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VMware Research团队提出的一种基于拜占庭的容错协议，四个关键设计和对PBFT的改进实验值得学习。
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背景Ouroboros首次在论文《Ouroboros：A Provably Secure Proof-of-Stake Blockchain Protocol》中提出，中文名称是乌洛波洛斯，它ADA项目的共识算法，由卡尔达诺(Cardano)团队设计开发，这个共识机制呢，以严谨的学术性以及发表在顶级密码学会议上而闻名，是第一个被工业界采用的 学术界证明是安全和健壮的POS算法。常见共识机制首先总结
作者 |抓码君在今天这个年代找工作，相比起遥不可及的“机遇”、“梦想”，越来越多人选择了进入接地气儿的大厂，旱涝保收、稳定增值，不会受市场震荡而变得岌岌可危。但大厂也并非就如想象般美好...
一、BFT简介1、拜占庭将军问题简介拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem）是Leslie Lamport（2013年的图灵奖得主）用来为描述分布式系统一致性问题（Distributed Consensus）在论文中抽象出来一个著名的例子。拜占庭将军问题简易的非正式描述如下：拜占庭帝国想要进攻一个强大的敌人，为此派出了10支军队去包围这个敌人。这个敌人虽不比拜占庭帝国
区块链技术被称之为分布式账本技术，实质就是一个特殊的分布式数据库。存储于其中的数据或者信息具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公开透明”、“集体维护”等 特征。传统的分布式数据库主要是按照一定规则分成多份进行存储，由中心节点向其他备份节点同步数据。而区块链使用的分布式存储数据库是每个节点都保存完整的数据，且根据链式结构进行存储。没有任何一个节点可以单独记录账本数据，从而避免了单一记账人
一、简介在2020-04-03，笔者曾经介绍过著名的PBFT算法，这次，笔者将尝试将HotStuff算法的面纱毫无保留给大伙揭开。其实，真正好的论文都是惜墨如金，用词精准到位而又恰到好处，似乎实在不需要他人再写其他蹩脚的注脚和介绍。所以，所有笔者的博客都会尽可能遵守一个原则：尽可能为读者提供一个容易理解的框架和方式。这种容易理解不是要将“经典”取而代之，而只是一种入门，一种补充，一种理解方式。经典
前言在分布式的世界里，要说最核心最复杂的功能，一致性的实现无出其右，之前的paxos算法堪称经典，被认为是同类算法中效果最好的，基本上成为分布式一致性的代名词，但是paxos算法也是出了名的难理解，而且相当不好实现。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。所以基于paxos的思想进行的一致性算法的简化和实现就成为了现实的需求，在此背景下，本文的主角Raft就出现了。Raft算法的头号目标就
最后就是对区块链的总结，作为一种新兴的技术模型，我们应该保持冷静的态度来应对，目前，除了比特币之外，其它的落地应用还不是非常的多，但是，风险和机会都是相对的，所以，辩证的看待才是最佳的方式。目前区块链底层协议的成熟度和稳定性都还有很大欠缺，这也给优秀的技术团队提供了更大的发展空间。长期来看，掌握底层核心技术研发及优化能力的团队更有机会成长为底层技术和协议开发的平台公司，基于对性能和安全性及应用场景
区块链的概念：区块链是一种去中心化、不可篡改、可追溯的分布式数据库系统[3]。区块链系统中底层网络采用对等式网络(P2P 网络)组织各个独立的网络节点。P2P网络是扁平式的拓扑结构, 网络中的每个节点地位对等, 不存在任何中心化的特殊节点和层级结构。因此区块链具备去中心化的特点, 系统中各节点相互独立, 具备相同的功能, 存储同样的信息, 相互监督;与传统分布式数据库不同, 各个节点独立存储完整的
共识是指多个参与者就某个特定的事务或状态达成一致的过程，而在区块链当中简单理解就是在众多节点当中选出一个节点来记账。而共识算法要解决的问题就是：如何选出这个节点？一般的共识算法是依靠节点提供“某种能力”的证明来确定，例如POW算法，是节点通过证明自己的“算力能力”并计算出一个指定要求的哈希值来获得记账的权利，下面就来介绍常见的几种共识算法。
一致性问题是分布式领域最基础、最重要的问题，也是半个世纪以来的研究热点。随着业务场景越来越复杂，计算规模越来越庞大，单点系统往往难以满足高可扩展（Scalability）和高容错（Fault-tolerance）两方面的需求。此时就需要多台服务器通过组成集群，构建更加强大和稳定的“虚拟超级服务器”。任务量越大，处理集群的规模越大，设计和管理的挑战也就越高。谷歌公司的全球搜索集群系统，包括数十万台服
