区块链pow算法介绍 pow机制的币种有哪些

本篇文章给大家谈谈区块链pow算法介绍，以及pow机制的币种有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

两种共识机制对比（PoW vs PoS）

区块链中最核心的架构就是共识机制，可以说是区块链的驱动引擎，发展这么多年，目前主流比较明确经得住考验的就只剩下PoW(Proof of Work)与PoS(Proof of Stake)两种机制。简单概述下，PoW系统的特点是通过消耗大量算力来计算特定算法的解（典型如哈希），第一个算出结果的有权生成区块，同时也会得到coin作为奖励（这也是coin的生产与分发过程，形象地称为Mining），采用PoW的典型区块链有Bitcoin和Ethereum，目前PoW也是运行时间最长，被公认为是最可靠安全的共识机制； 其本质是通过消耗大量算力来实现系统内的逆熵过程，保证系统的长期安全与稳定 。但PoW被广为诟病的也是其消耗太多的能源资源，这方面PoS就被认为是更为绿色的解决方案，顾名思义PoS是通过质押系统中的资产即coin来成为一个质押者（staker），这样就有权产出区块，质押份额越多，获得产出区块权的概率就越高，也代表着奖励越多。

在分布式系统中有一个 CAP 定理，是指一个分布式系统中存在着三元悖论，即不可能同时满足这三个特性：一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性 (Partition tolerance)，而只能满足其中两个。区块链作为一种分布式网络，这个定理也逐渐演变成了区块链的三元悖论，即 安全性(Security) 、 去中心化(Decentralization) 和 可扩展性 (Scalability) ，也是同时只能满足两个特性。

整体上看PoW系统更注重的是 安全性(Security) 与 去中心化(Decentralization) ，放弃 可扩展性 (Scalability) ，这也是Bitcoin网络的吞吐量非常慢的原因。而PoS系统更关注的是 可扩展性 (Scalability) 与 去中心化(Decentralization) ，但就PoS能否真的 实现 去中心化(Decentralization) ，区块链pow算法介绍我是比较持怀疑态度的。从保守主义与系统的更长期稳定的角度出发，我个人是坚定地站在PoW这边的，可能跟自身保守的性格有关，并不是特别看好PoS作为基础层能比较稳定。特别是像这次 5月份的Luna事件 ，事件大概的过程是Luna链上的算法稳定币UST缺乏价值支撑最终脱锚，其核心问题在于UST的锚定设计试图用一个PoS股权系统去支撑其锚定美元，而且还超发了太多UST，再加上UST与Luna的兑换设计缺陷最终导致Luna自身的死亡螺旋。但这个事件更大的意义应该是敲响了一个警钟，PoS机制在面对空头资本砸盘时真的还能维持稳定、维持所谓的去中心化吗？可能到时节点数量萎缩的速度会很快，逐渐趋于中心化。

所有系统设计都需要根据自身定位来折中，以下从价值锚定的角度，简单分析下为什么长期来看PoW会更有优势。

在PoW系统中三股主要的参与者分别是研发人员，投资者（或者叫用户）与Miner，这三者的相互制衡，使得这个系统达到一个稳定平衡的状态。而PoS系统中，将Miner这个重要的制衡力量移除了，投资者和Miner变成了同一群体 质押者（stakers） ，因此该群体滥用权力的行为会变得相对不受限制，并且该链随后的发展方向也可能会更加不平衡，更容易倾向有利于 质押者（stakers） 群体的方向。

PoW系统很好的阐述了什么是被普遍认可的价值，抽象上来看就是高代价的稀缺性 ，高代价与稀缺性两者缺一不可。PoS最多只能实现其中一个稀缺性。

Miner为了在链上生产区块赚取coin，不仅需要持续支付高额电力成本，还必须不断投入研发、升级硬件、优化基础设施和运营规模来保持其竞争力。最终结果是，能够长期持续盈利的Miner并不会是一个一层不变的群体，而是总在竞争中淘汰掉效率太低的Miner，使高效率的Miner能存活下来。这也更有利于 去中心化(Decentralization) ，因为不断变化的Miner群体意味着没有一个Miner可以在相当长的时间内保持网络的大部分算力，除非区块链pow算法介绍他们通过严酷的竞争考验，不断优化自身来提供更多的算力。

