拜占庭將軍問題是最複雜的分散式故障場景，節點除了故障行為，還有惡意行為。必須使用拜占庭容錯演算法（BFT），比如在數字貨幣的區塊鏈技術中。
拜占庭容錯演算法
1.口信訊息型拜占庭問題之解
如果叛將人數為 m，將軍人數不能少於 3m + 1 ，那麼拜占庭 將軍問題就能解決了。
這個演算法有個前提，也就是叛將人數 m，或者說能容忍的叛將數 m，是已知的。在這個演算法中，叛將數 m 決定遞迴迴圈的次數（也就是說，叛將數 m 決定將軍們要進行多少輪作戰資訊協商），即 m+1 輪（所以，你看，只有楚是叛變的，那麼就進行了兩輪）。
2.簽名訊息型拜占庭問題之解
簽名無法偽造，而且對他簽名訊息的內容進行任何更改都會被發現，這樣的話也就會實現無論有多少忠誠的將軍和多少叛 將，忠誠的將軍們總能達成一致的作戰計劃，不過也需要進行m次協商。
3.PBFT 算 法
4.PoW 演算法
非拜占庭容錯演算法
即故障容錯演算法（Crash Fault Tolerance，CFT），CFT 解決的是分散式的系統中存在故障，但不存在惡意節點的場景下 的共識問題。 也就是說，這個場景可能會丟失訊息，或者有訊息重複，但不存在錯誤消 息，或者偽造訊息的情況。常見的演算法有 Paxos 演算法、Raft 演算法、ZAB 協議。
Paxos 演算法，最常用的一批共識演算法都是基於它改進的。比如，Fast Paxos 演算法、 Cheap Paxos 演算法、Raft 演算法、ZAB 協議等等。
Basic Paxos 演算法
描述的是多節點之間如何就某個值（提案 Value）達成共識；
假設我們要實現一個分散式叢集，這個叢集是由節點 A、B、C 組成，客戶端 1 試圖建立值為 3 的 X，客戶端 2 試圖建立值為 7 的 X，這樣要如何達成 共識，實現各節點上 X 值的一致呢？
Raft演算法
從本質上說，Raft 演算法是透過一切以領導者為準的方式，實現一系列值的共識和各節點日誌的一致。這句話比較抽象，我來做個比喻，領導者就是 Raft 演算法中的霸道總裁，透過霸道的“一切以我為準”的方式，決定了 日誌中命令的值，也實現了各節點日誌的一致。Raft 演算法是強領導者模型，叢集中只能有一個“霸道總裁”。
服務節點由三種身份狀態
跟隨者：就相當於普通群眾，默默地接收和處理來自領導者的訊息，當等待領導者心跳 資訊超時的時候，就主動站出來，推薦自己當候選人。
候選人：候選人將向其他節點傳送請求投票（RequestVote）RPC 訊息，通知其他節點 來投票，如果贏得了大多數選票，就晉升當領導者。
領導者：蠻不講理的霸道總裁，一切以我為準，平常的主要工作內容就是 3 部分，處理 寫請求、管理日誌複製和不斷地傳送心跳資訊，通知其他節點“我是領導者，我還活 著，你們現在不要發起新的選舉，找個新領導者來替代我。
領導者選舉過程
每個節點都有一個隨機的超時時間，超過這個時間沒有收到領導者心跳訊號，節點馬上變為候選人，並向其他節點傳送選舉請求，讓他們投票自己做領導者。獲得投票過半的節點就是領導者，然後不斷向其他節點傳送心跳。
節點如何通訊？
在 Raft 演算法中，伺服器節點間的溝通聯絡採用的是遠端過程呼叫（RPC），在領導者選舉 中，需要用到這樣兩類的 RPC：
請求投票（RequestVote）RPC，是由候選人在選舉期間發起，通知各節點進行投票；
日誌複製（AppendEntries）RPC，是由領導者發起，用來複制日誌和提供心跳訊息。
我想強調的是，日誌複製 RPC 只能由領導者發起，這是實現強領導者模型的關鍵之一，希 望你能注意這一點，後續能更好地理解日誌複製，理解日誌的一致是怎麼實現的。
什麼是任期？
1.跟隨者在等待領導者心跳資訊超時後，推舉自己為候選人時，會增加自己的任期號，比 如節點 A 的當前任期編號為 0，那麼在推舉自己為候選人時，會將自己的任期編號增加 為 1。
2.如果一個伺服器節點，發現自己的任期編號比其他節點小，那麼它會更新自己的編號到 較大的編號值。比如節點 B 的任期編號是 0，當收到來自節點 A 的請求投票 RPC 訊息 時，因為訊息中包含了節點 A 的任期編號，且編號為 1，那麼節點 B 將把自己的任期編 號更新為 1。
