拜占庭将军

拜占庭将军问题很多人可能听过,但不知道是什么意思,本文从非专业的角度来讲讲,拜占庭将军问题到底是说什么的。

拜占庭将军问题(Byzantine Generals Problem),首先由Leslie Lamport与另外两人在1982年提出,很简单的故事模型,却困扰了计算机科学家们数十年。

故事大概是这么说的:

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,但实际过程出现背叛,那么入侵者可能都会被歼灭。

于是每一方都小心行事,不敢轻易相信邻国。这就是拜占庭将军问题。

在拜占庭问题里,各邻国最重要的事情是:所有将军如何能过达成共识去攻打拜占庭帝国。

达成共识并非坐下来开个会那么简单,有的将军心机深不可测,口是心非,如果有叛徒,可能会出现各种问题:

  • 叛徒可能欺骗某些将军自己将采取进攻行动。
  • 叛徒可能怂恿其他将军行动。
  • 叛徒可能迷惑其他将军,使他们接受不一致的信息,从而感到迷惑。

针对拜占庭问题的深入研究,科学家们得出一个结论:如果叛徒的数量大于或等于1/3,拜占庭问题不可解。

解释过程可以用一个副官模型来解释:

假设只有3个人,A、B、C,三人中如果其中一个是叛徒。当A发出进攻命令时,B如果是叛徒,他可能告诉C,他收到的是“撤退”的命令。这时C收到一个“进攻”,一个“撤退“,于是C被信息迷惑,而无所适从。

如果A是叛徒。他告诉B“进攻”,告诉C“撤退”。当C告诉B,他收到“撤退”命令时,B由于收到了司令“进攻”的命令,而无法与C保持一致。

正由于上述原因,在只有三个角色的系统中,只要有一个是叛徒,即叛徒数等于1/3,拜占庭问题便不可解。

当然,只要叛徒数小于1/3,问题还是可解的。

科学家们提出了口头信息方案和书面协议两个方案。

解决方案一:用口头信息

口头信息即使将军们派人用口信传达消息,口头传达消息的实际含义指的是:

  • 每个被发送的消息都能够被正确投递
  • 信息接受者知道消息是谁发的
  • 沉默(不发消息)可以被检测

口头协议的算法很简单,如果其中一个节点,比如1发布消息出去,210都接受到1的消息,然后210也分别转告给其他的节点,每个节点都是信息的转达者,一轮下来,每个节点手上都会有10个信息(进攻或者撤退),有叛徒的话,那信息可能有进攻或者不进攻的不一致消息。每个人相当于手里有一本消息的账本,该怎么决策呢?如果有一半以上的人说进攻,那么采取进攻行动就是能成功的,所以这时即便有叛徒,只要听大部分人的,少数服从多数来行动即是有利的。

这种口头协议的算法也存在明显的缺点:口头协议并不会告知消息的上一个来源是谁,也就是消息不可追根溯源,出现信息不一致也很难找到叛徒在哪。

解决方案二:用书面协议

可以假设10个国家,每个国家都可以派人向各个国家派信,比如一起约定 “某天早上六点,大家一起进攻拜占庭,同意就签个字”。收到信的国家如果同意的话,就可以在原信上签名盖章。

书面协议相比口头协议,实际说的是在这个多人的将军模型中加了了个隐含条件:

  • 将军们能够使用签名技术,签名不可伪造,一旦篡改即可发现。
  • 同时任何人都可以验证签名的可靠性。

书面协议相比口头协议,所有的消息都是有记录的,解决了追根溯源的问题。

但在现实中仍然可能面临各种问题:

  • 中世纪的邻邦之间沟通只能靠信使骑马,将军们互不信任,也不可能亲自聚在一起开会,物理距离导致信息传输延迟。
  • 真正可信的签名体系难以实现。签名造假的问题也没法避免。
  • 签名消息记录的保存难以摆脱中心化的机构。

另外,倘若每个国家都各自向其他9个国家派出信使,在这个网络即需要90次的传输才能完成一轮信息交流,但是每个国家可能回馈不同的进攻时间,在这种异步通信的条件下,要能协商一致是个大问题。