而PoS系统中的质押者实际上并多少真正的风险投入，也没有优胜劣汰的严酷竞争机制，他们只需要简单地运行一个staker节点就可以躺着赚利息，本质上只是将自己在银行系统里的钱简单的转化为链上资本，就可以坐地收割后进入这个系统的新人。这种行为并没有太多难度，只是简单地赚取“无风险”利息，他们并没有将资本转化为任何形式的需要面临风险考验的投资。

而且当发生硬分叉时，PoW的Miner选择支持哪条链时会更为谨慎，因为他们需要投入高昂的电力成本来为他们的选择背书，一旦选错了将损失所有投入成本。PoS系统如果发生硬分叉，质押的coin作为系统内部状态的一部分，硬分叉后质押者将在两条不同链上都拥有相同数量的资产，由于没有什么沉默成本，导致质押者更愿意两边都支持，从而使硬分叉更容易且更频繁地出现，这被称为 nothing at stake 问题。

PoW是真正能做到无准入限制的(Permissionless)，就是说已经在这个系统中的老人无法限制新人加入，只要你有能力提供算力，就能直接接入网络中产出coin。而PoS系统中，新人要进入，都不得不先从老人手中买coin。

而且PoW中Miner为了支付各种高昂成本（电力，设备，基础设施等），产出coin后也不得不卖出一些以弥补成本，这同时也是一种把coin分发给更多人的过程； 特别是在熊市，Miner为了维持开销也不得不低价贱卖coin，这样新人才有机会以相对低的成本获得筹码入场，这才是一个健康的生态扩张过程 。而PoS中由于质押者并没有什么运行成本，也不需要面对太多竞争，质押者出块得到coin后不需要急着卖出，更容易哄抬价格，其实会变相激励场内老人剥削新入场者，不给后来人更多机会；整个系统会趋向于更封闭，逐渐演变成一个有限游戏，长期运行下去只会越来越中心化；系统中财富越来越集中，富者更富，穷者更穷，从而更不可能实现 去中心化(Decentralization) 。

由于PoW系统中是以提供工作量的方式产出区块的，随着时间的推移这些工作量都会被累积起来并使链不断向前延伸，这也是为什么叫区块链；这些累积的工作量也给攻击者造成了巨大障碍，如果想要反转整条链，不仅需要非常高的算力，还需要相当长的时间，这也为应对攻击提供了足够长的时间缓冲。

而PoS系统其实只是维护一个分布式账本， 并没有工作量累积的概念，一旦攻击成功，要反转整条链就是相当容易的，几分钟就可以搞定。

严格来说由PoW算力支撑的BTC不应归为高科技类，由于它整个系统架构更保守更稳定，提供的更多的是一种 物化价值(objective costliness) ，更能作为价值之锚，所以数字黄金这个称号很贴切。而像ETH（目前还是PoW，2.0升级后为PoS）这些更接近科技类创新平台，PoS本质上更像是一种股权系统，其实PoS系统反而是需要中心化，偏向更依靠整个社区的生命力，需要依靠核心团队的创新与开拓能力往前走；而PoW则需要去中心化，更偏向稳定与提供 物化价值(objective costliness) 。

区块链作为一个价值分配系统， 算力是它的价值之锚，如果没有算力，就会退化为一个股权系统 。算力在哪，资金就会跟去哪。目前的发展趋势也是逐渐往多层网络的方向发展，类似TCP/IP的多层协议栈。从作为基础层(Base Layer)的角度看，更需要的是长期稳定与提供价值支撑，因此PoW系统更合适；而PoS可能更多的是可以作为Layer2以实现 可扩展性 (Scalability) ，弥补PoW基础层的吞吐量不足，并通过锚定在PoW基础层上来获取算力安全性与价值支撑。

