從去中心化說起：你所不了解的“共識機制”背后故事_區塊鏈:區塊鏈存證怎么弄

相信很多朋友經常會有這樣一種感覺：世界上總有一些詞語或是短語，組成它們的每一個字或者每一個詞你都認識，但當它們拼接在一起之后，你卻感覺這個東西如同天書一樣難以理解。舉個簡單的例子：“中等收入陷阱”。組成這個短語的三個詞——也就是中等、收入、陷阱，你都能看懂，但當它們組合到一起之后，你卻愣是理解不了這個詞是什么意思。

對于區塊鏈行業的從業者來說，這樣的例子更是數不勝數，被稱為區塊鏈技術核心的“共識機制”就是一個典型的案例，很多人都明白“共識”是什么意思，也明白“機制”是什么意思，但當這兩個詞合起來，成為“共識機制”之后，當即就蒙圈了，雖然他們對于當前區塊鏈行業的共識機制也有一定的了解——比如說POW機制隨著比特幣興起于2009年、POS機制隨著點點幣興起于2012年、DPOS機制隨著比特股興起于2014年等等等等，但這種了解更多的是因為從業需要而進行的填鴨式信息硬塞，并不代表他們真正通曉了“共識機制”存在的必要性、以及它是如何一步步發展成我們現在所見到的樣子的。

因此，在今天的文章中，筆者就打算跟大家講一講你所不知道的那些關于共識機制的事情，以及作為從業者與投資者，在面對著目前市場上各類琳瑯滿目的共識機制時、我們又該如何應對。

欲了解“共識機制”，需先了解“去中心化”

去過醫院的朋友應該都有這樣的經歷——很多時候身體淺表的不適，實際上是源于另外一個與其沒有直接聯系的器官病變。研究工作也是這樣，不少讀者沒有注意到，他們對“共識機制”一詞似懂非懂的主要原因，并不在于這個詞本身多么復雜難懂，而是因為他們對“共識機制”背后的另外一個概念未能實現透徹的理解。這個概念就是“去中心化”。雖然在過去的兩年之內，“去中心化”已經把無數業內人士的耳朵都磨出了老繭，但這并不代表他們就已經隨著時間的推移而真正地了解了這個概念，否則的話，也不會在“共識機制”這個詞上糾結許久了。

美國法官規定SBF不能傳喚Fenwick & West律師事務所索取文件:金色財經報道，周五發布的法庭命令顯示，美國紐約地方法院法官Lewis A. Kaplan周五駁回了FTX創始人SBF傳喚Fenwick & West律師事務所作為其刑事辯護的一部分的企圖。法官稱，Fenwick & West和FTX債權人均不屬于起訴團隊。該命令補充說，政府沒有義務生產不在其擁有、保管或控制范圍內的材料。此外，被告提議的傳票如果得到執行，將成為一次釣魚執法，不符合特殊性、相關性和可受理性要求。

FTX的創始人SBF在 5月份的一份法庭文件中辯稱，他依賴了硅谷律師事務所的建議，該公司目前因該交易所在特拉華州經歷單獨破產程序時急劇崩潰而面臨美國檢察官的刑事指控。[2023/6/24 21:56:54]

我們還是從頭開始梳理。需要指出的是，在人類社會當中，“去中心化”根本不是什么新生事物。舉個最簡單的例子：在幾十年前，如果一個人想要一些生活用品，他只能去當地的供銷社或官營百貨商店的機構里去買，而如果換成現在，他能夠從大超市買，能夠從小便利店買，能夠從線上買，也能夠從線下買……可以說有N多種途徑能夠滿足他的需求，那么這種購物渠道的大幅擴張是不是去中心化？當然是。當年你只能去一家店或者一個店，而現在你周圍分布著N多個店。為什么會出現這樣的情況？因為經濟改革之后，原本隸屬于官方的經商權，被下沉到了符合條件的相關團體、甚至是每一個個體的手中，使得人們在購物的時候可以無需再高度依賴于中心化的機構，這就是一個典型的去中心化場景。

