前言
之前搞过一段时间并行计算相关的东西，写过一些Lock-Free的代码。接触以太坊社区之后，看到了共识机制的概念。当时就感觉这两者之间一定有什么联系。
刚好没几天，就在知乎上看到有一个Lock-Free的问题，下面张德力回答里面提到了：
无锁算法 (lock-free algorithm) 和 无等待算法 (wait-free algorithm) 的近代起源可以追溯到Herlihy的论文 Wait-free synchronization,1991。论文的核心在于用解决共识协议 (consensus protocol) 的能力来衡量同步原语的同步能力。
花了周末的两天的时间看了个大概，下面大概介绍一下主要内容。考虑到有些非程序员读者，我会尽量多举例来说明。
主要内容
首先论文引入一个共识数 (consensus number) 的概念，用来衡量同步原语的能力。这个概念其实很简单，就是该原语最多能处理多少个节点的共识问题。
最简单的原语，寄存器的原子操作，其共识数为1。
因为它能解决一个节点的共识问题，这个不言自明。
而它解决不了两个节点的共识问题。
举个简单的例子，我和少平吃完饭之后，争着买单。我说：我来吧。少平一把把我推开说：还是我来吧。然后我再把他推开。。。
如此下去，如果服务员耐心足够好的话，这个争论将一直持续下去，无法就谁来买单问题达成共识。
然后是 Read-Modify-Write 原语（读取寄存器的值，对其进行修改操作，然后将结果写回去）。
其共识数是2，也就是说它可以解决两个节点的共识问题。
还用买单的例子来说明：这时两个人的做法是，先把钱拿出来，放在各自面前。然后去改账单，把账单上的金额减去自己拿出来的钱（付钱），然后把余额写回去。
比如账单是100元。我和少平各拿100元放在自己面前。少平抢先拿到账单，把账单上的100改成0，我后拿到账单，把0改成-100。
这时结果就很明显了，因为少平改之前账单上的数字是最初的100，他知道他抢到了这次付账的机会。我修改之前账单上的数字已经不是100了，所以我也知道是少平抢到了这次机会。
但是这个原语无法解决两个以上的节点的共识问题。
假如还有第三个人，无论我和少平谁先谁后，第三个人拿到账单的时候，上面的值都是-100，从而无法判断少平和我之间谁抢到了这次机会。情况就又回到第一段描述的情景中。
我们可以看到RMW之所以无法解决三个人的共识问题，是因为前两个人选择的修改函数是可交换的。
如果这两个函数是不可交换的，其实是OK的。但是理论就是理论，有一点瑕疵也不行。
其实上一段的例子中有些操作是多余的，只要稍作改变，是可以解决三个人的共识问题的。
只要把修改账单上的金额，改成在账单上签名就可以了。
最开始账单上签名栏是空白的，谁先在上面签上自己的名字，就是谁买单。其他人只要看账单的签名栏是不是已经有人签名了就可以了。
而且这个规则是可以解决任意多人抢单的问题的。
这个操作其实就是大名鼎鼎的CAS原语（compare and swap），它的共识数是无穷。也就是说它可以解决任意多个节点的共识问题。
举个应用的例子，用它来实现寄存器加一操作的流程是：
1. 先获取寄存器的值，然后把这个值加一。
2. 接着执行CAS操作时会比较当前寄存器的值是不是第一步时获取的值，如果是，则执行第三步；如果不是，说明在此期间其他节点已经修改过寄存器的值，则回到第一步，重新开始。
3. 将加一之后的值写入寄存器。
还有另外一种思路来改进RMW。
我们可以看到RMW的精髓是将我和少平的争端，在账单金额的修改上安排了一次短兵相接。
只有两个人的时候，一次短兵相接，谁胜谁负就知道了。
但是三个甚至更多人的时候就变成混战了，即便最后只有一个人站着，其他人也不一定服他是第一。
更好的方式是循环赛。每个人都跟其他人打一次。把所有场次的胜负关系整理一下，胜率最高的那个人就是第一。
论文3.6节里面就是用的这个思路。
原来我理解错了，这里并不是用n个原子寄存器，而是指同时写n个寄存器是原子操作。
实际上这里用到的寄存器数目是 1+2+...+n 个，这也是n个队伍进行循环赛需要比赛的场次。
这些寄存器摆成一个斜的三角形，通过n个寄存器同时赋值，就相当于循环赛所有的场次同时进行。
这里还是有优化的余地，m个寄存器同时赋值其实可以解决2m-2个节点的共识问题。
方法是2m-2个节点两两分组，分成m-1个组。
组内先用RMW的方式决出一个优胜者。这样就只剩下m-1个优胜者，然后采用循环赛的思路，就可以得到最终胜出的人。
两层共识
一层是在不考虑拜占庭问题时，单纯的因为多节点同时读写导致的数据一致性问题。
支持多点读写的数据库也会有这样的问题，解决方法是比较序列号，以最新的数据为准。
区块链里面则是以最长链为准。大家都选择在最长的链条后面挖矿。一旦发现有更长的链条出现，马上放弃手头的工作，转换到新的最长的链条。
这个就是上面提到的CAS的思路。
另外一层是考虑拜占庭问题，节点可能因为网络延迟或者故障，甚至是主动的恶意行为，不遵循最长链的原则，导致数据出现分叉。
这时候就靠POW或POS了，大家以算力或者股权背书，赌自己认为正确的分支。
分布式数据库一般只处理简单的fail-stop故障，剩下的恶意攻击等情况，通过对节点的强管控，在外部系统中解决。
为什么需要共识
区块链技术或者更宽泛的去中心化的技术有一个很大的优势。套用网易的广告词就是：网聚人的力量。
给我印象最深的就是预言机的概念。收集大家提交的答案，通过奖罚机制，就能得到现实世界中一个客观信息的准确数据。
但是我一直在思考，区块链技术到底能从大家身上网聚到什么有价值的东西呢？
区块链作为一个公共账本，已经得到金融业的关注。预言机可以获取客观信息。
除此之外感觉应用上很受限制，没有太多用武之地。
后来我终于觉得有点相通了。
共识问题其实有点像机器学习或者统计学。
简单的例子就是调查问卷，通过对一部分人（样本）的调查，来推断一个群体（整体空间）的真实情况。
这里很严重的两个问题就是：样本偏差和模型选择偏差。
如果样本太少，或者样本没有代表性，将无法得出正确的结论。
如果对群体的概率分布有一个事先的错误判断，即使得到翔实的数据，也会对数据进行错误的解读，得到错误的结论。
这也是区块链在应用方面面临的问题。
我看到有文章质疑augur的作用，担心落入自我预言的漩涡。
解决方法，也可以借鉴统计学的一些结论。
对于样本，肯定要尽可能的多。只能拼命抢地盘啦。
对于模型的选择，这个就要具体情况具体分析了。
更长远的来看，其实是计算机网络向现实世界全方位的渗透。
最终结局就像大家说过的那样，成为终结者中的天网。