最后顺带说下最近市场行情，5,6月份以来的瀑布令很多人很恐慌，恐慌指数一度长时间停留在个位数；其实我觉得也没必要那么恐慌，要在这个圈子长期活下去，面对这种大波动的心理预期还是要有的。想起之前红杉资本的沈南鹏经常提到一个词Grit，沙砾，它是砾石在千万次打磨后留下来的细小颗粒；Grit代表了勇气和持之以恒的一种坚持，有种经常被按地上摩擦但依然勇往直前的感觉。这个和塔勒布讲的反脆弱性有异曲同工之妙，承载价值的东西就应该具有这种品质，PoW系统肯定是有反脆弱性的。

回望2017年入圈后经历过的各种事件，其实像这样的大波动近乎每年都有（除了2019年一年比较顺利外）；像2017年国内的94事件，2018年一整年的大熊市，2020的312事件，2021的519事件，再到2022今年的5,6月份市场转熊，每次经历大波动后，市场都会淘汰掉该淘汰的，出清掉该出清的风险，对整个行业发展也是好事。眼光还是应该放远一点，至少看5到10年后的变化，科技发展过程中所带来的波动和风险是不可避免的，日光之下无新鲜事，每次科技革命过程中总会夹杂着众多的反对、质疑，还有众多的投机、骗局；这个过程也总是通过各种暴雷、回归，清除泡沫后价值重估，夯实了基础后积蓄能量再次进入跃升到新的发展阶段。 价值互联网的到来是一件无法回避的事情 ，当理解和看清了这种趋势后，规避掉各种坑和市场噪音，远离合约杠杆和各种山寨的诱惑，握住核心资产，时间本身就会带来回报。

区块链共识机制之一：POW工作量证明机制

区块链可以理解为一个不可篡改的公共账本，所有参与者都能验证交易并进行记账，即为分布式账本。那到底由谁来记账？又如何保证账本的一致性、准确性呢？也就是区块链的共识机制是如何的？

区块链的共识机制就是解决由谁来记账（构造区块），以及如何维护区块链的一致性问题。目前区块链项目采用的共识机制有多种，如：POW工作量证明机制，POS权益证明机制，DPOS股份授权证明机制等等。本文说明POW工作量证明机制。

区块链的第一个成功应用比特币系统采用的POW工作量证明机制。即以比特币系统为例说明POW机制，首先比特币系统有一套激励机制让所有参与者竞争记账的权利，即谁拥有记账权谁将获取构造新区块的比特币奖励（目前奖励为12.5比特币），同时获取新区块内所有交易的手续费作为奖励。

参与者如何竞争记账权利呢？参与者通过自己的算力计算一道数学难题，谁先计算的结果，谁就拥有了记账的权利，也就可获得构造新区块的奖励。这道数学难题就是寻找一个随机数Nonce，使得对区块头的哈希计算的结果小于目标值，Nonce本身是区块头中的一个字段，所以通过不断的尝试Nonce的值，以满足区块头的哈希计算结果小于目标值。通过动态调整目标值，即可调整计算的Nonce值的难度。

关于哈希计算Nonce的过程通常类比为掷筛子游戏，基于参与游戏的筛子的个数通过调整掷得筛子的点数可调整游戏的难度。例如：100个人参与掷筛子，总共有100个筛子，要求掷得点数为100为赢，则100个人谁先掷得点数100即为胜利者，即拥有了记账权。如果发现大家掷出100点的时间太快，则可增加难度，要求掷得点数为80为赢。如果又有100个人参与游戏，则游戏中增加了筛子数，如：筛子数增加为200个，同样通过设置掷得点数来调整游戏的难度。

筛子类似于比特币网络的算力，掷得点数类似于比特币网络可动态调整的目标值。

区块链以最长的链条视为正确的链条，如果存在同时出现两个区块，会暂时并行记录两个区块，后续再生成的区块基于其中的某一个区块，将会形成的最长的链条作为一致性的链条，另外一个区块将会被丢弃，比特币是基于6个区块的确认，所以被丢弃的区块将不会获得比特币系统的奖励，也就是白白将竞争记账权的算力（电费）浪费了。基于工作量的激励，参与者必然尽最大能力构造正确的区块，也就是满足区块链的一致性。即全网的所有用户可以达成唯一的一致性的公共账本。

