区块链是一种分布式系统。不了解分布式系统的工作原理，很难真正理解区块链。
而不理解区块链的麻烦，在于会陷入到对「去中心化」、「无需许可」等等概念以及「TPS」、「安全」等等问题失去语境的讨论中去。这不仅无助于我们去准确地分析和判断一个区块链项目，也让我们无法认清区块链在技术上的可能的发展路线。
更直白来讲，我们需要掌握分布式系统的一些基础知识。因为这样，我们就能看到区块链本身的局限性，我们就知道任何一个真正有价值的区块链项目都应该：为了解决特定的问题，在特定的环境中，做出特定的解决方案。
单纯的指标比较并不客观，更好的判断标准是：这种方案是否适合于解决这个问题。
了解分布式系统的工作原理对区块链世界非常重要。那么现在，就让我们开启分布式系统的探索之旅吧。
计算机的作用是处理信息，我们输入条件 A 给它，它输出结果 B 给我们。如果处理信息的工作是由一台计算机完成的，这是一种中心化的结构；如果处理信息的工作是由多台独立的计算机合作完成的，我们可以称其为「分布式的系统」。
分布式系统有多种不同的架构，用以实现不同的处理信息的方法。假设系统中有十台计算机，一种架构是：我们把一个计算任务分成十份，让每台计算机独立处理一份任务，最后汇总它们的计算结果，作为输出。
还有另一种架构，就是让这十台计算机都去处理这一个计算任务，如果所有的计算机都正常工作，它们的计算结果应该是一样的，那么就把这个一致的计算结果作为输出。区块链就是这样的一种分布式系统。
很容易就能发现，这是一个「自找苦吃」的系统，它相当于把同样的工作做了十次，而且还需要额外增加不同计算机之间的沟通工作。
那为什么还需要这种系统？因为它可以让我们免除对中心化的那一台计算机，以及那台计算机背后的中心化的公司或组织的依赖。这样一来，既能避免单点故障或作恶，也能减少权力的集中及滥用。
一、分布式系统的理想目标
区块链所属的分布式系统也被称为「复制状态机模型」（Replicated State Machine），它的目标很简单：系统内全部的计算机都同意某一个输出值，也就是指：系统内所有的节点 / 计算机都有相同的初始状态，在执行完一个事务后，所有的节点都有相同的最终状态 。
如果计算机都运行良好，它们之间的通信也完全同步，实现这个目标并不困难。但现实不是如此，主要有以下两类问题：
某台 / 某些计算机出现故障，它可能无法计算出结果，也可能连接不上系统。如果不同计算机收到事件的顺序不同，对事件的处理顺序就会不同，导致输出结果也不同。比如（a+b）×c 与 a+（b×c）就是两种不同的计算顺序，会带来不同的计算结果。
这些问题是常见且不可避免的，而一旦出现问题，就无法实现全部的计算机都同意某一个输出结果。著名的分布式系统「FLP 不可能原理」是这样描述的：在网络可靠，但允许节点失效的最小化异步模型系统中，不存在一个可以解决一致性问题的确定性共识算法。通俗而言就是：只要系统中有一台计算机出问题，该系统就无法在输出值上达成共识。
FLP 不可能原理告诉我们：不要浪费时间去为分布式系统设计面向所有场景的共识算法，那是不可能实现的。
二、分布式系统的共识算法
虽然 FLP 不可能原理很残酷，但分布式系统能够带来的好处是值得我们迎难而上的。既然不存在面向所有场景的共识算法，那么也许可以找到一些在特定场景中有效的共识算法。共识算法，是指让分布式系统达成共识的方法。让我们看看科学家们是如何一步一步限定场景，并实现该场景下的共识算法的。
首先，如果系统中的每一台计算机都可以提出自己的结果，场面无疑是复杂的，因为我们连就哪一个结果去达成共识都无法知晓。所以解决共识问题的第一步是确定共识的到底是什么，最简单的方法就是某一台计算机说了算，它提出一个结果，其他的计算机来表态是否同意这个结果。
说了算的那台计算机被称为提案者或者领导者。虽然通过领导者来实现共识并不是唯一解决问题的方法，但绝大多数协议都是在此基础上实现的，包括区块链系统中使用的共识算法。
所以你看，并没有绝对的去中心化，实现共识的第一步就是要确定一个中心。
题外话：当我们知道这一点后，就能建立起关于去中心化的更有效的讨论，比如在此处就可以不泛泛而谈去中心化，而是：选出这个领导者的方法是否去中心化。
回到主题。需要领导者的共识算法的工作步骤大致是这样的：
选出一个领导者；领导者提出一个结果；追随者确定是否同意这个结果；如果大家就结果达成了共识，系统输出最终结果；如果大家未达成共识，回到步骤 1 重新开始。
这种思路提供了一种可以达成共识的方法，但它离真正实现共识还很遥远。因为如果一台计算机连接不上系统，它就无法表决自己是否同意领导者的结果；如果出现问题的计算机恰好是领导者，情况就会更糟糕，整个系统会进入停滞状态。
三、同步性假设共识算法
如何解决上述宕机的问题？方法说起来很简单：如果一台计算机连不上系统，就忽略它，不要它参与这一轮的共识。
