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本文借助战国苏秦合纵六国灭秦国的故事探讨拜占庭将军问题，充分展示拜占庭将军问题和分布式共识的关系。以此引出分布式共识问题在分布式中的重要地位。
模拟拜占庭问题
苏秦的困境
战国时期，齐、楚、燕、韩、赵、魏、秦七雄并立，后来秦国的势力不断强大起来，成了东方六国的共同威胁。于是，这六个国家决定联合，全力抗秦，免得被秦国各个击破。一天，苏秦作为合纵长，挂六国相印，带着六国的军队叩关函谷，驻军在了秦国边境，为围攻秦国作准备。但是，因为各国军队分别驻扎在秦国边境的不同地方，所以军队之间只能通过信使互相联系，这时，苏秦面临了一个很严峻的问题：如何统一大家的作战计划？万一一些诸侯国在暗通秦国，发送误导性的作战信息，怎么办？如果信使被敌人截杀，甚至被敌人间谍替换，又该怎么办？这些都会导致自己的作战计划被扰乱，然后出现有的诸侯国在进攻，有的诸侯国在撤退的情况，而这时，秦国一定会趁机出兵，把他们逐一击破的。
苏秦的困境在于：如果达成共识，制作统一的作战计划。
两忠一判难题
假设只有 3 个国家要攻打秦国，这三个国家的三位将
军，咱们简单点儿，分别叫齐、楚、燕。同时，又因为秦国很强大，所以只有半数以上的将
军参与进攻，才能击败敌人（注意，这里是假设哈，你别较真），在这个期间，将军们彼此
之间需要通过信使传递消息，然后协商一致之后，才能在同一时间点发动进攻。举个例子，有一天，这三位将军各自一脸严肃地讨论明天是进攻还是撤退，并让信使传递信
息，按照“少数服从多数”的原则投票表决，两个人意见一致就可以了，比如：
- 齐根据侦查情况决定撤退；
- 楚和燕根据侦查信息，决定进攻。
那么按照原则，齐也会进攻。最终，3 支军队同时进攻，大败秦军。
可是，问题来了： 一旦有人在暗通秦国，就会出现作战计划不一致的情况。比如齐向楚、燕分别发送了“撤退”的消息，燕向齐和楚发送了“进攻”的消息。撤退：进攻 =1:1，无论楚投进攻还是撤退，都会成为 2:1，这个时候还是会形成一个一致性的作战方案。但是，楚这个叛徒在暗中配合秦国，让信使向齐发送了“撤退”，向燕发送了“进攻”，那么：
燕看到的是，撤退：进攻 =1:2；
齐看到的是，撤退：进攻 =2:1。
按照“少数服从多数”的原则，就会出现燕单独进攻秦军，当然，最后肯定是因为寡不敌众，被秦军给灭了。
叛将楚通过发送误导信息，非常轻松地干扰了齐和燕的作战计划，导致这两位忠诚将军被秦军逐一击败。这就是所说的二忠一叛难题。
口信消息型拜占庭问题之解
首先，三位将军都分拨一部分军队，由苏秦率领，苏秦参与作战计划讨论并执行作战指令。这样，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。
然后呢，4 位将军还约定了，如果没有收到命令，就执行预设的默认命令，比如“撤退”。除此之外，还约定一些流程来发送作战信息、执行作战指令，比如，进行两轮作战信息协商。为什么要执行两轮呢？
两轮方案原则
- 第一轮
先发送作战信息的将军作为指挥官，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，作为他的作战指令；如果没有收到作战信
息，将把默认的“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。
两轮方案实现
三位忠诚的将军先发送作战信息：
假设苏秦先发起作战信息，作战指令是“进攻”。那么在第一轮作战信息协商中，苏秦向齐、楚、燕发送作战指令“进攻”。
在第二轮作战信息协商中，齐、楚、燕分别作为指挥官，向另外 2 位发送作战信息“进攻”，因为楚已经叛变了，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，齐和燕收到的作战信息都是“进攻、进攻、撤退”，按照原则，齐和楚与苏秦一起执行作战指令“进攻”，实现了作战计划的一致性，保证了作战的胜利。
叛军先发送作战信息：
在第一轮作战信息协商中，楚向苏秦发送作战指令“进攻”， 向齐、燕发送作战指令“撤退”。
然后，在第二轮作战信息协商中，苏秦、齐、燕分别作为指挥官，向另外两位发送作战信息。
最终，苏秦、齐和燕收到的作战信息都是“撤退、撤退、进攻”，按照原则，苏秦、齐和楚一起执行作战指令“撤退”，实现了作战计划的一致性。也就是说，无论叛将楚如何捣乱，苏秦、齐和燕，都执行一致的作战计划，保证作战的胜利。这个解决办法，其实是兰伯特在论文《 The Byzantine Generals Problem》中提到的口信消息型拜占庭问题之解：如果叛将人数为 m，将军人数不能少于 3m + 1 ，那么拜占庭将军问题就能解决了。
这个算法有个前提，也就是叛将人数 m，或者说能容忍的叛将数 m，是已知的。在这个算法中，叛将数 m 决定递归循环的次数（也就是说，叛将数 m 决定将军们要进行多少轮作战信息协商），即 m+1 轮（所以，你看，只有楚是叛变的，那么就进行了两轮）。你也可以从另外一个角度理解：n 位将军，最多能容忍 (n - 1) / 3 位叛将。
不过，这个算法虽然能解决拜占庭将军问题，但它有一个限制：如果叛将人数为 m，那么将军总人数必须不小于 3m + 1。在二忠一叛的问题中，在存在 1 位叛将的情况下，必须增加 1 位将军，将 3 位将军协商共识，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。那么有没有办法，在不增加将军人数的时候，直接解决二忠一叛的难题呢？
签名消息型拜占庭问题之解
苏秦还可以通过签名的方式，在不增加将军人数的情况下，解决二忠一叛的难题。首先，苏秦要通过印章、虎符等信物，实现这样几个特性：
- 忠诚将军的签名无法伪造，而且对他签名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签名的真伪。
这时，如果忠诚的将军，比如齐先发起作战信息协商，一旦叛将小楚修改或伪造收到的作战信息，那么燕在接收到楚的作战信息的时候，会发现齐的作战信息被修改，楚已叛变，这时他执行齐发送的作战信息。
如果叛变将军楚先发送误导的作战信息，那么齐和燕将发现楚发送的作战信息是不一致的，知道楚已经叛变。这个时候，他们可以先处理叛将，然后再重新协商作战计划。
这个解决办法，是兰伯特在论文中提到的签名消息型拜占庭问题之解。而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。
苏秦问题和分布式的关系
- 故事里的各位将军，你可以理解为计算机节点；
- 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。
分布式环境下常见容错算法有哪些
- 拜占庭容错算法：PBFT算法、PoW算法等。
- 非拜占庭容错算法：故障容错算法（Crash Fault Tolerance，CFT）CFT 解决的是分布式的系统中存在故障，但不存在恶意节点的场景下的共识问题。
使用：
- 在存在恶意节点行为的场景中（比如在数字货币的区块链技术中），必须使用拜占庭容错算法（BFF）。
- 存在可能会丢失消息，或者有消息重复，但不存在错误消息，或者伪造消息的情况。常见的算法有 Paxos 算法、Raft 算法、ZAB 协议