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区块链的技术原理是什么?
区块链技术，从狭义的角度解读，是一种通过时间顺序将数据区块以链式结构相连，形成的不可篡改、不可伪造的分布式账本。这种技术利用密码学原理，确保了数据的安全性和可信度。而广义的区块链技术，则是一种全新的分布式基础架构与计算方式。
区块链技术通过将交易信息加密并分散存储在多个节点上，确保了数据的安全性和不可篡改性。 类似于电子邮件系统，区块链允许用户直接进行价值转移，而不需要依赖信任的第三方机构。 比特币作为区块链的一个应用，通过去中心化的网络实现了价值的即时和安全转移。
区块链技术的工作原理是什么？从数据的角度来看，区块链是一种分布式数据库或称为分布式共享总账，这里的“分布式”不仅体现为数据的分布式存储，也体现为数据的分布式记录。从效果的角度来看，区块链可以生成一套记录时间先后的、不可篡改的、可信任的数据库。
问题一：区块链是什么，能否用通俗易懂的语言解释一下 10分 区块链的原理：去中心化的分布式记账系统 区块链技术的核心是所有当前参与的节点共同维护交易及数据库，它使交易基于密码学原理而不基于信任，使得任何达成一致的双方，能够直接进行支付交易，不需第三方的参与。
让我们通过一个例子来理解区块链的工作原理。想象有一个全球性的账本，它管理着所有的货币交易。当我向你发送十块钱时，我会通过网络广播这一交易信息。你收到钱后，也会广播这一信息。 网络中的第一个节点在接收到我们的广播后，会验证交易的有效性，并将这笔交易记录在一个新的数据块中。
区块链是一种涉及信息技术和计算机科学的专业。区块链专业主要关注区块链技术的原理、应用和发展趋势。以下是关于区块链专业的详细解释： 区块链技术原理 区块链是一种分布式数据库技术，基于去中心化的特性，实现了数据的安全存储和传输。
Tendermint:拜占庭容错算法
1、Tendermint 是一个用于构建区块链系统的高性能、高容错性共识算法。它基于状态机模型运作，每个区块的生成都遵循特定的协议流程。在理解Tendermint的运作机制之前，有必要对相关的术语进行解析。链上的区块通过round状态协议的运行决定下一个区块。
2、分布式一致性算法一般可以分为两类：拜占庭容错和非拜占庭容错。 非拜占庭容错算法如 Paxos， Raft 等在当前的分布式系统中已经广泛使用，而拜占庭容错算法的实际应用范围相对来说小很多（特别是在区块链问世之前）。
3、例如，Tendermint就是一种基于拜占庭容错算法的区块链共识机制，它已经被应用于多个区块链项目中。总的来说，BFT不是一种虚拟币，而是一种在分布式系统中实现容错和共识的算法。它在区块链领域有着广泛的应用，可以帮助去中心化网络在存在故障或恶意行为的情况下，仍然能够保持正常运行。
区块链笔记——PBFT
PBFT可以容忍的坏节点数量不多于总数的三分之一，如果节点损坏率比较固定，提高总节点数量虽然能使系统获得更好的冗余，却会大大增加通讯量，造成效率下降。加上PBFT没有激励机制，其适合联盟链和私链场景。作为公链不可避免地节点数量太少，分布过分集中，例如NEO只有七个节点。
PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）算法，全名为实用拜占庭容错算法，由Miguel Castro和Barbara Liskov在1999年提出，旨在解决开放区块链系统中作恶节点的问题。
在区块链的交流和学习中，「共识算法」是被频繁提及的词汇。共识算法确保了区块链的可信性，常见的算法包括但不限于工作量证明（PoW）、权益证明（PoS）、委托权益证明（DPoS）、实用拜占庭容错算法（PBFT）等。共识算法实质上是通过特定的数学算法来实现区块链内节点间的协调与数据一致性。
POS （Proof of Stake）权益证明：节点记账权的获取难度与节点持有的权益成反比，相对于POW，减少了资源消耗，性能得到提升，但依然基于哈希运算竞争获取记账权，可监管性弱。
拜占庭问题
三模冗余系统主要应对的是故障-冻结类型的故障，但无法处理叛徒的误导。为了克服这种情况，如果叛徒数少于1/3，即在四模冗余系统中，拜占庭问题可解。这需要至少四个人，其中叛徒不超过一个，确保多数意见能够正确执行。司令将命令逐级传达，忠诚的副官通过多数表决达成一致。
拜占庭将军问题探讨的是分布式系统中，多个参与节点在无法直接沟通的情况下，如何通过间接通信达成一致行动策略。类比于一组拜占庭将军指挥各自军队围攻一座城市，问题的核心在于如何避免部分军队进攻、部分军队撤退导致的灾难性后果。将计算机系统引入，各个军队对应计算机节点，信使则代表通信系统。
拜占庭将军问题，最初由Lesile Lamport在1982年提出，旨在探讨分布式节点在信息传输过程中的数据一致性问题，即如何在不可靠的通信网络中达成共识。随着互联网的普及与计算机科学的发展，这一问题得到了广泛关注。分布式系统中，个体间可能存在信任缺失，但为了共同目标，他们必须协作。
揭秘拜占庭将军问题：古代智慧与现代科技的交响 拜占庭将军问题，这个看似遥远的历史概念，实则隐藏着深远的计算机科学奥秘。源自于1982年图灵奖得主兰伯特的理论洞察，它源于东罗马帝国的遗迹，却在分布式系统和网络安全中找到了现代应用的舞台。
在计算机网络和分布式系统领域，拜占庭将军问题是一个著名的问题，探讨的是如何在地理上分散的将军群体中达成一致决策，面对可能存在的叛徒。这些将军们的目标是共同决定是否对敌军发起攻击，然而，叛徒的存在会带来挑战，如误导决策、制造假象，甚至促使非共识行动。只有当所有将军达成一致，才能确保攻击的成功。
什么是拜占庭将军问题?
