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README.md

 
 # 区块链技术指南
-0.5.0
+0.5.1
 
 区块链技术是比特币网络系统的主要支撑技术。
 

SUMMARY.md

@@ -20,9 +20,11 @@
     * [问题定义](consensus/problem.md)
     * [FLP 不可能性原理](consensus/flp.md)
     * [CAP 原理](consensus/cap.md)
+    * [ACID 原则](consensus/acid.md)
     * [拜占庭相关问题与算法](consensus/bft.md)
     * [可靠性指标](consensus/availability.md)
     * [小结](consensus/summary.md)
+    * [Paxos 与 Raft](consensus/paxos.md)
 * [密码学相关知识](crypto/README.md)
     * [hash 算法](crypto/hash.md)
     * [数字摘要](crypto/digest.md)

consensus/acid.md

+## ACID 原则
+即 Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性）。对分布式数据库的一致性，付出可用性的代价。
+
+* Atomicity
+* Consistency
+* Isolation
+* Durability
+
+一个与之相对的原则是 BASE（Basic Availiability，Soft state，Eventually Consistency），牺牲掉对一致性的约束（最终一致性），来换取一定的可用性。
+

consensus/bft.md

@@ -30,26 +30,9 @@ Leslie Lamport 证明，当叛变者不超过 $$\frac{1}{3}$$ 时，存在有效
 
 面向拜占庭问题的算法，解决的是网络通信可靠，但节点可能故障情况下的一致性达成。
 
-最早由 Castro 和 Liskov 在 1999 年提出的 PBFT 是第一个得到广泛应用的 BFT 算法。只要系统中有 2\/3 的节点是正常工作的，则可以保证一致性。
+最早由 Castro 和 Liskov 在 1999 年提出的 PBFT 是第一个得到广泛应用的 BFT 算法。只要系统中有 $$\frac{2}{3}$$ 的节点是正常工作的，则可以保证一致性。
 
-### Paxos
 
-1990 年由 Leslie Lamport 提出的 [Paxos](http://research.microsoft.com/users/lamport/pubs/lamport-paxos.pdf) 一致性算法，在工程角度实现了一种最大化保障一致性（极小的概率无法实现一致性）的机制。
-
-Paxos 是第一个被证明的一致性算法，其原理是现在一致性算法设计的鼻祖，然而以复杂难懂出名。
-
-Paxos 被应用在 Chubby、ZooKeeper 这样的系统中。
-
-### Raft
-
-[Raft](https://ramcloud.atlassian.net/wiki/download/attachments/6586375/raft.pdf) 算法是Paxos 算法的一种简化实现。
-
-包括三种角色：leader、candiate 和 follower，其基本过程为：
-
-* Leader 选举：每个 candidate 随机经过一定时间都会提出选举方案，最近阶段中得票最多者被选为 leader；
-* 同步 log：leader 会找到系统中 log 最新的记录，并强制所有的 follower 来刷新到这个记录；
-
-_注：此处 log 并非是指日志消息，而是各种事件的发生记录。_
 
 ### 新的解决思路
 

consensus/cap.md

@@ -18,7 +18,7 @@ CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年，ACM 组织的一个研讨会上
 
 ### 应用
 
-既然 CAP 不可同时满足，则设计系统时候必然要牺牲掉至少一个特性。
+既然 CAP 不可同时满足，则设计系统时候必然要弱化对某个特性的支持。
 
 #### 不保证一致性
 对结果一致性不敏感的应用，可以允许在新版本上线后过一段时间才更新成功，期间不保证一致性。例如网站静态页面内容、实时性较弱的查询类数据库等。

consensus/flp.md

@@ -6,7 +6,9 @@
 
 理解这一原理的一个不严谨的例子是：
 
-三个人在不同房间，进行投票（投票结果是 0 或者 1）。三个人彼此可以通过电话进行沟通，但经常会有人时不时地睡着。比如某个时候，A 投票 0，B 投票 1，C 收到了两人的投票，然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法获知最终的结果。
+三个人在不同房间，进行投票（投票结果是 0 或者 1）。三个人彼此可以通过电话进行沟通，但经常会有人时不时地睡着。比如某个时候，A 投票 0，B 投票 1，C 收到了两人的投票，然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法在有限时间内获知最终的结果。
+
+FLP 原理实际上说明对于允许节点失效情况下，纯粹异步系统无法确保一致性在有限时间内完成。
 
 那么，退一步讲，在某些限制情况下，我们能做到多少？
 

consensus/paxos.md

+## Paxos 与 Raft
+
+### Paxos
+
+1990 年由 Leslie Lamport 提出的 [Paxos](http://research.microsoft.com/users/lamport/pubs/lamport-paxos.pdf) 一致性算法，在工程角度实现了一种最大化保障一致性（极小的概率无法实现一致性）的机制。
+
+Paxos 是第一个被证明的一致性算法，其原理是现在一致性算法设计的鼻祖，然而以复杂难懂出名。
+
+Paxos 被应用在 Chubby、ZooKeeper 这样的系统中。
+
+### Raft
+
+[Raft](https://ramcloud.atlassian.net/wiki/download/attachments/6586375/raft.pdf) 算法是Paxos 算法的一种简化实现。
+
+包括三种角色：leader、candiate 和 follower，其基本过程为：
+
+* Leader 选举：每个 candidate 随机经过一定时间都会提出选举方案，最近阶段中得票最多者被选为 leader；
+* 同步 log：leader 会找到系统中 log 最新的记录，并强制所有的 follower 来刷新到这个记录；
+
+*注：此处 log 并非是指日志消息，而是各种事件的发生记录。*
\ No newline at end of file

consensus/problem.md

@@ -26,7 +26,7 @@
 
 当节点之间的通信网络自身不可靠情况下，很显然，无法确保实现一致性。但好在，一个设计得当的网络可以在大概率上实现可靠的通信。
 
-然而，**即便在网络通信可靠情况下，一个可扩展的分布式系统的一致性问题无解。**
+然而，**即便在网络通信可靠情况下，一个可扩展的分布式系统的一致性问题的下限是无解。**
 
 这个结论，被称为 `FLP 不可能性` 原理。
 

intro/tech.md

@@ -88,6 +88,14 @@ levelDB、RocksDB 等键值数据库，具备很高的随机写和顺序读\/写
 
 笔者认为，未来将可能出现更具针对性的“块数据库（BlockDB）”，专门服务类似区块链这样的新型数据业务，其中每条记录将包括一个完整的区块信息，并天然的跟历史信息进行关联。所有操作的最小单位将是区块。
 
+### 集成性
+
+在相当长的一段时间内，基于区块链的系统将于已有的中心化系统共存。
+
+两种系统如何共存，如何分工，彼此的业务交易如何进行传递？
+
+这些都是很迫切的问题。
+
 ### 其它
 
 区块链的应用也带来了对很多问题的新思考和新需求。