Raft共识算法 一.背景 拜占庭将军问题是分布式领域最复杂.最严格的容错模型.但在日常工作中使用的分布式系统面对的问题不会那么复杂,更多的是计算机故障挂掉了,或者网络通信问题而没法传递信息,这种情况不考虑计算机之间互相发送恶意信息,极大简化了系统对容错的要求,最主要的是达到一致性. 所以将拜占庭将军问题根据常见的工作上的问题进行简化:假设将军中没有叛军,信使的信息可靠但有可能被暗杀的情况下,将军们如何达成一致性决定? 对于这个简化后的问题,有许多解决方案,第一个被证明的共识算法是 Paxos,

近期,随着区块链技术在社区中的声音越来越大,业界已经开始从技术角度对区块链进行全方位的解读.作为第一批区块链技术的实现,传统比特币与以太坊在共识机制.存储机制.智能合约机制.跨链通讯机制等领域并没有非常严密的设计,从而引发了一些在数据库与存储领域比较常见的问题,导致其数据规模无法无限增加(当前仅几百GB就产生了严重的性能瓶颈,几乎不可能到达上百TB规模),吞吐量极为有限,使其不可能适应通用分布式数据存储或通用结算体系的要求. 作为数据库内核行业十几年的老兵,笔者将会从共识.存储.智能合约.多链.

fabric 共识机制 由于fabric是分布式的系统,因此需要共识机制来保障各个节点以相同的顺序状态保存账本,达成一致性. 在当前fabric1.4版本中,存在三种共识机制,分别是solo,kafka,etcdraft.交易的共识包括3个阶段的处理:提议阶段.打包阶段和验证阶段. 1.Solo 共识模式 Solo共识模式指网络环境中只有一个排序节点,从Peer节点发送来的消息由一个排序节点进行排序和产生区块:由于排序服务只有一个排序节点为所有Peer节点服务,没有高可用性和可扩展性,不适合用于

Fabric 1.4源码分析 kafka共识机制 本文档主要介绍kafka共识机制流程.在查看文档之前可以先阅览raft共识流程以及orderer服务启动流程. 1. kafka 简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统,一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.kafka详细介绍可以参考这一篇博客.kafka介绍 2. kafka共识 kafka共识当中,每个orderer节点即是生产者Producer也

PoW共识机制 POW工作量证明(英文全称为Proof of Work)在比特币之前就已经出现,中本聪在设计区块链的共识机制的时候就是借鉴了POW工作量证明.常见的是利用HASH运算的复杂度进行CPU运算实现工作量确定. 定义 工作量证明(Proof-of-Work,PoW)是一种对应服务与资源滥用.或是阻断服务攻击的经济对策.一般是要求用户进行一些耗时适当的复杂运算,并且答案能被服务方快速验算,以此耗用的时间.设备与能源做为担保成本,以确保服务与资源是被真正的需求所使用. 在一个PoW系统中,

一.POW:工作量证明机制 基本原理: 第一代共识机制,比特币的基础.理解起来,很简单,就是“按劳取酬”,你付出多少工作量,就会获得多少报酬(比特币等加密货币).在网络世界里,这里的劳动就是你为网络提供的计算服务(算力x时长),提供这种服务的过程就是“挖矿”.假如是真的矿场,显然在均匀分布的前提下,人们“挖矿”所得的比重与各自提供的算力成正比,通俗一点就是,能力越强获得越多. 优点: 机制本身当然很复杂,有很多细节,比如:挖矿难度自动调整.区块奖励逐步减半等,这些因素都是基于经济学原理,能吸引和

共识机制是区块链技术的一个核心问题,它决定了区块链中区块的生成法则,保证了各节点的诚实性.账本的容错性和系统的稳健性. 常用的共识机制主要有 PoW.PoS.DPoS.Paxos.PBFT等. 基于区块链技术的不同应用场景,以及各种共识机制的特性,主要可以从性能效率.资源消耗.容错性.监管水平等几个方面进行评价和比较. 为保证区块链自身价值最大化,Angel Token将默认选择基于PoS的共识机制  https://b.eqxiu.com/s/aFgorWUH