文章目录分布式共识算法顺序一致性线性一致性因果一致性Raft 算法原理概览选举机制参考文献分布式共识算法首先我们先明确这个问题：为什么需要分布式共识算法？这就要从当前的分布式系统设计的缺陷来看了，假设我们的集群现在有两个客户端和三个服务端，如下图：在这个分布式系统的设计中，往往要满足CAP理论，而分布式共识算法解决的就是CAP理论中的一致性问题。整个一致性问题分为三种问题：顺序一致性线性一致性因果
该平台不仅建有材料行业公有云平台，更以材料AI技术和区块链技术为基础，搭建公有云+（研、产、检、造、用）企业私有云模式的产业链级材料大数据与云服务平台，为解决材料数据在产业链应用过程中存在的产权、质量追溯、全寿命服役跟踪等问题，利用区块链、材料基因、模式识别等技术，对工业互联网至关重要的材料信息流、技术流、物质流，以原材料这一贯穿制造业产业链的要素为载体，构建去中心化/多中心化的、服务于产业链的材
图源：Pixabay【引言：现如今，区块链的热潮席卷了各行各业，成为当下最热门的信息技术之一。相较于大数据、云计算、人工智能等技术，区块链的似乎更能成为人们茶余饭后的谈资。】自区块链从1.0发展到3.0以来，以其独特的信任机制引起了社会各界的广泛关注。在这个阶段，区块链行业不再满足于探索和应用底层。互联网巨头和金融巨头已经走到了尽头，并在金融、公益、电子竞技等领域得到了深入应用，商品可追溯性等。1
一 、环境准备四台安装好linux的物理机或虚拟机，本人是centos6.5，版本老了，但golang对操作系统版本要求不高按上篇安装配置Tendermint分别在四台设备上安装好Tendermint给每台主机起个名字，如果主机名是localhost，tendermint无法启动二、创建节点配置文件1.在其中一台主机上的root目录下执行如下命令tendermint testnet执行后会，会在当
导语 | 后台服务架构经过了集中式、SOA、微服务和服务网格四个阶段，目前互联网界大都使用微服务和服务网格。服务从集中式、中心化向分布式、去中心化不断演进，服务也变得更灵活，能够自动扩缩容...
本篇文章为 Raft 系列文章中的第一篇，Raft 的介绍。整个系列文章描述了 Raft 分布式共识算法及其在 Go 中的完整实现。Raft 是一种相对较新的算法（2014），但是它在业界已经被大量使用。最为大家所熟知的当属 K8s，它依赖于 Raft 通过 etcd 分布式键值存储。本系列文章的目的是描述 Raft 的功能齐全且经过严格测试的实现，并捎带介绍 Raft 的工作方式。我们假设读者至
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标”后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料来源：r6d.cn/VMW9背景在常见的分布式系统中，总会发生诸如机器宕...
平时的开发中，你的配置信息是放到哪里的呢？在 Spring Boot 应用中，我们习惯于使用传统的配置管理方式，将各种配置项都维护在 application.yml 或 application.properties 文件中。从完成业务逻辑的角度来看，这样做是没问题的。但在微服务架构中，我们可以采取一种更“优雅”的方式组织配置文件，实现高效灵活的配置管理。我们通常可以采用4种方式来指定配置，分别是硬
一、顾名思义PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）算法，是一个能够容忍拜占庭错误的分布式系统共识算法。首先这里需要解释上面几个名词：拜占庭错误：所谓拜占庭错误，通俗来讲，可以理解成人为的故意作恶导致的错误，相对于普通的宕机错误，拜占庭错误是一种有目的的作恶行为。之所以叫拜占庭错误，是因为这类共识一开始是要解决Leslie Lamport提...
易到获网约车“牌照”乘客司机都受益近日，网约车平台“易到用车”被传出消协约谈、创始团队集体辞职等消息，致使其被推到了舆论的风口浪尖。但就在备受争议之时，事情突然峰回路转，平台获得了由北京市交通委颁发的《网络预约出租车汽车经营许可证》，通过了网约车经营线上服务能力的认定。然而，针对市民最关心的打车难问题是否得以好转，昨天，北京晨报记者调查发现，乘客下单普遍被迅速抢单，司机重拾信心，但个别...
共识算法
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