@TOC背景介绍共识机制是区块链一大知识领域， 作用就是维持分布式节点间的一致性，从而支撑去中心化，早在区块链之前，就存在各种分布式的共识机制，共识机制不是因区块链所发明，但区块链却对共识机制推广和进步有着重要影响。共识算法分类按应用场景分，共识算法可以分成两大类， 1、有坏人节点， 2、无坏人节点。 1、 有坏人节点，典型拜占庭问题，即系统中可能出现故意传送假结果的节点导致分布式系统结果错误，这
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2023-11-04 07:45:40
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# Python 共识算法实现指导
共识算法是区块链的核心组成部分，确保网络中所有节点对数据的共识。本文将带领你一步步实现一个简单的共识算法，使用Python进行编码。我们将实现一种基础的投票机制，该机制允许网络中的节点对于一个区块是否有效进行投票。
## 实现流程
在开始编码之前，首先了解实现的流程。以下是实现共识算法的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
# 实现Python共识算法指南
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(准备工作)
B --> C(初始化节点)
C --> D(生成随机数)
D --> E(验证随机数)
E --> F(广播验证结果)
F --> G(接收验证结果)
G --> H(更新本地数据)
H --
原创
2024-05-13 04:18:16
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# 如何实现POW共识算法（Python）
在区块链技术中，POW（工作量证明）共识算法是实现去中心化的重要机制之一。本文将带你一步步实现一个简单的POW共识算法，帮助你更好地理解它的运作原理。我们将通过一个示例来实现并解释每一步的过程。
## 流程概述
下面是实现POW共识算法的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | --------
共识算法 （Consensus Algorithm）共识算法是用来保证分布式系统一致性的方法。它能保证所有节点的数据相同并且一个节点发起的提案可以被其他节点同意。根据解决的场景是否允许拜占庭错误情况，共识算法分为Crash Fault Tolerance(CFT)和Byzantine Fault Tolerance(BFT)两类；CFT: 可以容忍网络丢包、时钟漂移、部分节点宕机这类错误。代表代表
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2023-10-24 09:10:30
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1 BUMO-VRF实现图3-2 BUMO的多链采用的是主子链结构，每个节点存储当前子链和主链的状态，所以子链的节点必然是主链节点。主链和子链通过把子链的区块头信息写入到主链进行关联。整个Firework...
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2019-03-14 18:46:00
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在之前讲解了比特币中的共识算法pow(proot of work)，我们先来简单的回顾一下。新的交易将会广播给所有节点。 每个节点将都会讲新的交易收集到一个区块中。 每个节点都在为其区块收集困难的工作量证明。 当节点发现工作量证明时，它会将该区块的情况广播给所有节点。 只有在节点中的所有交易都有效且尚未使用时，节点才接受该区块。 节点通过在链中创建
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2024-05-21 06:50:36
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目录一 一致性二 Raft算法1 leader选举2 日志复制3 leader切换时如何保证日志完整性三 参考文献一 一致性 一致性是指分布式系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在特定协议的保障下，使这些节点对外呈现的状态是一致的，即保证集群中所有服务节点中的数据完全相同并且能够对某个提案达成一致，为什么需要一致性? 1 数据不能存在单个节点（
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2024-05-16 09:09:38
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共识算法解决的是对某个提案(proposal)大家达成一致意见的过程。 (拜占庭容错)算法 -Fabric 0.6采用 五个阶段：request，预准备（pre-prepare）、准备（prepare）、和确认（commit），reply步骤： 1.从全网节点选举出一个主节点（Leader），新区块由主节点负责生成 2.Pre-Prepare
笔者开源了自己实现的Java版Raft算法框架raft-core项目链接：https://github.com/wujiuye/delay-scheduler/tree/main/raft/raft-core该项目代码是delay-scheduler(分布式延迟调度中间件)的子模块，水平有限，建议只学习使用。关于CAP原理C(一致性)A(可用性)P(分区容忍性)原理是分布式系统永远绕不开的话题，在
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2021-06-06 10:50:01