老k,柏链道捷CTO.清华阿尔山区块链研究中心高级工程师,超过17年的系统软件开发经验,在操作系统.编译器.虚拟机和符号执行方面都有实战经验.主持开发多个开眼项目,目前主要从事区块链底层系统开发工作. 这个系列的文章主要谈一下我对区块链中的共识机制的理解,欢迎跟大家一起交流.探讨. 前言 当今区块链的概念和产业已经遍布神州大地,创业言必区块链,在各种咖啡厅中你都可以听到周围的人谈论区块链,大部分从业者对区块链技术的一个认识是它是一个分布式账本技术,更有些人说区块链是各种计算机技术的组合,如P2P

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 虫洞区块链专栏:https://www.chongdongshequ.com/

共识机制作为区块链的关键技术之一,在业务吞吐量.交易速度.不可篡改性.准入门槛等等方面发挥重要的作用. 区块链是去中心化的,没有中心记账节点,所以需要全网对账本达成共识.目前有POW.POS.DPOS.POOL四种共识机制. 首先从“拜占庭将军问题”开始(简书:中本聪与拜占庭将军问题), 用区块链技术中非对称加密和可信的分布式网络解决拜占庭将军问题中的共识问题. 非对称加密 可以解决古代难以解决的签名问题: 消息传送的私密性 能够确认身份 签名不可伪造.篡改 作用:保护消息内容, 并且让消息接收

我们知道基于区块链技术现在有很多的共识机制,包括不限于POW,POS,DPOS,PBFT……,我先不说为什么我最认可POW,我们先来看看著名的拜占庭将军问题: 拜占庭帝国即中世纪的土耳其,拥有巨大的财富,周围10个邻邦垂诞已久,但拜占庭高墙耸立,固若金汤,没有一个单独的邻邦能够成功入侵.任何单个邻邦入侵的都会失败,同时也有可能自身被其他9个邻邦入侵.拜占庭帝国防御能力如此之强,至少要有十个邻邦中的一半以上同时进攻,才有可能攻破.然而,如果其中的一个或者几个邻邦本身答应好一起进攻,但实际过程出现背

目录 中心化和去中心化 比特币共识机制 拜占庭将军共识机制 比特币成功解决了拜占庭问题 中心化和去中心化 中心化模式: 优点:效率高 缺点:中间层次太多(组织层次连接) 去中心化模式: 缺点:效率低 优点:没有中间层次(各个个体之间网状连接) Q1: 如何设置一个规则让大规模无序的对象可以有序的完成意见事情,并且保证公正,公平? 这个就是需要制定一个共识机制. 中国古老的区块链项目(打麻将) 请四位美女定时周期性的单独为游客表演节目! -Q1 决定谁为游客表演节目? -Q2 为什么要给游客表演节

Hyperledger Consensus 共识过程 Hyperlydger中建立共识的过程由以下两个独立的过程构成: Ordering of transactions (交易排序) Validating Transactions(交易验证) 逻辑上将这个两个过程分离可以保证Hyperledger快讲可以应用任何的共识模块. 建立共识的第一步是从client端接收交易,然后由Ordering Service进行交易排序.Ordering Service 可以用多种方法实现,在开发测试阶段可以用中

像比特币.以太坊.NXT.Bitshares等这些区块链系统,其本质上是一种加密经济组织,它建立在点对点网络上,是去中心化.无管辖的,由密码学.经济学和社会共识来共同维护.这些加密网络因各种原因有着多种不同的风格--有些基于ASIC的工作量证明(PoW).有些基于GPU的工作量证明.有些原生权益证明(PoS).有些授权股权证明(DPOS).还有我们即将见到的Casper权益证明--这些不同的风格都有着他们的哲学,在学习共识机制的时候,更重要的是理解其中的思想. "共识",其汉语解释为共

