区块链和CAP定理

分布式系统与区块链一致性比较

1. 在传统的分布式系统领域，Paxos算法堪称达成强一致性的典范之作，它依赖法定人数（quorum）的多数派确认读写操作，确保了确定性强一致性。然而，区块链的世界是去中心化的乐园，没有中央权威来指定哪些节点有资格维护区块链，因此这种法定人数机制无法适应区块链环境。

2. 区块链另辟蹊径，通过Nakamoto共识实现概率强一致性。这一概念由比特币创始人中本聪提出，每十分钟左右，众多矿工通过激烈的哈希运算竞赛争夺新区块的生成权。若出现竞争性分叉，即两条不同的区块链同时增长，那么遵循“最长链原则”，就像一场自由选举，得票最多（链接区块数量最多）的版本最终获胜并成为公认的有效链。

等待时间与一致性关系

1. Goland的文章进一步阐述了等待时间长短对于一致性的影响：等待越久，交易被更多区块记录的可能性越大，意味着一致性程度越高。例如，在现实场景中，商家通常会在比特币支付后等待约24小时才发货，以最大程度保证交易的最终确认。

2. 若区块链客户端在交易刚被加入区块链时就立即接受，则实现了CAP中的可用性和分区容忍性（AP），但随之而来的是可能丧失强一致性风险，因为该交易所在分支可能在竞争中落败而被其他节点废弃。

3. 若要追求一致性与分区容忍性（CP），客户端应耐心等待这笔交易被区块链大多数节点接受后再确认。如此一来，这笔交易所在的分支已获得广泛共识，达到了强一致性，不过此时面临的风险是可用性可能会降低，即在遇到网络分区或通信问题时，难以及时达成这样的共识，从而牺牲了CAP中的可用性（A）。