同步异步中的一致性

　　简述一致性中关于同步与异步环境下的共识理论 （##转载请注明）

　　共识问题：可称作协作，所有正确的进程对提议的值达成一致。分布式系统中，节点之间通过通信，对请求达成一致的定序。

　　问题定义：进程Pi处于未决状态（undecideed），提议集合D中的某个值Vi。进程之间相互通信，交换各自的提议。每个进程设置自己的决定变量（decision variable），进入决定状态（decided），此状态下不改变di的数值。

　　要求满足如下几个性质：

• 终止性（Termination）：正确的进程最终都可以设置自己的决定变量；
• 协定性（Agreement）：所有正确的进程的决定变量di一致；
• 完整性（Integrity）：正确的进程只能决定一个决定变量，且该执行变量必须来自于某些正确进程的提议。

　　进程可发生各种类型的错误，错误可以大致分为：

• 良性错误：进程崩溃，节点崩溃，网络故障；
• 拜占庭（Byzantine）故障：随机方式出现故障，例如出现漏洞，被挟持并以任意方式向正确进程/节点发送数据，阻止正确进程达成一致。

　　Byzantine Generals Problem 由Lamport 1982年提出，考虑信道安全，但是出错节点发送的信息任意。在区块链中，考虑此类别的问题是必要的。

　　交互一致性问题：共识问题的一个变种，指所有正确的进程对一个值向量（决定向量）达成一致。向量中的分量对应一个进程的值。

　　同步与异步：异步与同步通信的最大区别是没有时钟、不能时间同步、不能使用超时、不能探测失败、消息可任意延迟、消息可乱序。同步是指可以在指定的时间内完成消息的传递，因此，它存在有消息传输的绝对界限，超过这个界限，可以认为进程已经崩溃，所以，同步下存在有可靠的故障检测器（reliable failure detector），对进程的询问，可以回unsuspected或者failed。异步情况下的故障检测器是不可靠的（unreliable），只可以产生unsuspected和suspected，但是选择的超时值可以动态改变，可以增加检测的精度。

　　通信健壮：只要进程非失败，消息虽会被无限延迟，但最终会被送达，并且消息仅会被送达一次（无重复），使用TCP协议有效保证通信的健壮。

　　同步系统中的共识问题已被证明可以实现，消息可以分为“口头的”和“正式的”，即消息是否经过签名。Lamport【1982】讨论了3个进程相互发送未签名消息，若有一个进程出现BFT故障，则无法达成共识，并延伸到了N≤3f的情况。Pease等人证明了N≤3f下BFT共识的不可能性（证明未细看），并提出了在N>3f+1时的解决方案。

　　进行多少轮通信和发送多少消息（消息的长度）非常重要。通信阶段数影响终止的时间，消息的长度影响带宽的利用率，也影响时间。

　　Fischer、Lynch【1982】证明，如果允许BFT故障，则任何确定性的解决共识问题的算法至少需要f+1轮消息传递（证明未看）。

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　　异步情况下的不可能性（FLP Impossibility）：即使只有一个进程发生崩溃故障，也没有算法可以保证达到共识。由于异步系统中，没有办法分辨一个进程是速度很慢还是已经崩溃，即不能探测失败。（证明过程未细看）：在任何算法之上，都能构造出这样一些永远都不确定的Configuration。有三个引理：连通性、初始Configuration不确定性、不可终止性（不确定Configuration经过一些步骤后依然可能是不确定的），通过连通性来证明不可终止性。

 

　　绕过不可能性的三个方法（考虑部分同步系统 partially synchronous system，使共识问题可以被解决 Dwork et al.【1988】）：

• 故障屏蔽：屏蔽进程故障，使进程可以恢复，利用持久存储保留足够的信息；
• 使用故障检测器：使用“不完美”的故障检测器，即被怀疑的进程依然可以行动，使用故障检测器是将异步系统转化到同步系统；
• 使用随机化达成共识：引入一个关于进程行为的可能性元素，使得敌人不能有效地来实施他们的阻碍战术。Canetti、Rabin【1993】提出一种概率算法可以解决该问题。

参考：Distributed Systems Concepts and Design -fifth edition

http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/27963079