Web3游戲平臺HyperPlay完成1200萬美元A輪融資:金色財經報道，Web3游戲平臺HyperPlay宣布完成1200萬美元融資后結束了A輪融資。Griffin Gaming Partners和Bitkraft Ventures領投。其他投資者包括 MetaMask 的母公司 ConsenSys、Ethereal Ventures、Delphi、Game7、Mirana Ventures 和 Monoceros Ventures。[2023/6/8 21:24:32]

圖：各種行業格局的去中心化，其本質上是行業權力的下沉。

借由這個例子我們可以看得出來，“去中心化”的本質，實際上指的都是各種各樣的權力從頂層中心化機構到基層個體的下沉。在過去的幾十年時間里，隨著經濟的發展與科技的進步使得顆粒度較小的團體與個體被賦予了更多的權利，人們早已在不經意間見證了諸多的“去中心化”現象，譬如民用小轎車的充裕實現了駕駛服務的去中心化，進而使得越來越多的人能夠參與到過去只有客運和出租車公司才能從事的客運服務當中；而人手一臺的智能手機則是實現了攝影錄像權的去中心化，讓人人都有機會用鏡頭記錄下周圍的世界；四通八達的互聯網實現了話語權的去中心化，使得每一個個體都能夠有機會發出自己的聲音；而我們所熟悉的區塊鏈，其本質上就是分布式計算系統中的一種，它實現了計算權的去中心化，最終解決了計算性能的瓶頸、以及節點數據的分散儲存與備份等問題。

觀點：澳大利亞加密貨幣交易所去銀行化的風險始終存在:金色財經報道，BTC Markets首席執行官Caroline Bowler表示，因澳大利亞加密貨幣的監管問題，當地加密貨幣交易所去銀行化的風險始終存在，澳大利亞的加密貨幣監管環境讓位于該地的交易所可能發生更多的銀行向交易所存款減少情況。

此前報道，Binance澳大利亞在其社交平臺表示，受第三方支付服務提供商影響，澳元PayID存款被暫停，銀行轉賬提款也將受到影響。[2023/5/19 15:13:22]

一般的分布式計算系統是將計算權進行了下沉，區塊鏈則不僅僅是下沉了計算權，同時還下沉了對于系統的管理權。

可以說，各種各樣的去中心化系統，已經成為日常生活中必不可少的一部分，就算很多人并不知道“去中心化”這個詞，他們也無時無刻不在與分布式系統打交道，甚至很多時候干脆就是某一個分布式系統的組成部分。然而，盡管分布式系統給人們的生活帶來了無限的便利，但它卻有一個非常致命的弱點：那就是一旦系統中出現幾個壞節點，很有可能會因為喪失用戶的信任而導致全系統的崩盤。舉個例子：在去年網約車安全事故頻發之后，社會上一時恐慌情緒彌漫，由于唯恐自己成為下一個受害者，很多乘客便開始棄用去中心化的網約車、轉向中心化的公共交通和出租車。由私家車組成的分布式客運網絡一時陷入危機，盡管從數據上講，駕駛員中出現主觀作惡者的幾率非常之低，但卻無法阻止用戶對于整個網約車司機群體、甚至是整個去中心化客運網絡產生不信任感，而這個系統性的危機僅僅是來自于幾個壞節點的出現，可說是“一條魚腥了一鍋湯”，這就是分布式系統的弊端所在。

古根海姆博物館任命新高管并推出“LGE計劃”探索NFT和區塊鏈:金色財經報道，知名私人現代藝術博物館古根海姆博物館官方宣布任命Noam Segal項目策展負責人，旨在探索數字藝術在藝術界的可能性，此外該博物館還宣布推出“LGE計劃（古根海姆藝術與技術計劃）”，以進一步研究NFT和區塊鏈技術在藝術領域應用的可能性，擴大博物館的數字收藏，支持新作品制作，并為使用數字媒體的藝術家創造新機會。（guggenheim.org）[2023/4/3 13:41:21]