那么新的问题来了，我们怎么知道它是连接不上系统，还是它正在参与共识只不过速度比别的机器慢？
因此，科学家们发展出了解决共识问题的最重要的一个假设：同步性假设。同步性假设引入「超时」概念，也就是说事先设定一个时间范围，如果领导者无法在该时间范围内发出提案，就淘汰它，选出一个新的领导者。这样一来就可以容忍领导者节点出现问题。（注：同步性假设不等于同步假设）
Paxos 算法和 Raft 算法都是基于同步性假设提出来的。但这两个算法还需要对系统做另一种假设，即认为系统内所有的计算机都是「好人」，它们要么正确地响应领导者的提案，要么因为故障无法响应。
然后再制定一条规则：只要系统内过半数的计算机接受了领导者的提案，就把该提案作为系统的最终结果。这样一来，就不用等待所有的计算机都做出响应，从而可以容忍追随者节点出现问题。于是，我们终于拥有了一个可以实现共识的分布式系统，虽然对它有严格的条件限定。
Paxos 共识算法是由莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）在 1990 年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，它在分布式系统应用领域有着重要的地位，包括 Google 在内的许多公司的大型分布式系统采用的都是该算法。而我们第一阶段的探索也可以在此处结束，接下来是第二阶段。
四、解决掉系统中的「坏人」
Paxos 虽然能实现共识，但它的算法是建立在所有计算机都是「好人」的基础上的，这些计算机要么沉默，要么发出正确的声音，因此整个系统中只有一种声音，大家就这个声音达成共识即可。而如果计算机中有「坏人」，系统里就会出现坏人的声音和好人的声音，Paxos 算法无法处理这一情况。
我们需要在有坏人的情况下也可以实现共识的算法，有没有可能？莱斯利·兰伯特建立了一个模型来讨论这种可能性，该模型被称作拜占庭将军问题，其中的拜占庭节点就是坏人节点，它们会传递干扰信息阻碍整个系统达成共识。
在论文《The Byzantine Generals Problem》中，兰伯特提出了几种解决方案，其中一种可以在拜占庭节点不到 1/3 时实现系统的共识。也就是说，如果系统中坏人的数量少于 1/3，就可以通过算法实现共识。
这之后出现的 DLS 算法、PBFT 算法（实用拜占庭容错算法）都是在此基础上发展出来的。
PBFT 是具有代表性的一种拜占庭容错算法，其实现过程大致如下。不理解该过程也没关系，知道通过这种沟通方式能够达成共识就可以。
pre-prepare 阶段：领导者发送结果给所有追随者。领导者在本图中是 0 号节点，它把结果发给追随者 1、2、3 号节点。prepare 阶段：如果追随者认为结果没有错误，就告诉所有其他节点自己认可这个结果。比如 1 号节点会把自己的认可消息发给 0、2、3 号节点。commit 阶段：如果追随者发现超过 2/3 的节点认可了领导者的结果，就告诉所有其他节点自己接受这个结果为最终结果。reply 阶段：如果领导者和追随者发现超过 2/3 的节点接受了最终结果，就可以认为大部分节点达成了共识，就把该共识反馈给客户端；如果客户端收到超过 1/3 的节点的相同的共识，就可以认为全网达成了共识。
到此，我们就解决了有拜占庭节点的分布式系统的共识问题。不过如果系统中坏人的数量等于或多于 1/3，依然是无法达成共识的。我们能做的是通过系统的准入条件或激励措施，让坏人可以少于1/3。
对分布式系统的第二阶段的探索到这里就结束了，接下来进入到第三阶段。
五、中本聪共识算法不管 Paxos 还是 PBFT，都使用了同步性假设，事实上，大家对共识算法的研究几乎都是在该方向上的，直到中本聪共识的出现。中本聪共识使用的是非确定性机制。
这是什么意思呢？我们可以把一个由 12 台计算机组成的分布式系统想象成一个由 12 名陪审员组成的陪审团。我们把这 12 个人关在会议室里，递进去一张纸条阐述案情，然后坐在会议室门口等他们给出审理的结果。
这 12 个人对于如何判决会有不同的意见，随着讨论的深入也可能改变自己的立场，还有的人可能睡着了无法发表看法（参考《十二怒汉》）。那么坐在门口等的人有两种选择。第一种选择是你们去讨论吧，让我等多久都可以，但最后你们给我的必须是唯一确定的审理结果；第二种选择是我等不了，你们先把最多人同意的那个结果给我，如果之后出现一个更多人同意的结果，我再改成那个结果。
显而易见，我们只能二选一，如果要求结果确定，就不能保证一定能等到结果；如果要求拿到结果，就无法保证该结果一定是最终结果。
分布式系统就是这样，只能二选一，第一种选择被称作 Finality，即「结果的确定性」或安全性；第二种选择被称作 Liveness，即网络的活性或可用性。这两种选择决定了分布式共识两种不同的设计思路：