目前比特币系统全网算力已达到惊人的24.75EH/s，其中1E=1000P，1P=1000T，1T=1000G，1G=1000M，1M=1000K，1K=1000，H/s为每秒一次哈希计算（哈希碰撞），也就是每秒进行24.75E次哈希计算，且仍有持续的算力加入比特币系统。比特币记账权的竞争，提供算力的硬件从CPU，GPU，专业矿机，矿池。目前单机版的专业矿机已无法竞争到记账权，必须由多台矿机组合为矿池才能竞争到记账权。

关于POW算法难度调整的简单理解

POW算法是比特币，以太坊等区块链系统使用的共识算法，简单来说他做的就是“工作量证明”。本文从一个非常简单的哈希算法的例子去解释一下，如何把 社会必要劳动时间 全网算力这个概念量化以及难度调整。

相信使用搜索引擎查询过和“哈希表”的同学都很清楚他们是如何映射和扩容，这里就不作赘述了。本文中假设使用的哈希算法都能最大程度地平均分配空间

神 希望他的题目能保持在 3秒 钟左右被解答出来。

想象一下我们在一个只有 9个空间 的哈希表里面玩这个游戏。

每次碰撞成功率：1/3

回合1结束 ：在问题发布1秒钟后，有一个哥们宣布他算出了正确答案。

分析：这时候我们就可以认为， 全体劳动人民 在 一秒钟 内进行了 N次 哈希运算，同时近似认为这个N满足：

通过简单的小学数学我们得知， N=3 ；又称当次全网算力为3hash/秒

（划重点）

回合2开始 ：

神 对题目进行了必要的调整：“啊，我亲爱的 奴隶 劳动人民 矿工们，想要获得我的宝藏吗？去找吧，我把我的一切财富都放在了那里！只要找到一个值，通过使用 神 · 哈希 计算后等于1，就拿这个值找我兑换一点吧”；

他发现自己低估了初代矿工们的能耐后，为了控制财富被瓜分的速度，他在知道上一次全网算力为3hash/s的前提下优化了题目参数。

每次碰撞成功率：1/9

（假设矿工数没变，也就是全网算力没变）

回合2结束 ：在问题发布3秒后，有一个哥们宣布他算出了正确答案。

分析：通过3秒计算出成功率只有1/9的题目，可看出

再次通过伟大的小学数学我们得知：N = 3；验证了全网算力依旧是3hash/秒，同时把分配财富的速度降低到了3秒/次。 神 感到很满意；

这时候我想大家就明白了， 神 通过调整问题中要求的哈希值的整体覆盖率，来降低猜值成功的概率，这里可以近似认为 覆盖率=成功率

调整的方法就是：

目的：在期望时间内，全网算力产出能算出所有覆盖到的哈希值。

神 ：共 产 识社会机制

财富：出块奖励

宣布正确答案：出块

单位中的hash：代表进行一次哈希运算

区块链 --- 共识算法

PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算，并且其运算结果能被其他节点快速验算，以耗用时间、能源做担保，以确保服务与资源被真正的需求所使用。

PoW算法中最基本的技术原理是使用哈希算法。假设求哈希值Hash(r)，若原始数据为r（raw），则运算结果为R（Result）。

R = Hash(r)

哈希函数Hash()的特性是，对于任意输入值r，得出结果R，并且无法从R反推回r。当输入的原始数据r变动1比特时，其结果R值完全改变。在比特币的PoW算法中，引入算法难度d和随机值n，得到以下公式：

Rd = Hash(r+n)

该公式要求在填入随机值n的情况下，计算结果Rd的前d字节必须为0。由于哈希函数结果的未知性，每个矿工都要做大量运算之后，才能得出正确结果，而算出结果广播给全网之后，其他节点只需要进行一次哈希运算即可校验。PoW算法就是采用这种方式让计算消耗资源，而校验仅需一次。

PoS算法要求节点验证者必须质押一定的资金才有挖矿打包资格，并且区域链系统在选定打包节点时使用随机的方式，当节点质押的资金越多时，其被选定打包区块的概率越大。

POS模式下，每个币每天产生1币龄，比如你持有100个币，总共持有了30天，那么，此时你的币龄就为3000。这个时候，如果你验证了一个POS区块，你的币龄就会被清空为0，同时从区块中获得相对应的数字货币利息。