也就是如果能够依赖中心化可信的机构,也许能通过多方的签名记录整合在一起,更容易地实现9个国家的意见统一,但这是个伪假设,因为前提是这个网络就是互不信任的。



这就是一个由互不信任的各个邻邦国家所构成的分布式网络,要获得最大的利益,又必须一起努力才能完成,如何达成一致的共识,变成了一个难题。

莱斯利·兰伯特提出了“拜占庭将军问题”,但真正解决这以难题的是——中本聪。

终极解决方案:区块链技术

互联网的存在,首先降低了信息的流通成本。每个将军配一台电脑,就解决了”书面协议“中骑马通讯造成时间延迟的问题。

如果10个将军中的几个同时发起消息,势必会造成系统的混乱,造成各说各的攻击时间方案,行动难以一致。

谁都可以发起进攻的信息,但由谁来发出呢?中本聪巧妙地在个系统加入了发送信息的成本,即:一段时间内只有一个节点可以传播信息。

它加入的成本就是”工作量“——节点必须完成一个计算工作才能向各城邦传播消息,当然,谁第一个完成工作,谁才能传播消息。

当某个节点发出统一进攻的消息后,各个节点收到发起者的消息必须签名盖章,确认各自的身份。中本聪在这里引用现代加密技术为这个信息签名。

这种加密技术——非对称加密完全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

非对称加密算法的加密和解密使用不同的两个密钥.这两个密钥就是我们经常听到的"公开密钥"(公钥)和"私有密钥"(私钥).

公钥和私钥一般成对出现, 如果消息使用公钥加密,那么需要该公钥对应的私钥才能解密; 同样,如果消息使用私钥加密,那么需要该私钥对应的公钥才能解密.

非对称加密的作用是:保护消息内容, 并且让消息接收方确定发送方的身份.

比如,将军A想给将军B发送消息,为防止消息泄露,将军A只需要使用B的公钥对信息加密,而B的公钥是公开的,B只需要用只有他自己只的私钥解密即可。

将军B想要在信件上声明自己的身份,他可以自己写一段”签名文本“,并用私钥签名,并广播出去,所有人可以根据B的公钥来验证该签名,确定的B的身份。

由此,一个不可信的分布式网络变成了一个可信的网络,所有的参与者可以在某件事在达成一致。

写到这里,同时终于明白了工作量证明(Proof Of Work)的意义。有人说挖矿浪费了巨大的社会资源,但建立信任的成本可不是0,挖矿是维护比特币网络可靠性的最好办法。

工作量证明,简单的理解就是一份证明,现实中的毕业证、驾驶证都属于工作量证明,它用以检验结果的方式证明你过去所做过了多少工作。

在拜占庭的系统里,加入工作量证明,其实就是简单粗暴地引入了一个条件:大家都别忙着发起消息,都来做个题,看谁最聪明,谁就有资格第一个发起消息。

这个题必须是绝对公平的,中本聪在设计比特币时,它采用了一种工作量证明机制叫哈希现金,在一个交易块这要找到一个随机数,计算机只能用穷举法来找到这个随机数,可以说,能不能找到全靠运气,所以对于各个节点来说,这个世界上,只有随机才是真正的公平,实现随机的最好办法是使用数学,所有的将军在寻找共识的过程,借助了大家都认可的数学逻辑。

如果不同的将军先后解出了题,各自先后向这个网络发布消息,于是各个节点都会收到来自不同节点发起的进攻或者不进攻的消息,那怎么办的?只有时间最早的发起者才是有效的。中本聪巧妙的设计了一个时间戳的东西,为每个将军在解好题的时间(出块时间)盖上时间印章。

将军们那又凭什么要一起做工作量证明呢?中本聪也完全可以设置一个奖励机制,比特币的奖励机制是每打包一个块,目前是奖励25个比特币,当然,拜占庭将军问题的奖励机制可以是瓜分拜占庭获得的利益。

对了,如果有出现背叛怎么办?

在这个分布式网络里:

  • 每个将军都有一份实时与其他将军同步的消息账本。
  • 账本里有每个将军的签名都是可以验证身份的。如果有哪些消息不一致,可以知道消息不一致的是哪些将军。
  • 尽管有消息不一致的,只要超过半数同意进攻,少数服从多数,共识达成。

由此,在一个分布式的系统中,尽管有坏人,坏人可以做任意事情(不受protocol限制),比如不响应、发送错误信息、对不同节点发送不同决定、不同错误节点联合起来干坏事等等。但是,只要大多数人是好人,就完全有可能去中心化地实现共识(Consensus)。

区块链上的共识机制主要解决由谁来构造区块,以及如何维护区块链统一的问题。

拜占庭容错问题需要解决的也同样是谁来发起信息,如何实现信息的统一同步的问题。

到这里也可以知道了,基于互联网的区块链技术,它克服了口头协议与书面协议的种种缺点,使用消息加密技术、以及公平的工作量证明机制,创建了一组所有将军都认可的协议,这套协议的出现,拜占庭将军问题也就完美的得到了解决。