追求 Finality，是优先结果，就要对网络做出要求。PBFT、Tendermint 都是这一类型的算法，它们走的是网络的同步性假设路线，使用这类算法的系统不会出现分叉。追求 Liveness，是优先网络，就要对结果做出让步。中本聪共识是这一类型的算法，它走的是结果的非确定性路线，使用这类算法的分布式网络始终可用，而且任意节点都可以随时加入 / 离开系统。
题外话，在 Finality 和 Liveness 中二选一也是分布式系统 CAP 定理（不可能三角）的体现。该定理说的是：对于一个分布式系统来说，不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性。因为分区容错性是指该系统要能容忍网络出现分区，而现实网络是一定会分区的，所以这个条件必须满足，那么实际上，CAP 定理说的是一个分布式系统不可能同时满足一致性和可用性，这其中，CAP 一致性体现的是 Finality，CAP 可用性体现的是 Liveness。
而不管是 FLP 不可能原理，还是 CAP 不可能定理，它们不是在告诉我们：这条路很难走通，你如果突破就是了不起的创新；它们告诉我们的是：这条路走不通，你要做的是根据需求来做权衡和选择。
使用同步性假设的共识算法在前文已经详细地介绍过了，它们通过引入超时概念忽略出现问题的计算机，从而达成共识。使用非确定性机制的中本聪共识描述起来也很简单：如果你看到某提议的区块拥有最多的工作量证明，就接受该区块，这也被称作最长链规则。它的具体实现过程大家都很熟悉，本文就不再赘述了。
现在，让我们看看使用同步性假设的系统（Finality，PoS 中使用较多）和使用非确定性机制的系统（Liveness，PoW 中使用较多）有什么不同。但需要提醒的是，并非所有的 PoS 都是 Finality 路线，比如 Casper FFG 就不是；而 PoW 也不是只能走 Liveness 路线，虽然并没有人设计 PoW 上的 Finality 共识。
PoW 和 PoS 的不同在于一个是 Work，一个是 Stake。之所以需要强调这一点，是因为在关于 PoW 和 PoS 的讨论中，我们往往不是在讨论 Work 机制与 Stake 机制的不同，而是在比较 Finality 系统与 Liveness 系统的不同。比如「无需许可」性，它基本是一个 Finality 系统与 Liveness 系统的话题，而不是 Work 与 Stake 的争论点。
让我们回到有 12 个评审员的会议室。为了追求 Finality，每个评审员都需要了解其他每一个人的想法，也需要把自己的想法告诉其他每一个人，因此通信复杂度会随着评审员人数的增加而迅速递增，整个系统将因此不可用，所以必须控制陪审员的数量。
那么对于一个分布式系统而言就是，只挑选少数节点进入会议室，由它们决定共识，而其他节点只接受共识。因此这种系统中有三种角色，领导者、追随者和学习者，领导者和追随者是会议室中的评审员，他们需要好好工作，不然可能导致系统无法达成共识。
中本聪共识追求的是 Liveness，节点 / 评审员不需要与其他的每一个节点沟通，它只需要与自己身边的节点交流即可，因此通信复杂度不会因为节点数量的增加而增加。你想成为评审员，就可以走进会议室成为评审员，无需许可，也不会增加陪审团达成共识的难度，同时你也可以不工作或随时离开。该系统中只有领导者和追随者两种角色，所有人都在那间会议室里参与共识。
这样看来中本聪共识似乎更符合大家对分布式系统的开放性的期望，但别忘了它之所以可以如此设计，是因为牺牲了 Finality，它的输出结果是一个概率上的最终结果。
试想，你百分百在星巴克得到一杯咖啡，但星巴克并不能百分百收到钱，这并不符合大多数人能理解的世界运转规则。所以非确定性机制有它自己的短板，以及不适合的场景。
另一方面，Finality 系统在保证了结果的确定性后，系统设计就要反过来追求 Liveness；而 Liveness 系统在保证了网络的开放性后，系统设计就要反过来追求 Finality。中本聪共识为了提高结果的确定性或安全性，就需要做出其他让步，比如 TPS。
以比特币为例。比特币可以把出块时间从 10 分钟提高到 1 分钟，TPS 会大幅提升，但 1 分钟的时间不够把消息传遍全网，系统中就会出现很多分叉，导致结果的可确定性变低；比特币也可以把区块大小从 1MB 提高到 100MB，TPS 也会提升，但大区块对网络和节点的要求高，会增加节点的进入门槛从而带来中心化，导致输出结果容易被篡改。
所以你看，设计分布式系统就像与撒旦做交易，你得到一些，必然要交出一些。没有最好的系统，只有适合解决某类问题的系统；没有单纯的指标比较，只有是在什么设定下实现这种指标。
如果你理解了这一点，这篇文章的目的就达到了，而我们对分布式系统的探索到此也就全部结束了。