节点通过PoS算法出块的过程如下：普通的节点要成为出块节点，首先要进行资产的质押，当轮到自己出块时，打包区块，然后向全网广播，其他验证节点将会校验区块的合法性。

DPoS算法和PoS算法相似，也采用股份和权益质押。

但不同的是，DPoS算法采用委托质押的方式，类似于用全民选举代表的方式选出N个超级节点记账出块。

选民把自己的选票投给某个节点，如果某个节点当选记账节点，那么该记账节点往往在获取出块奖励后，可以采用任意方式来回报自己的选民。

这N个记账节点将轮流出块，并且节点之间相互监督，如果其作恶，那么会被扣除质押金。

通过信任少量的诚信节点，可以去除区块签名过程中不必要的步骤，提高了交易的速度。

拜占庭问题：

拜占庭是古代东罗马帝国的首都，为了防御在每块封地都驻扎一支由单个将军带领的军队，将军之间只能靠信差传递消息。在战争时，所有将军必须达成共识，决定是否共同开战。

但是，在军队内可能有叛徒，这些人将影响将军们达成共识。拜占庭将军问题是指在已知有将军是叛徒的情况下，剩余的将军如何达成一致决策的问题。

BFT：

BFT即拜占庭容错，拜占庭容错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击等原因，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错技术被设计用来处理这些异常行为，并满足所要解决的问题的规范要求。

拜占庭容错系统 ：

发生故障的节点被称为 拜占庭节点 ，而正常的节点即为 非拜占庭节点 。

假设分布式系统拥有n台节点，并假设整个系统拜占庭节点不超过m台（n ≥ 3m + 1），拜占庭容错系统需要满足如下两个条件：

另外，拜占庭容错系统需要达成如下两个指标：

PBFT即实用拜占庭容错算法，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，算法的时间复杂度是O(n^2)，使得在实际系统应用中可以解决拜占庭容错问题

PBFT是一种状态机副本复制算法，所有的副本在一个视图（view）轮换的过程中操作，主节点通过视图编号以及节点数集合来确定，即：主节点 p = v mod |R|。v：视图编号，|R|节点个数，p：主节点编号。

PBFT算法的共识过程如下：客户端（Client）发起消息请求（request），并广播转发至每一个副本节点（Replica），由其中一个主节点（Leader）发起提案消息pre-prepare，并广播。其他节点获取原始消息，在校验完成后发送prepare消息。每个节点收到2f+1个prepare消息，即认为已经准备完毕，并发送commit消息。当节点收到2f+1个commit消息，客户端收到f+1个相同的reply消息时，说明客户端发起的请求已经达成全网共识。

具体流程如下 ：

客户端c向主节点p发送REQUEST, o, t, c请求。o: 请求的具体操作，t: 请求时客户端追加的时间戳，c：客户端标识。REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)。客户端对请求进行签名。

主节点收到客户端的请求，需要进行以下交验：

a. 客户端请求消息签名是否正确。

非法请求丢弃。正确请求，分配一个编号n，编号n主要用于对客户端的请求进行排序。然后广播一条PRE-PREPARE, v, n, d, m消息给其他副本节点。v：视图编号，d客户端消息摘要，m消息内容。PRE-PREPARE, v, n, d进行主节点签名。n是要在某一个范围区间内的[h, H]，具体原因参见 垃圾回收 章节。

副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。正确请求，副本节点i向其他节点包括主节点发送一条PREPARE, v, n, d, i消息, v, n, d, m与上述PRE-PREPARE消息内容相同，i是当前副本节点编号。PREPARE, v, n, d, i进行副本节点i的签名。记录PRE-PREPARE和PREPARE消息到log中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。

主节点和副本节点收到PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. n是否在区间[h, H]内。

d. d是否和当前已收到PRE-PPREPARE中的d相同

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的PREPARE消息，则向其他节点包括主节点发送一条COMMIT, v, n, d, i消息，v, n, d, i与上述PREPARE消息内容相同。COMMIT, v, n, d, i进行副本节点i的签名。记录COMMIT消息到日志中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。记录其他副本节点发送的PREPARE消息到log中。

