我在《共识问题》一章中提到过，共识算法一共可以分为两大类：拜占庭容错算法（Byzantine Fault Tolerance，BFT）和故障容错算法（Crash Fault Tolerance，CFT）。
Leslie Lamport在论文中提出的 口信消息解决方案 就属于BFT，需要考虑恶意节点的篡改、攻击等问题。但是，口信消息解决方案在现实场景中很难落地。比如，它并不关心这个共识的结果是什么，这会出现一种情况：现在适合进攻，但将军们达成的共识却是撤退。
另外，实际场景中，我们往往需要就提议的一系列值（而不是单值）在拜占庭错误发生的时候，也能被达成共识。那应该怎么做呢？一种方案就是本文要讲解的PBFT算法。 PBFT算法，是一种能在实际场景中落地的BFT算法，它在区块链中应用广泛。
一、 oral message的问题
要理解PBFT算法，首先必须要明白 口信消息解决方案（A solution with oral message）到底存在哪些问题 ？这些问题都是后续众多BFT算法在努力改进和解决的，理解了这些问题，能帮助你更好地理解后来的拜占庭容错算法的思想（包括 PBFT 算法）。
oral message方案存在一个致命的缺陷：当将军总数为n，叛将数为f时，算法需要递归协商 f+1 轮，消息复杂度为 O(n ^ (f + 1))，消息数量指数级暴增。
你可以想象一下，如果叛将数为 64，消息数已经远远超过 int64 所能表示的了，这是无法想象的。
二、PBFT算法流程
PBFT 算法，通过签名（或消息认证码 MAC）约束恶意节点的行为，每个节点都可以通过验证消息签名确认消息的发送来源，一个节点无法伪造另外一个节点的消息。
PBFT 算法采用了 三阶段协议 ，基于大多数原则（2f + 1，f表示叛将数）实现共识。另外，与oral message不同的是，PBFT 算法实现的是一系列值的共识，而不是单值的共识。
我们先来看看PBFT 算法的流程。为了方便演示，假设一共有A、B、C、D四个节点，那么根据Paxos算法的理论，最多允许存在一个恶意节点（(4-1)/3=1），我们假设B是恶意节点，现在客户端发起了一个提议值（进攻），希望被各节点达成共识：
在PBFT算法中，第一个接收到客户端请求的节点，将成为Leader节点，我们假设A节点首先接收了到请求。A接收到客户端请求之后，会执行三阶段协议（Three-phase protocol）。
2.1 预准备阶段
首先，A进入 预准备（Pre-prepare）阶段 ，构造包含作战指令的预准备消息，并广播给其他节点（B、C、D）：
2.2 准备阶段
B、C、D收到消息后 ， 不能确认自己接收到指令和其他人的是否相同。比如，D是叛徒，D收到了 2 个指令，然后他给A发送的是其中一个指令，给B、C发送的是另一个指令，这样就会出现无法一致行动的情况。
所以， 接收到预准备消息之后，B、C、D会进入准备（Prepare）阶段，并分别广播包含指令的准备消息给其他节点。这里我们假设叛徒D想通过不发送消息，来干扰共识协商：
2.3 提交阶段
然后，当某个节点收到 2f 个包含相同指令的准备消息后，会进入 提交（Commit）阶段 （这里的f 为叛徒数， 2f 包括自己）。
在这里，思考一个问题：这个时候节点（比如B）可以直接执行指令吗？答案还是不能，因为B不能确认A、C、D是否收到了 2f 个一致的包含相同指令的准备消息。也就是说，B这时无法确认A、C、D是否准备好了执行指令。
进入提交阶段后，各节点分别广播提交消息给其他节点，也就是告诉其他节点：“我已经准备好了，可以执行指令了”：
2.4 响应
最后，当某个节点收到 2f + 1 个验证通过的提交消息后（其中 f 为叛徒数，包括自己），也就是说，大部分的节点们已经达成共识，这时可以执行指令了，那么该节点将执行客户端的指令，执行完毕后发送执行成功的消息给客户端。
最后，当客户端收到 f+1 个相同的响应（Reply）消息时，说明各个节点已经就指令达成了共识，并执行了指令。
在PBFT算法中，共识是否达成，客户端是会做判断的，如果客户端在指定时间内未收到请求对应的 f + 1 相同响应，就认为集群出故障了，共识未达成，客户端会重新发送请求。PBFT 算法通过视图变更（View Change）的方式，来处理主节点作恶，当发现主节点在作恶时，会以“轮流上岗”方式，推举新的主节点。
三、总结
Raft 算法完全不适应有人作恶的场景，但PBFT 算法能容忍 (n - 1)/3 个恶意节点 (也可以是故障节点)。另外，相比 PoW 算法，PBFT 的优点是不消耗算力，所以在日常实践中，PBFT 比较适用于相对“可信”的场景中，比如联盟链。
此外，虽然PBFT 算法相比口信消息方案已经有了很大的优化，将消息复杂度从 O(n ^ (f + 1)) 降低为 O(n ^ 2)，能在实际场景中落地并解决共识问题，但 PBFT 还是需要比较多的消息，比如在 13 节点集群中（f 为 4），一次共识协商需要 237 个消息，所以决定了 PBFT 算法适用于中小型分布式系统。
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