前两章，我介绍完了分布式系统的两个重要基本理论——CAP理论和BASE理论，本章我们就要来看看分布式理论中最核心的问题——共识问题。
共识问题是分布式领域最复杂的一个容错模型，只有搞懂它，你才能掌握常用的各种共识算法，才能在设计分布式系统时，根据业务场景的特点选择适合的算法。
那么，什么是共识问题呢？
简单的讲，共识问题就是分布式系统需要解决的一个核心问题： 在一个可能发生机器宕机、网络异常、数据篡改的环境下，如何让分布式系统中的所有节点快速准确的对某个数据值达成一致，且不会破坏整个系统的一致性 。
Leslie Lamport曾在论文《 The Byzantine Generals Problem》中抽象出来一个著名的例子—— 拜占庭将军问题，用来通俗的描述共识问题（然并卵，并没有描述清楚），并给出了解决该问题的两类方案。
事实上，解决共识问题的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）。
在存在恶意节点行为的场景中（比如区块链技术），必须使用拜占庭容错算法（Byzantine Fault Tolerance，BFT）。而在分布式系统中，最常用的是故障容错算法（Crash Fault Tolerance，CFT）。CFT 解决的是分布式系统中存在故障，但不存在恶意节点的场景下的共识问题，也就是说，这个场景可能会丢失消息，或者有消息重复，但不存在错误消息，或者伪造消息的情况。
本章，我就先来讲讲Leslie Lamport所描述的拜占庭将军问题，后续章节，我会详细讲解解决共识问题的两类算法。
一、拜占庭将军问题
拜占廷帝国（Byzantine Empire），也就是东罗马帝国，是欧洲历史上最悠久的国家。东罗马帝国国土辽阔，它的都城便是大名鼎鼎的君士坦丁堡。公元1453年，奥斯曼帝国苏丹——穆罕默德二世，率军攻克君士坦丁堡，标志着拜占廷帝国的正式灭亡，之后君士坦丁堡被改为名为“伊斯坦布尔”，也就是如今土耳其的一个核心城市。
由于拜占廷帝国国土辽阔，为了防御目的，因此每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信使传递消息。在打仗的时候，所有将军必须达成一致的共识，才能更好地赢得胜利。但是，在军队内有可能存有叛徒暗通敌国，扰乱将军们的决定，也有可能信使被敌人截杀并替换。
这时候，在已知有成员不可靠的情况下，要战胜敌国，必须半数以上的将军达成一致，那么其余的忠诚将军如何达成一致的“攻打”或“撤退”协议呢？
1.1 二忠一叛
为了帮助大家理解，我对该问题进行简化：假设我们一共就只有三个将军，决策是否要攻打某座城市。 将军们按照“少数服从多数”的原则投票表决，只要半数以上（两个人）的意见一致就可以了。
在没有叛徒和间谍干扰的情况下非常简单，比如将军A和B决定进攻，C决定撤退：
那么最终的结果如下，所有将军都会同时进攻：
- A看到的是，撤退：进攻 =1:2；
- B看到的是，撤退：进攻 =1:2；
- C看到的是，撤退：进攻 =1:2。
可是，问题来了： 一旦有人在暗通敌国，就会出现作战计划不一致的情况。比如将军B被敌国收买了，他向将军A发送了“进攻”的消息，向将军C发送了“撤退”的消息：
那么最终的结果如下
- A看到的是，撤退：进攻 =1:2；
- C看到的是，撤退：进攻 =2:1。
按照少数服务多数原则，只有A会发起进攻，相当于A被叛将B出卖了，A必然战败。 叛将B通过发送误导信息，非常轻松地干扰了A和C的作战计划，导致这两位忠诚将军被敌国逐一击败。这就是所谓的二忠一叛难题。
针对上述问题，Leslie Lamport在论文中给出了两种解决方案： 口信消息解决方案(A solution with oral message) 和 签名消息解决方案(A solution with signed message) 。
二、口信消息解决方案
口信消息解决方案，新增了一位将军参与作战计划讨论，并执行作战指令。这样，原来3 位将军的作战讨论就变为了 4 位将军的作战讨论，这能够增加讨论中忠诚将军的数量。 然后，4位将军还约定：如果没有收到命令，就执行预设的默认命令，比如“撤退”。
最后，最关键的是整个决策过程变成了两轮：
第一轮
- 先发送作战信息的将军作为指挥官Leader，其他的将军作为副官。
- 指挥官将他的作战信息发送给每位副官。