主节点和副本节点收到COMMIT消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点COMMIT消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的COMMIT消息，说明当前网络中的大部分节点已经达成共识，运行客户端的请求操作o，并返回REPLY, v, t, c, i, r给客户端，r：是请求操作结果，客户端如果收到f+1个相同的REPLY消息，说明客户端发起的请求已经达成全网共识，否则客户端需要判断是否重新发送请求给主节点。记录其他副本节点发送的COMMIT消息到log中。

如果主节点作恶，它可能会给不同的请求编上相同的序号，或者不去分配序号，或者让相邻的序号不连续。备份节点应当有职责来主动检查这些序号的合法性。

如果主节点掉线或者作恶不广播客户端的请求，客户端设置超时机制，超时的话，向所有副本节点广播请求消息。副本节点检测出主节点作恶或者下线，发起View Change协议。

View Change协议 ：

副本节点向其他节点广播VIEW-CHANGE, v+1, n, C , P , i消息。n是最新的stable checkpoint的编号， C 是 2f+1验证过的CheckPoint消息集合， P 是当前副本节点未完成的请求的PRE-PREPARE和PREPARE消息集合。

当主节点p = v + 1 mod |R|收到 2f 个有效的VIEW-CHANGE消息后，向其他节点广播NEW-VIEW, v+1, V , O 消息。 V 是有效的VIEW-CHANGE消息集合。 O 是主节点重新发起的未经完成的PRE-PREPARE消息集合。PRE-PREPARE消息集合的选取规则：

副本节点收到主节点的NEW-VIEW消息，验证有效性，有效的话，进入v+1状态，并且开始 O 中的PRE-PREPARE消息处理流程。

在上述算法流程中，为了确保在View Change的过程中，能够恢复先前的请求，每一个副本节点都记录一些消息到本地的log中，当执行请求后副本节点需要把之前该请求的记录消息清除掉。

最简单的做法是在Reply消息后，再执行一次当前状态的共识同步，这样做的成本比较高，因此可以在执行完多条请求K（例如：100条）后执行一次状态同步。这个状态同步消息就是CheckPoint消息。

副本节点i发送CheckPoint, n, d, i给其他节点，n是当前节点所保留的最后一个视图请求编号，d是对当前状态的一个摘要，该CheckPoint消息记录到log中。如果副本节点i收到了2f+1个验证过的CheckPoint消息，则清除先前日志中的消息，并以n作为当前一个stable checkpoint。

这是理想情况，实际上当副本节点i向其他节点发出CheckPoint消息后，其他节点还没有完成K条请求，所以不会立即对i的请求作出响应，它还会按照自己的节奏，向前行进，但此时发出的CheckPoint并未形成stable。

为了防止i的处理请求过快，设置一个上文提到的 高低水位区间[h, H] 来解决这个问题。低水位h等于上一个stable checkpoint的编号，高水位H = h + L，其中L是我们指定的数值，等于checkpoint周期处理请求数K的整数倍，可以设置为L = 2K。当副本节点i处理请求超过高水位H时，此时就会停止脚步，等待stable checkpoint发生变化，再继续前进。

在区块链场景中，一般适合于对强一致性有要求的私有链和联盟链场景。例如，在IBM主导的区块链超级账本项目中，PBFT是一个可选的共识协议。在Hyperledger的Fabric项目中，共识模块被设计成可插拔的模块，支持像PBFT、Raft等共识算法。

Raft基于领导者驱动的共识模型，其中将选举一位杰出的领导者(Leader)，而该Leader将完全负责管理集群，Leader负责管理Raft集群的所有节点之间的复制日志。

下图中，将在启动过程中选择集群的Leader（S1），并为来自客户端的所有命令/请求提供服务。 Raft集群中的所有节点都维护一个分布式日志（复制日志）以存储和提交由客户端发出的命令（日志条目）。 Leader接受来自客户端的日志条目，并在Raft集群中的所有关注者（S2，S3，S4，S5）之间复制它们。

在Raft集群中，需要满足最少数量的节点才能提供预期的级别共识保证， 这也称为法定人数。 在Raft集群中执行操作所需的最少投票数为 (N / 2 +1) ，其中N是组中成员总数，即 投票至少超过一半 ，这也就是为什么集群节点通常为奇数的原因。 因此，在上面的示例中，我们至少需要3个节点才能具有共识保证。