圖：分布式系統的弊端：一旦出現幾個壞節點，很有可能會引發整個系統都失去用戶的信任

作為去中心化系統的一種，本文今天所要介紹的“分布式計算系統”，也不可避免的會因為各種主客觀原因，而出現一些不遵守規則的“壞節點”，而眾所周知，在當下的數字化社會中，計算資源已經成為經濟運行的重要基礎設施，對于穩定性的要求可以說是非常之高，稍有不慎，很容易殃及依賴這些計算資源的諸多軟件應用，進而引發相關的一系列損失，就如同網約車事件所引發的分布式交通系統動蕩給依賴這些交通網的人們的生活所帶來的諸多不便一樣。對于這一點，相信經歷過一些云服務宕機的朋友絕對不會感到陌生。在這樣的情況下，分布式計算系統便必須具備一個特點：那就是如何在出現“壞節點”的時候，依然能夠讓剩余的正常節點繼續維持系統的穩定運行，使得外界仍然能夠相信由其產生的計算結果，而這個用于組織剩余正常節點的規則或是機制，就被稱為共識機制。

QLC Chain已完成1500萬美元融資，Dawnstar Capital領投:9月13日消息，QLC Chain已成功完成由Dawnstar Capital領投的1500萬美元融資，以加速其技術改進的使命，并通過提高其采用率來加速數字化轉型。

本次融資不僅將為QLC Chain項目提供新的生態基金，還有助于QLC Chain在其他市場和項目的進一步發展，同時也為其提供人力資本。

未來幾周QLC Chain將發布2022年下半年和2023年的新路線圖，其中包含重要的里程碑，例如在BNB Chain上支持QLC代幣等，以及發展QLC Chain在社交媒體上的營銷能力。[2022/9/13 13:26:41]

共識機制的演變：從故障排除器到信任制造機

從這點來看，“共識機制”并非是2009年比特幣誕生之后所產生的新生事物，它的歷史實際上要比后者的歷史長得多，正如分布式計算出現的時間要比區塊鏈這一子集早的多一樣。舉幾個例子：傳統分布式計算中最主要的共識機制——Paxos算法，早在1990年就出現了；而PBFT算法則是提出于1999年。事實上，就連人們所熟悉的比特幣區塊鏈所采用的PoW共識機制，也是在1998年便在B-money的設計過程中提出。比BTC的出現早了整整10年之多、只不過因為B-money中途夭折，才最終未能呈現在人們眼前。

這就是一件很有意思的事情了：既然共識機制不是什么新東西，那為什么這個概念在最近兩年還吸引了無數人為之前赴后繼？原因很簡單：像Paxos、以及其后輩Raft這樣的傳統共識機制，他們所能應付的“壞節點”只能是源自于一些客觀故障因素，比如說因網絡和供電而導致的斷線或宕機問題，因此也被稱作是“故障容錯算法”，但如果壞節點是源自于一些主動的惡意攻擊或是數據篡改等，這類共識機制就要歇菜了，因為他們是無力把剩余的“好節點”組織起來繼續維持系統的穩定、使之持續工作的。換句話說，這類共識機制只能用在那些不存在作惡可能節點的分布式系統當中，像是聯盟鏈和私有鏈，比如微軟的Coco聯盟鏈采用的就是Paxos的共識機制。而這也是為什么很多人對這種共識機制、以及基于這種共識機制的無幣區塊鏈不感冒的原因——因為有相當一部分項目解決的并不是分布式系統內部的主觀作惡問題、而頂多是一個客觀的故障問題，其對于增進人們對分布式系統的信任，是沒有太大幫助的。