讲述一个故事，两位拜占庭将军分别率领军队攻打同一座城市。为统一进攻时间，将军们利用信使在两座山之间传递信息，但由于城市保卫部队区块链拜占庭问题的存在，信使可能被截获。这导致两位将军无法达成一致进攻时间，陷入僵局。
在分布式计算中，面临一个棘手的问题被称为拜占庭失效，它描绘区块链拜占庭问题了一种信息传输的困境。当一方发送消息，接收方并未收到，且发送方无法确认消息丢失的情况，这就是拜占庭失效的定义。这种失效是分布式系统中算法执行过程中可能出现的多种错误的统称，包括“崩溃失效”和“消息发送与接收的不确定性”。
年，图灵奖得主莱斯利·兰伯特提出拜占庭将军问题，探讨了分布式系统中节点故障下的共识达成。这一难题随着区块链技术的发展，愈发引人关注。本文将通过通俗易懂的方式，解析这一问题背后的共识协议。想象一下，两位将军需共同决定进攻时间，但通信途径受阻。
在分布式系统中如何达成共识的问题。拜占庭将军问题解决了在分布式系统中，各个节点之间需要进行信息交换和协商，以达成一致的决定。但是，由于网络延迟、故障、恶意攻击等原因，各个节点的信息可能不一致，导致无法达成共识。拜占庭将军问题就是探讨如何在这种情况下达成共识的问题。
拜占庭将军问题探讨在分布式系统中如何通过通讯达成共识，其背景类比于拜占庭帝国军队在围攻城市时，不同小队将军通过信使传递消息，达成一致行动策略。然而，将军叛变、信使被截杀等风险意味着信息可能被篡改或缺失。此问题在分布式计算机领域转化为多个节点在共识操作上的一致性问题。
在可信计算的框架下，确保系统的安全性面临着人为故障，特别是恶意攻击的严峻挑战，这在当前网络环境中具有深远的实际意义。拜占庭将军问题作为一种抽象模型，揭示了并行计算中数据一致性问题的核心，有助于剥离问题的本质，对基础研究具有重要意义。
拜占庭将军问题解决了哪个问题
相当于解决区块链拜占庭问题了互联网交易、合作过程中的四个问题区块链拜占庭问题：（1）信息发送的身份追溯。（2）信息的私密性。（3）不可伪造的签名。（4）发送信息的规则。拜占庭将军问题（Byzantine failures）区块链拜占庭问题，是由莱斯利·兰伯特提出的点对点通信中的基本问题。
拜占庭将军问题解决了分布式系统中的共识问题。拜占庭将军问题是指在分布式系统中，在存在网络延迟、故障和恶意攻击等干扰因素的情况下，保证各个节点之间的信息交换和协商能够达成一致。这个问题的解决对于确保分布式系统的可靠性和一致性非常重要。
分布式系统问题。解决拜占庭将军问题相当于解决了在分布式系统中如何保证各个节点之间的信息交换和协商能够达成一致的问题，尤其是在存在网络延迟、故障、恶意攻击等干扰因素的情况下。这个问题的解决为后续的计算机科学中网络化系统的安全性和稳定性提供了重要的理论支持和技术指导。
在分布式系统中如何达成共识的问题。拜占庭将军问题解决了在分布式系统中，各个节点之间需要进行信息交换和协商，以达成一致的决定。但是，由于网络延迟、故障、恶意攻击等原因，各个节点的信息可能不一致，导致无法达成共识。拜占庭将军问题就是探讨如何在这种情况下达成共识的问题。
拜占庭将军问题起源于拜占庭帝国，将军们需要在信息不完整和存在背叛风险的情况下达成共识。 该问题由兰伯特在1982年提出，其解决方案涉及到如何在不可靠的通信环境中确保所有将军的一致决策，即使存在叛徒。 兰伯特提出了口头协议和书面协议的早期解决方案，强调了正确性和一致性的重要性。
解决拜占庭将军问题的关键是算法，其中最著名的可能是1999年提出的PBFT算法。这个算法的核心思想是让每个忠诚的节点收集来自其他节点的信息，以判断哪个节点是叛徒，哪个信息是最可靠的。在满足叛徒数量不超过三分之一的条件下，忠诚的节点可以通过交换信息，达成一致的共识。
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