什么是共识
什么是一致性？
分布式系统中，一致性是指对于系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在协议（往往通过某种共识算法） 保障下，试图使得它们对处理结果达成某种程度的一致。如果分布式系统能实现“一致”，对外就可以呈现是一个功能正常的，性能和稳定性都要好很多的“虚处理节点”

一致性并不代表结果正确与否，而是系统对外呈现的状态一致与否，例如，所有节点都达成失败状态也是一种一致 ，分布式系统实现了一致性之后，对外部看来就是一个单节点系统
什么是共识算法呢？
共识算法解决的是在一个分布式的网络中，各节点对某个提案（Proposal） ，大家达成一致意见的过程。提案的含义在分布式系统中十分宽泛，如多个事件发生的顺序、某个键对应的值、谁是领导……等等，可以认为任何需要达成一致的信息都是一个提案，共识的目的就是为了达成一致，一致是目的，共识是手段。

如果分布式系统中各个节点都能保证以十分强大的性能（瞬间响应、高吞吐） 无故障的运行，则实现共识过程并不复杂，简单通过多播过程投票即可。很可惜的是，现实中这样“完美”的系统并不存在，如响应请求往往存在时延、网络会发生中断、节点会发生故障、甚至存在恶意节点故意要破坏系统

共识算法类型
Fabric共识机制

Fabric共识机制 Solo模式
Solo：中心化网络，整个fabric网络依赖于一个order节点
Fabric共识机制 Kafka模式
Kafka：半中心化
Fabric网络中的数据一致性，由Zookeeper来保证，并实现共识;

Zookeeper的核心是原子广播机制，这个机制保证了各个server之间的同步。实现这个机制的协议叫做ZAB协议，ZAB协议和Raft类似;

当前Fabric1.x平台只实现了非拜占庭共识;