这个女生说：弄懂本文前，你所知道的区块链可能都是错的

单个进程的故障率其实很低，但随着系统中的进程越来越多，系统会发生故障就从一个偶然事件变为必然事件。我们要做的就是开发分布式协议，保证系统在各种异常情形下仍能正常工作。因此分布式系统也被称为“容错分布式计算”。

这些异常可大致分为三个类型：

• 崩溃：进程在没有任何警告的情况下停止工作，如计算机崩溃。属于非恶意行为。
• 遗漏：进程发送消息，但其他节点收不到，如消息丢失。属于非恶意行为。
• 拜占庭：进程的行为随机。如果是在受控环境(例如 Google 或 Amazon 的数据中心)中，这种情况可以不做考虑。我们主要关心故障发生在“冲突地带”中的情形，他们的行为相当随意，可能会恶意更改和阻断信息，或者根本就不发送。属于恶意行为。

为了控制网络中的分散个体，我们需要设计一项协议，让一定会产生异常的系统仍然能够提供服务，完成共同目标，即系统需要具备容错性。

因此，在构建分布式系统时必须做的核心假设是，在部分异常时系统还能否正常工作，异常是由于非恶意行为还是恶意行为。

一般来说，在构建分布式系统时，有两种模型需要考虑:

(1)简单容错

在简单的容错系统中，我们假设系统的所有进程的行为方式都是固定的：要么遵守协议，要么失败。这种类型的系统能够妥善处理脱机或故障节点，并且不必担心节点发出任意或恶意的行为。

但是，如果运行环境不受控，简单容错机制很难发挥作用。

(2a)拜占庭容错

在拜占庭容错系统中，我们假设节点可能产生故障或者恶意。在分散系统中，网络是开放的、不受限制的，节点由独立的个体控制，因此行为有很大的随意性，在设计系统模型时，这种情况必须考虑。

(2b)BAR 容错

还有一种故障叫做“理性”故障，即节点为了自身利益，可能会背离系统整体的目标。换句话说，节点可以老实，也可以不老实，这取决于其动机。如果“筹码”足够高，那么甚至大多数节点都会“叛变”。正所谓忠诚，取决于背叛的筹码。

这被正式定义为 BAR 模型，它考虑到了拜占庭式故障和理性故障。BAR 模型假设系统中有三种角色：

• 拜占庭节点：是恶意的，只想作恶 ——坏人
• 无私节点：诚实的，总是遵循协议 ——老实人
• 理性节点：符合自身利益才会遵循协议 ——普通人

4、信息传输

分布式系统中的计算机之间通过“信息传输”实现沟通和协调，信息传输协议可以任选，无论是 HTTP、RPC 还是特定场景中的自定义协议。

我们首先来了解一下信息传输环境：

(1)同步式

在同步信息传输系统中，假定信息传输时间是固定的、已知的。

概念上并不复杂，用户发送了消息，接收组件就会在固定的时间内得到消息。这样用户可以根据信息传输所需的固定时间上限来设计他们的协议。

然而，在分布式系统的实际操作中，这种传输环境应用有限。因为计算机可能崩溃或掉线，消息可能丢失、重复、延迟或乱序。

(2)异步式

在异步信息传输系统中，假定网络可能无限延迟消息的发送，或者大量重复或者乱序。这时候，对于信息传输所需时间是不确定的。

三、分布式系统中的共识问题

到这里，我们已经了解了分布式系统的下列特性：

• 并发性
• 缺少全局时钟
• 独立进程故障
• 信息传输

接下来，我们将重点理解在分布式系统中“达成共识”的意义。最常见的一种模型称为复制状态机。

复制状态机(Replicated state machine)

复制状态机，通俗点讲，就是多个节点从相同的初始状态开始，执行相同的一串命令，产生相同的最终状态。这一系列节点的状态都是相同的，就是所谓的“复制状态”。

在复制状态机中，如果某一事务是有效的，将其输入将导致系统的状态向下一个转换。在每个状态转换过程中，每个进程决定下一个输出值。

从一个有效状态转换到下一个有效状态的逻辑称为“状态转换逻辑”。

事务是数据库上的原子操作，这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何切换。

换句话讲就是操作要么完全完成，要么根本不发生。在复制状态机中，这一系列被维护的事务集合称为“事务日志”。

所谓的“达成共识”意味着所有的计算机必须一致同意在每个状态转换过程中的输出值，也就是说，每台计算机上的事务日志都是相同的。

复制状态是一种确定性状态机，功能与单个状态机相同，状态机中的单个计算机可能发生故障，但整个状态机依然会正常运转。

故障主要有：

• 计算机崩溃。
• 网络不稳定，信息传递可能会延迟、乱序或者失败。
• 没有全局时钟，事件顺序难以确定。

（编辑：晋中站长网）

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