CFT的全稱為“Crashfaulttolerance”，即針對客觀故障的“故障容錯算法”。

那么，分布式系統要怎樣才能抵御主觀的惡意攻擊呢？答案就藏在那些剩余的共識機制——也就是PBFT和POW等算法之中。由于這類共識算法對于分布式系統內部分主觀的惡意攻擊有著一定的防御性，因此被稱作是“拜占庭容錯算法”，而他們所給出的解決方案也各不相同：比如說包括PBFT在內的BFT共識算法，就是通過信息的傳輸，來直接解決主觀作惡問題；而包括POW在內的非BFT共識算法，則是通過提高作惡的成本，來間接解決主觀作惡問題。順便一提：為了避免本文成為枯燥無味的學術小論文，筆者這里對這些算法背后的技術原理不作過多介紹，大家其實只需要知道一點：那就是不同的解決方案，他們所起到的效果也不一樣——像POW這樣的共識機制，它的容錯幾率可以達到50%，也就是除非壞人掌握了一半以上的系統節點，否則分布式系統還是可以正常運行，這種高容錯度的代價，就是眾所周知的比特幣系統速度的遲緩。而PBFT雖然效率較高，但容錯率卻暴跌至33%，也就是對壞節點最高容忍水平降低到了1/3；除此之外，行業里還有其他各種五花八門的共識算法，比如說XRP所使用的“瑞波共識協議”，由于是用在外匯轉賬領域，因此速度更快，但容錯率只有20%，鑒于篇幅所限，此處就不一一展開列舉了。

BFT的全稱為“Byzantinefaulttolerance”，即針對主觀惡意攻擊的“拜占庭容錯算法”。

繁榮背后的浮躁：共識機制遠未到蓋棺定論之時

需要各位注意的一點是，隨著近兩年來區塊鏈概念大熱，市場上各種各樣的共識機制算法種類也以指數級形式的形態暴漲，除了人們所熟悉的POS和DPOS之外，各種POA、POB、POC、POD……亦如同雨后春筍一般層出不窮，其數量之多，一度讓業界產生了“POX”中26個字母不夠用的擔憂，不過鑒于人們可以將“POX”升級為“POXX”，因此共識機制可用的名字庫存也從26個迅速增長到26×26=676個，再經歷兩輪牛熊估計都用不完。但在筆者看來，除非是一些特別重要的項目，否則絕大部分朋友真的沒必要絞盡腦汁去研究很多山寨項目的共識機制。首先：一個能夠得到廣泛認可的共識機制，在學術方面往往需要提出者有著良好的技術功底，不說發一堆論文出來，至少也得是公認的學術牛人，然而縱觀目前市場上各種共識機制的提出者，其真正的研究功底如何、各位在熊市中都已經是有目共睹，其次，在實際場景方面，目前基于區塊鏈的應用才剛剛開展，誰也不清楚各行各業的分布式計算系統能夠容許多大的壞節點比例和計算效率。在這樣的情況下，區塊鏈行業泛濫的共識機制算法背后，有多少能夠具備較高的可行性、又有多少能夠用到現實生活中、最后又有誰能夠真的存留下來，還真是一件不好說的事情。

圖：這種共識機制的劃分方式非常有誤導性

換句話說，共識機制的發展其實還處于一個非常早的階段，通過上面的描述，我們可以粗略的把它劃分為以Paxos、Raft、PBFT等算法為代表的傳統分布式計算階段、以及以POW、POS、DPOS、PBFT為代表的區塊鏈共識機制階段，但如果要具體來看區塊鏈共識階段，其實滿打滿算也只能把它進一步劃分為由比特幣的POW共識所主宰的階段、以及群雄并起的后POW的階段，而不是很多人所描述的POW-POS-DPOS等階段，畢竟目前還沒有明確的證據可以證明這幾個共識機制之間是像上圖中的燃煤火車、燃油火車、電氣化火車一樣，是一個逐漸升級的關系，后一級在絕大多數的緯度與性能上都要遠勝于前一級，要知道目前各種各樣的共識機制可都存在著各種各樣的問題：POW耗能、POS馬太效應、DPOS過于中心化、DAG容易丟塊等等……所以，現有的這些共識機制會不會是我們最后所看到的選手還不好說，而真正靠譜的共識機制是否已經出現在了公眾面前，其實也不好說。

從這個角度來看，共識機制所處的發展階段現狀，其實也正是整個區塊鏈行業的縮影——它就像是一場剛剛打了5分鐘的籃球比賽一樣，也許你能夠從中看出一些端倪，但卻很難做出一個較高準確率的判斷，因為你沒有辦法猜到在接下來的大段時間里會具體發生些什么，而能夠笑到最后的又會是誰，無論是技術路線、還是引用場景、亦或相關企業、甚至是其中的人，都是如此。

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