如果法定仲裁节点由于任何原因不可用，也就是投票没有超过半数，则此次协商没有达成一致，并且无法提交新日志。

数据存储：Tidb/TiKV

日志：阿里巴巴的 DLedger

服务发现：Consul etcd

集群调度：HashiCorp Nomad

只能容纳故障节点(CFT)，不容纳作恶节点

顺序投票，只能串行apply，因此高并发场景下性能差

Raft通过解决围绕Leader选举的三个主要子问题，管理分布式日志和算法的安全性功能来解决分布式共识问题。

当我们启动一个新的Raft集群或某个领导者不可用时，将通过集群中所有成员节点之间协商来选举一个新的领导者。 因此，在给定的实例中，Raft集群的节点可以处于以下任何状态: 追随者(Follower)，候选人(Candidate)或领导者(Leader)。

系统刚开始启动的时候，所有节点都是follower，在一段时间内如果它们没有收到Leader的心跳信号，follower就会转化为Candidate；

如果某个Candidate节点收到大多数节点的票，则这个Candidate就可以转化为Leader，其余的Candidate节点都会回到Follower状态；

一旦一个Leader发现系统中存在一个Leader节点比自己拥有更高的任期(Term)，它就会转换为Follower。

Raft使用基于心跳的RPC机制来检测何时开始新的选举。 在正常期间， Leader 会定期向所有可用的 Follower 发送心跳消息（实际中可能把日志和心跳一起发过去）。 因此，其他节点以 Follower 状态启动，只要它从当前 Leader 那里收到周期性的心跳，就一直保持在 Follower 状态。

当 Follower 达到其超时时间时，它将通过以下方式启动选举程序：

根据 Candidate 从集群中其他节点收到的响应，可以得出选举的三个结果。

共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为 复制状态机 ：

简单来说： 相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态 。不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一下不确定的值，比如本地时间等。使用replicated log是一个很不错的注意，log具有持久化、保序的特点，是大多数分布式系统的基石。

有了Leader之后，客户端所有并发的请求可以在Leader这边形成一个有序的日志（状态）序列，以此来表示这些请求的先后处理顺序。Leader然后将自己的日志序列发送Follower，保持整个系统的全局一致性。注意并不是强一致性，而是 最终一致性 。

日志由有序编号（log index）的日志条目组成。每个日志条目包含它被创建时的任期号（term），和日志中包含的数据组成，日志包含的数据可以为任何类型，从简单类型到区块链的区块。每个日志条目可以用[ term, index, data]序列对表示，其中term表示任期， index表示索引号，data表示日志数据。

Leader 尝试在集群中的大多数节点上执行复制命令。 如果复制成功，则将命令提交给集群，并将响应发送回客户端。类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要超过一半节点同意（处于工作状态）即可。

leader 、 follower 都可能crash，那么 follower 维护的日志与 leader 相比可能出现以下情况

当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制follower复制自己的log， Leader会从后往前试 ，每次AppendEntries失败后尝试前一个日志条目（递减nextIndex值）， 直到成功找到每个Follower的日志一致位置点（基于上述的两条保证），然后向后逐条覆盖Followers在该位置之后的条目 。所以丢失的或者多出来的条目可能会持续多个任期。

要求候选人的日志至少与其他节点一样最新。如果不是，则跟随者节点将不投票给候选者。

意味着每个提交的条目都必须存在于这些服务器中的至少一个中。如果候选人的日志至少与该多数日志中的其他日志一样最新，则它将保存所有已提交的条目，避免了日志回滚事件的发生。

即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：

因此， 某一任期内一定只有一个leader 。

当集群中节点的状态发生变化（集群配置发生变化）时，系统容易受到系统故障。 因此，为防止这种情况，Raft使用了一种称为两阶段的方法来更改集群成员身份。 因此，在这种方法中，集群在实现新的成员身份配置之前首先更改为中间状态（称为联合共识）。 联合共识使系统即使在配置之间进行转换时也可用于响应客户端请求，它的主要目的是提升分布式系统的可用性。

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