区块链作为去中心化的技术机制拥有广泛的应用场景与市场潜能.自2017年爆发式增长后,区块链虽然已经进入平稳期,但仍然存在概念混淆.技术性能制约.智能合约制约.共识机制.网络建设等痛点.为了打破行业壁垒,更快地将区块链投入实际业务场景,打造基于去中心化理念的业务实践,百度云和百度区块链实验室基于百度自研XuperChain技术内核,突破共识机制.单机计算和串行处理三大技术瓶颈,并融合ABC与IoT等能力,打造覆盖技术框架.产品体系.生态建设和行业落地实践的区块链商业化解决方案. \\ \\ 自研X

春秋五霸说开 春秋五霸,是指东周春秋时期相继称霸主的五个诸侯,“霸”,意为霸主,即是诸侯之领袖.典型的比如齐桓公,晋文公,春秋时期诸侯国的称霸,与今天要讨论的Raft算法很像. 一.更加直观的Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection).日志复制(log replication).安全(safety),并且使用了更强的一致性来

从分布式系统的CAP理论出发,关注分布式一致性,以及区块链的共识问题及解决. 区块链首先是一个大规模分布式系统,共识问题本质就是分布式系统的一致性问题,但是又有很大的不同.工程开发中,认为系统中存在故障(fault),但不存在恶意(corrupt)节点,而区块链,特别是公开链是落地到物理世界中,涉及到人性和利益关系,不可避免的存在信任以及恶意攻击问题. 分布式一致性处理的是节点失效情况(即可能消息丢失或重复,但无错误消息)的共识达成(Consensus)问题,主要是Paxos算法及衍生的Raft

本文章出自:http://blog.asch.so/,转载请注明出处. 0 前言 我曾分析了DPOS算法的漏洞并且模拟了一个简单的攻击的方法,然后实现了一个简化的PBFT算法模型试图去修复该漏洞,并且对比了效果. 随后在正式的产品中实现了完整版的算法,并且部署了10台机器进行了测试.测试的结果在安全性方面完全符合预期,即经过频繁的重启.不按常规的广播区块.少数受托人联合作弊的情况下,整个系统依然不会分叉:但是在性能方面,不太理想,在没有任何交易的情况下,网路流量的峰值(广播区块的瞬间)达到了1.

来自于Intel project:Hyperledger Sawtooth,目前版本 PoET 1.0 PoET 其实是属于Nakamoto consenus的一种,利用“可信执行环境”来提高当前解决方案(如工作证明)的效率.发布到Hyperledger的PoET的初始参考实现是为抽象TEE编写的,以使其对任何TEE实现都保持灵活性. PoET stochastically elects individual peers to execute requests at a given target

近几天对区块链中几种常见的共识机制(PBFT,Raft,PoW,PoS,DPoS,Ripple)进行了总结.尽量使用简单易懂语言,篇幅较大,想了解的可以只读每个算法介绍中前边的原理.本篇文章主要参考<区块链技术指南>,首先表示感谢! ---Begin--- 区块链架构是一种分布式的架构.其部署模式有公共链.联盟链.私有链三种,对应的是去中心化分布式系统.部分去中心化分布式系统和弱中心分布式系统. 在分布式系统中,多个主机通过异步通信方式组成网络集群.在这样的一个异步系统中,需要主机之间进行状态

raft共识算法 分布式一致性问题 如果说,服务器只有一个节点,那么,要保证一致性,没有任何问题,因为所有读写都在一个节点上发生.那如果server端有2个.3个甚至更多节点,要怎么达成一致性呢?下面就来介绍其中一种分布式共识算法---raft算法 Raft是什么 1.历史背景 在讲Raft前,有必要提一下Paxos算法,Paxos算法是Leslie Lamport于1990年提出的基于消息传递的一致性算法.然而,由于算法难以理解,刚开始并没有得到很多人的重视.其后,作者在八年后,也就是1998