3.在 Raft 演算法中約定，如果一個候選人或者領導者，發現自己的任期編號比其他節點小， 那麼它會立即恢復成跟隨者狀態。比如分割槽錯誤恢復後，任期編號為 3 的領導者節點 B，收到來自新領導者的，包含任期編號為 4 的心跳訊息，那麼節點 B 將立即恢復成跟 隨者狀態。
4.還約定如果一個節點接收到一個包含較小的任期編號值的投票請求，那麼它會直接拒絕這個請求。比如節點 C 的任期編號為 4，收到包含任期編號為 3 的請求投票 RPC 訊息，那它將拒絕這個訊息。
5.任期編號相同時，日誌完整性高的跟隨者（也就是最後一條日誌項對應的任期編號值 更大，索引號更大），拒絕投票給日誌完整性低的候選人。
隨機超時時間
為了防止同一時間，多個節點同時發起選舉，跟隨者等待領導者心跳資訊超時的時間間隔，是隨機的。
當沒有候選人贏得過半票數，選舉無效了，這時需要等待一個隨機時間間隔，也就是 說，等待選舉超時的時間間隔，是隨機的。
Raft的日誌
道 Raft 除了能實現一系列值的共識之外，還能實現各節點日誌的一致
日誌是由日誌項組成，日誌項是一種資料格式，它主要包含使用者指定的資料，也就是指令，比如set x=3， 還包含一些附加資訊，比如索引值（Log index）、任期編號（Term）。
| {1，set x=1,1} | {2，set y=1,1} | {3，set x=2,1} | {4，set x=5,1} |
|---|---|---|---|
| {5，set x=5,1} | {6，set x=5,1} | {7，set x=5,1} | {8，set x=5,1} |
指令：一條由客戶端請求指定的、狀態機需要執行的指令。你可以將指令理解成客戶端 指定的資料。
索引值：日誌項對應的整數索引值。它其實就是用來標識日誌項的，是一個連續的、單 調遞增的整數號碼。
任期編號：建立這條日誌項的領導者的任期編號。
如何複製日誌？
最佳化後的二階段提交
領導者接收到客戶端命令，首先，領導者進入第一階段，透過日誌複製（AppendEntries）RPC 訊息，將日誌項複製到叢集其他節點上。 接著，如果領導者接收到大多數的“複製成功”響應後，它將日誌項提交到它的狀態機，並返回成功給客戶端。如果領導者沒有接收到大多數的“複製成功”響應，那麼就返回錯誤給客戶端。
學到這裡，有同學可能有這樣的疑問了，領導者將日誌項提交到它的狀態機，怎麼沒通知跟隨者提交日誌項呢？ 這是 Raft 中的一個最佳化，領導者不直接傳送訊息通知其他節點提交指定日誌項。因為領導者的日誌複製 RPC 訊息或心跳訊息，包含了當前最大的，將會被提交的日誌項索引值。所以透過日誌複製 RPC 訊息或心跳訊息，跟隨者就可以知道領導者的日誌提交位置資訊。 因此，當其他節點接受領導者的心跳訊息，或者新的日誌複製 RPC 訊息後，就會將這條日 志項提交到它的狀態機。而這個最佳化，降低了處理客戶端請求的延遲，將二階段提交最佳化為 了一段提交，降低了一半的訊息延遲
1.接收到客戶端請求後，領導者基於客戶端請求中的指令，建立一個新日誌項，並附加到本地日誌中
2.領導者透過日誌複製 RPC，將新的日誌項複製到其他的伺服器。
3.當領導者將日誌項，成功複製到大多數的伺服器上的時候，領導者會將這條日誌項提交到它的狀態機中。
4.領導者將執行的結果返回給客戶端。
5.當跟隨者接收到心跳資訊，或者新的日誌複製 RPC 訊息後，如果跟隨者發現領導者已經提交了某條日誌項，而它還沒提交，那麼跟隨者就將這條日誌項提交到本地的狀態機中。
如何實現日誌的一致？
如果某些節點出現當機或者網路故障，日誌就會出現不一致。
在 Raft 演算法中，領導者透過強制跟隨者直接複製自己的日誌項，處理不一致日誌。也就是 說，Raft 是透過以領導者的日誌為準，來實現各節點日誌的一致的。需要你注意的是，跟隨者中的不一致日誌項會被領導者的日誌覆蓋，而且領導者 從來不會覆蓋或者刪除自己的日誌。
Raft成員變更
當往叢集增加節點或者減少節點，節點數不同，選舉結果可能會不同。
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