- 每位副官，将从指挥官处收到的作战信息作为自己的作战指令；如果没有收到作战信息，将把默认命令（比如“撤退”）作为作战指令。
第二轮
- 除了第一轮的指挥官外，剩余的 3 位将军将分别作为指挥官，向另外 2 位将军发送作战信息。
- 然后这 3 位将军按照“少数服从多数”，执行收到的作战指令。
为了帮助大家直观理解整个解决方案，我来演示一下作战信息的协商过程。而且，我会分别以忠诚将军和叛徒将军作为指挥官Leader为例来演示， 这样可以完整地演示叛徒将军对作战计划干扰破坏的可能性。
忠诚将军作为Leader
我们假设新增了一位将军M，在第一轮协商中，M作为Leader指挥官率先发起的作战指令是“进攻”：
在第二轮作战信息协商中，A、B、C分别作为指挥官，向另外 2 位发送作战信息“进攻”，因为B已经叛变了，所以，为了干扰作战计划，他就对着干，发送“撤退”作战指令：
最终，各位将军收到的作战信息如下：
- A看到的是，撤退：进攻 =1:2；
- C看到的是，撤退：进攻 =1:2；
那么按照原则，A、C、M一起执行作战指令“进攻”，实现了作战计划的一致性，保证了作战的胜利。
叛徒将军作为Leader
那么，如果叛将B先作为Leader发送作战信息，干扰作战计划，结果会有所不同吗？我们来具体看一看。
在第一轮作战信息协商中，B向M发送作战指令“进攻”，向A、C发送作战指令“撤退”：
然后，在第二轮作战信息协商中，A、C、M分别作为指挥官，向另外两位发送作战信息：
最终，各位将军收到的作战信息如下：
- A看到的是，撤退：进攻 =2:1；
- C看到的是，撤退：进攻 =2:1；
- M看到的是，撤退：进攻 =2:1；
那么按照原则，A、C、M一起执行作战指令“撤退”， 实现了作战计划的一致性。也就是说，无论叛将B如何捣乱，A、C、M都执行一致的作战计划，保证作战的胜利 。
这个解决方案，Leslie Lamport在论文中给出了一个定理： 如果叛将人数为 m，则将军总人数不能少于 3m + 1 ，此时需要进行m+1轮协商，那么拜占庭将军问题就可以解决 。
这个算法的前提是：叛将人数 m 是已知的，m 决定了递归循环的次数（也就是说，叛将数 m 决定了将军们要进行多少轮作战信息协商），即 m+1 轮（所以在上面的示例中，存在1个叛将的情况下，需要进行两轮协商）。
在二忠一叛的问题中，由于存在 1 位叛将，所有必须增加 1 位将军，转换为 4 位将军协商共识，这样才能实现忠诚将军的一致性作战计划。
三、签名消息解决方案
那么有没有办法在不增加将军人数的前提下，直接解决二忠一叛的难题呢？ 有的，这就是签名消息解决方案。
所谓签名消息，就是说：
- 忠诚将军发送的消息指令无法伪造，而且对他消息的内容进行任何更改都会被发现；
- 任何人都能验证将军发送的消息真伪。
该方案中，率先发送作战信息的将军依然作为指挥官Leader，其他的将军作为副官，必须接受并广播Leader的指令。
举个例子，如果忠诚将军A先发起“进攻”指令，那么他就作为指挥官Leader， 一旦叛将B修改或伪造收到的作战信息，那么C在接收到B的作战信息时，会发现A的作战信息被修改，就认为B已叛变，此时将忽略来自B的作战信息，最终执行A发送的作战信息：
如果叛将B率先发送误导的作战信息，那么，A和C按照一定规则（比如取中间的指令）在排序后的所有已接收到的指令中（比如撤退、进攻）中选取一个指令，进行执行，最终执行一致的作战计划：
通过签名机制约束叛将的叛变行为，任何叛变行为都会被发现，也就会实现无论有多少忠诚的将军和多少叛将，忠诚的将军们总能达成一致的作战计划。
四、总结
拜占庭将军问题其实是对计算机世界中的分布式场景进行了模拟：
- 忠诚的将军，你可以理解为正常运行的计算机节点 ；
- 叛变的将军，你可以理解为出现故障并会发送误导信息的计算机节点；
- 信使被杀，可以理解为通讯故障、信息丢失；
- 信使被间谍替换，可以理解为通讯被中间人攻击，攻击者在恶意伪造信息和劫持通讯。
拜占庭将军问题描述的是最困难的，也是最复杂的一种分布式故障场景： 除了存在故障行为，还存在恶意行为的一个场景。
我们应该根据实际的系统场景选择合适的算法，如果能确定该环境中各节点是可信赖的，不存在篡改消息或者伪造消息等恶意行为（例如 DevOps 环境中的分布式路由寻址系统），推荐使用非拜占庭容错算法；反之，推荐使用拜占庭容错算法。