伟大的创新往往是站在前人的肩膀上,中本聪就是各种前沿技术的整合者,古老的疑难杂症在这种整合创新下,就变得不再是问题了。

原文地址:https://www.cnblogs.com/SharkChilli/p/8513613.html

时间: 2024-08-13 17:11:02

拜占庭将军的相关文章

【转载文章】拜占庭将军问题深入探讨

原文地址:http://www.8btc.com/baizhantingjiangjun part1: 拜占庭将军问题是什么? 1.1 拜占庭将军问题场景 1.2 与拜占庭将军相关问题:两军问题 part2:问题实质及形式化 2.1 拜占庭将军问题实质 2.2 形式化条件的推演  1)一致性 2)正确性 Part3:口头协议 满足以下三个条件的方式称为口头协议: A1:每个被发送的消息都能够被正确的投递 A2:信息接收者知道是谁发送的消息 A3:能够知道缺少的消息 3.1 口头协议算法OM(m)

拜占庭将军问题(Byzantine Generals Problem)

拜占庭将军问题(Byzantine Generals Problem),是由莱斯利·兰波特在其同名论文[1]中提出的分布式对等网络通信容错问题. 在分布式计算中,不同的计算机通过通讯交换信息达成共识而按照同一套协作策略行动.但有时候,系统中的成员计算机可能出错而发送错误的信息,用于传递信息的通讯网络也可能导致信息损坏,使得网络中不同的成员关于全体协作的策略得出不同结论,从而破坏系统一致性.拜占庭将军问题被认为是容错性问题中最难的问题类型之一. 在分布式对等网络中需要按照共同一致策略协作的成员计算

什么是拜占庭将军问题

接触区块链的同学,多少都听说过拜占庭将军问题,经常看到或听到某某区块链使用某某算法解决了拜占庭将军问题,那么究竟什么是拜占庭将军问题呢? 什么是拜占庭将军问题 也被称为"拜占庭容错"."拜占庭将军问题". 拜占庭将军问题是Leslie Lamport(2013年的图灵讲得住)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. 这个例子大意是这样的: 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

“拜占庭容错”、“拜占庭将军问题”

接触区块链的同学,多少都听说过拜占庭将军问题,经常看到或听到某某区块链使用某某算法解决了拜占庭将军问题,那么究竟什么是拜占庭将军问题呢? 什么是拜占庭将军问题 也被称为"拜占庭容错"."拜占庭将军问题".拜占庭将军问题是Leslie Lamport(2013年的图灵讲得住)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. 这个例子大意是这样的: 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

[区块链] 拜占庭将军问题

接触区块链的同学,多少都听说过拜占庭将军问题,经常看到或听到某某区块链使用某某算法解决了拜占庭将军问题,那么究竟什么是拜占庭将军问题呢? 什么是拜占庭将军问题: "拜占庭将军问题"也被称为"拜占庭容错". 拜占庭将军问题是Leslie Lamport(2013年的图灵讲得住)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. 这个例子大意是这样的: 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

拜占庭将军问题(一)

一.什么是拜占庭将军问题 拜占庭将军问题(Byzantine Generals Problem,是由莱斯利·兰波特在其同名论文[1]中提出的分布式对等网络通信容错问题.在分布式计算中,不同的计算机通过通讯交换信息达成共识而按照同一套协作策略行动.但有时候,系统中的成员计算机可能出错而发送错误的信息,用于传递信息的通讯网络也可能导致信息损坏,使得网络中不同的成员关于全体协作的策略得出不同结论,从而破坏系统一致性.拜占庭将军问题被认为是容错性问题中最难的问题类型之一. 莱斯利·兰波特在其论文中描述了

两将军问题、拜占庭将军问题、TCP三路握手过程的联系

2015年初时产生了一个疑问:基于不可靠的通信链路,为什么在两将军问题中永远无法达到共识,而在TCP三路握手中可以? 今天抽出了一些时间进行研究发现,实际上TCP三路握手也不是完全可靠的,只是一个近似的解决协议而已,可以看做是两将军问题的一个实际场景下的近似解决方案. 此外,两将军问题经常被与拜占庭将军问题搞混.一定要区分两个是完全不同的讨论对象.简而言之,两将军问题探讨的是不可靠信道下两方的通信准确性问题,而拜占庭将军问题探讨的是多方通信结果一致性和决策正确性的问题. 如果还不好理解,可以扣下

拜占庭将军问题

Seven machines send information to each other.As long as the number sent is within 2.0 of the correct number,the answer is correct.Two of the machines are faulty.Find the number that each machine would compute it it use: Sender 1 2 3 4 5 6 7 Receiver

分布式系统中的概念--第一篇 一致性协议、一致性模型、拜占庭问题、租约

1,一致性协议 两阶段提交协议与Raft协议.Paxos协议 ①两阶段提交协议 在分布式系统中,每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败,却无法知道其他节点的操作的成功或失败.当一个事务跨越多个节点时,为了保持事务的ACID特性,需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等).因此,二阶段提交的算法思路可以概括为: 参与者将操作成败通知协调者,再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与