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故事Lamport描述了一个名为Paxos的希腊城邦（算法得名于此），这个城邦是按照民主的议会制度来进行选举的，所有的居民进行提议和投票来选出决议。但是居民们不想花时间一直在选举上，大家都不定时地来提议、了解提议、投票、看进展等等CAPC：一致性A：可用性P：分区容错性CAP定理指 在一个分布式系统中，无法同时满足 CAP 3个特性。 在分布式系统中，分区是必须面对的问题，因此P是一定要成立的。在
原创
2022-12-26 09:20:32
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1 SpringCloud是什么协同工作小而自治的服务，每个微服务运行在自己的进程中，并使用轻量级的机制通信，通常是HTTP RESTFUL API。这些服务围绕业务能力来划分，并通过自动化部署机制来独立部署。这些服务可以使用不同的编程语言，不同数据库，以保证最低限度的集中式管理。SpringCloud简单来说是微服务架构技术落地实现的集合体，是微服务架构下的一站式解决方案Eureka
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2024-07-11 05:33:10
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aft算法算法动画演示：http://thesecretlivesofdata.com/raft/节点的三种角色：跟随者（follower）、候选人（candidate）、领导者（leader）最大容错故障节点：（N - 1）/ 2选举超时（election timeout）：一个节点在成为候选节点（candidate）之前等待的时间，150ms到300ms之间的随机值心跳超时（heart
原创
2022-08-31 16:37:45
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Raft 是一种用于实现分布式系统中数据一致性的共识算法。它的设计目标是易于理解，同时也保持了分布式一致性算法应有的高效性和可靠性。相比于 Paxos 算法，Raft 通过将问题分解为更小、更具体的子问题，并且减少了状态的数量，从而简化了理解和实现的复杂度。Raft 的核心流程可以归纳为以下几个主要组成部分：领导者选举（Leader Election）Raft 使用一种叫做“强领导者”（Stron
aft算法算法动画演示：thesecretlivesofdata.com/raft/节点的三种角色：跟随者（follower）、候选人（candidate）、领导者（leader）最大容错故障节点：（N - 1）/ 2选举超时（election timeout）：一个节点在成为候选节点（candidate）之前等待的时间，150ms到300ms之间的随机值心跳超时（heartbeat ti
原创
2022-08-31 20:55:02
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Leader - Follower 消息同步当client端写请求给follower，请求会被重定向到leaderfollower定时批量拉取leader数据l以Kafka为例子
在 Kafka 中，Leader 节点确保所有 Follower 节点成功接收消息的机制，主要通过 ISR（In-Sync Replicas，同步副本列表） 和 acks 消息确认机制 实现，具体流程如下：1. 核心机制
Algorand共识算法是图灵奖获得者Silvio Micali在2017年底提出。Michali是MIT的教授，是一位密码学家和计算机理论学家，在伪随机数以及零知识证明领域很有名。Algorand共识算法的论文...
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2019-03-19 15:26:00
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共识算法（consensus）#peer节点启动的时候根据配置文件core.yaml文件配置项peer.validator.consensus.plugin选择采用哪种共识算法。目前Fabric实现了两种共识算法NOOPS和PBFT，默认是NOOPS：NOOPS：是一个供开发和测试使用的插件，会处理所有收到的消息。PBFT：PBFT算法实现。0x01 插件接口Consenter// Executi
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2024-05-12 16:26:29
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fabric 共识机制由于fabric是分布式的系统，因此需要共识机制来保障各个节点以相同的顺序状态保存账本，达成一致性。 在当前fabric1.4版本中，存在三种共识机制，分别是solo，kafka，etcdraft。交易的共识包括3个阶段的处理：提议阶段、打包阶段和验证阶段。1.Solo 共识模式Solo共识模式指网络环境中只有一个排序节点，从Peer节点发送来的消息由一个排序节点进行排序和产
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2024-03-19 19:55:24
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原始实现（python2 版本） https://github.com/santisiri/proof-of-work 依据python3特性改进后： #!/usr/bin/env python # example of proof of work algorithm import hashlib
原创
2022-05-17 21:48:07
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