为 O(n^(f+1))，消息数量指数级暴增。

你可以想象一下，如果叛将数为 64&