数据结构 - 机器学习

万法皆空，因果不空。随着摩尔定律遇到瓶颈，越来越多情况下要依靠分布式架构，才能实现海量数据处理能力和可扩展计算能力。区块链系统，首先是一个分布式系统。传统单节点结构演变到分布式系统，碰到的首要问题就是一致性的保障。很显然，如果分布式集群无法保证处理结果一致的话，那任何建立于其上的业务系统都无法正常工作。本章将介绍分布式系统领域的核心问题，包括一致性、共识的定义，基本的原理和算法，另外还介绍了评估分布式系统可靠性的指标。

一致性问题是分布式领域最为基础也是最重要的问题。如果分布式系统能实现“一致”，对外就可以呈现为一个完美的、可扩展的“虚拟节点”，相对物理节点具备更优越性能和稳定性。这也是分布式系统希望能实现的最终目标。4.1.1　定义与重要性定义　一致性（consistency），早期也叫agreement，是指对于分布式系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在约定协议的保障下，试图使得它们对处理结果达成“某种程度”的认同。理想情况下，如果各个服务节点严格遵循相同的处理协议，构成相同的处理状态机，给定相同的初始状态和输入序列，则可以保障在处理过程中的每个环节的结果都是相同的。那么，为什么说一致性问题十分重要呢？举个现实生活中的例子，多个售票处同时出售某线路上的火车票，该线路上存在多个经停站，怎么

共识（consensus）在很多时候会与一致性（consistency）术语放在一起讨论。严谨地讲，两者的含义并不完全相同。一致性往往指分布式系统中多个副本对外呈现的数据的状态。如前面提到的顺序一致性、线性一致性，描述了多个节点对数据状态的维护能力。而共识则描述了分布式系统中多个节点之间，彼此对某个状态达成一致结果的过程。因此，一致性描述的是结果状态，共识则是一种手段。达成某种共识并不意味着就保障了一致性。实践中，要保障系统满足不同程度的一致性，核心过程往往需要通过共识算法来达成。共识算法解决的是对某个提案（proposal）大家达成一致意见的过程。提案的含义在分布式系统中十分宽泛，如多个事件发生的顺序、某个键对应的值、谁是领导……等等。可以认为任何可以达成一致的信息

4.3.1　定义FLP不可能原理：在网络可靠，但允许节点失效（即便只有一个）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（Nocompletelyasynchronousconsensusprotocolcantolerateevenasingleunannouncedprocessdeath）。提出并证明该定理的论文《ImpossibilityofDistributedConsensuswithOneFaultyProcess》由Fischer、Lynch和Patterson三位科学家于1985年发表，该论文后来获得了Dijkstra（就是发明最短路径算法的那位计算机科学家）奖。FLP不可能原理实际上告

CAP原理最早是2000年由EricBrewer在ACM组织的一个研讨会上提出猜想，后来Lynch等人进行了证明。该原理被认为是分布式系统领域的重要原理之一。4.4.1　定义CAP原理：分布式计算系统不可能同时确保以下三个特性：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition），设计中往往需要弱化对某个特性的保证。这里，一致性、可用性和分区容忍性的含义如下：·一致性：任何操作应该都是原子的，发生在后面的事件能看到前面事件发生导致的结果，注意这里指的是强一致性；·可用性：在有限时间内，任何非失败节点都能应答请求；·分区容忍性：网络可能发生分区，即节点之间的通信不可保障。比较直观地理解如下，当网络可能出现分区的时候，系统是无

ACID原则指的是：Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性），用了四种特性的缩写。ACID也是一种比较出名的描述一致性的原则，通常出现在分布式数据库领域。具体来说，ACID原则描述了分布式数据库需要满足的一致性需求，同时允许付出可用性的代价。ACID特征如下：·Atomicity：每次操作是原子的，要么成功，要么不执行；·Consistency：数据库的状态是一致的，无中间状态；·Isolation：各种操作彼此之间互相不影响；·Durability：状态的改变是持久的，不会失效。与ACID相对的一个原则是BASE（BasicAvailability，Soft-state，EventualConsiste

Paxos问题[1]是指分布式的系统中存在故障（crashfault），但不存在恶意（corrupt）节点的场景（即可能消息丢失或重复，但无错误消息）下的共识达成问题。这也是分布式共识领域最为常见的问题。解决Paxos问题的算法主要有Paxos系列算法和Raft算法。4.6.1　Paxos算法1990年由LeslieLamport在论文《ThePart-timeParliament》中提出的Paxos共识算法，在工程角度实现了一种最大化保障分布式系统一致性（存在极小的概率无法实现一致）的机制。Paxos算法被广泛应用在Chubby、ZooKeeper这样的分布式系统中。LeslieLamport作为分布式系统领域的早期研究者，因为相关成果获得了2013年度图灵奖。

拜占庭问题（ByzantineProblem）更为广泛，讨论的是允许存在少数节点作恶（消息可能被伪造）场景下的一致性达成问题。拜占庭容错（ByzantineFaultTolerant，BFT）算法讨论的是在拜占庭情况下对系统如何达成共识。1.两将军问题在拜占庭将军问题之前，就已经存在两将军问题（TwoGeneralsParadox）：两个将军要通过信使来达成进攻还是撤退的约定，但信使可能迷路或被敌军阻拦（消息丢失或伪造），如何达成一致？根据FLP不可能原理，这个问题无通用解。2.拜占庭问题拜占庭问题又叫拜占庭将军问题（ByzantineGeneralsProblem），是LeslieLamport等科学家于1982年提出用来解释一致性问题的一个虚构模型。拜占庭是古代东罗马

可靠性（availability），或者说可用性，是描述系统可以提供服务能力的重要指标。高可靠的分布式系统往往需要各种复杂的机制来进行保障。通常情况下，服务的可用性可以用服务承诺（ServiceLevelAgreement，SLASLA）、服务指标（ServiceLevelIndicator，SLI）、服务目标（ServiceLevelObjective，SLO）等方面进行衡量。4.8.1　几个9的指标很多领域里谈到服务的高可靠性，都喜欢用几个9的指标来进行衡量。几个9，其实是概率意义上粗略反映了系统能提供服务的可靠性指标，最初是电信领域提出的概念。表4-1给出同指标下每年允许服务出现不可用时间的参考值。表4-1　同指标下，每年允许服务出现不可用时间的参考值一般来说，单点的服务

工程领域从来没有黑科技；密码学不仅是工程。密码学相关的安全技术在整个信息技术领域的重要地位无需多言。如果没有现代密码学和信息安全的研究成果，人类社会根本无法进入信息时代。区块链技术大量依赖了密码学和安全技术的研究成果。实际上，密码学和安全领域所涉及的知识体系十分繁杂，本章将介绍密码学领域中跟区块链相关的一些基础知识，包括Hash算法与数字摘要、加密算法、数字签名、数字证书、PKI体系、Merkle树、布隆过滤器、同态加密等。读者通过阅读本章可以了解如何使用这些技术保护信息的机密性、完整性、认证性和不可抵赖性。