对于刚进入区块链行业的小白同学来说，一切都显得比较陌生，很多概念性质的东西理解起来也比较吃力，本文和大家分享的是区块链分布式系统中常见的一些专业分类，一起来看看吧，希望对大家有所帮助。
1. Failure models 失效模型 机器故障：当机器（节点）出现故障时，共识协议就用于解决机器可能出现的状态不一致问题。
· 拜占庭容错：机器不仅可能出现故障，还可能会“撒谎”。
2. Network models 网络模型：
· 同步（Synchronous）：我们不仅需要考虑机器会出现的各种故障问题，也要考虑网络通信的类型。在通信同步模型中，我们假设的是所有运行正常的节点（机器）都将在特定的时间内发送和接收消息。比如，你可以假定每条消息需要在5秒钟/分钟/小时内发送出去。
· 异步（Asynchronous）：这是同步的对立面。即便对于运行正常的节点（correct nodes）来说，消息通信延迟问题依旧可能存在。这种情况带来的结果是：你无法判定到底是节点出现故障了，还是节点没有故障，只是需要长时间才能回应。
· 部分同步（Partially Synchronous）：这种模型介于同步和异步之间。意思就是，存在一个上界（upper bound），但是这个上界并非被所有节点所知。我认为这种通信模型与实际的广域网通信（即互联网）非常相似。这只是我的个人观点哈，如果不同意见，欢迎反馈！
3. Message models 消息模型：
我将只考虑一种类型的消息模型：已验证的通信（authenticated communication），即各节点将对消息进行签名，任何人都可以验证来自某个其他节点的消息是真实可信的。
4. Guarantee models 保证模型：
这个命名有点奇怪，但我觉得这可以更好地描述该情况。
· 非概率性（Non-probabilistic）：如果某个共识协议是非概率性的，就意味着该协议可以保证安全性（没有概率分布），只要一定数量的节点运行正常即可。
· 概率性（Probabilistic）：如果某个共识协议是概率性的，那我们将自动引出一个概率分布（probability distribution）。通常来说，这种模型只能在1-ϵ的概率之间保证安全性，其中ϵ是系统设计人员选择的某个值。比如，一个概率性协议可能只保证99%的安全，即便一定数量的节点运行正常。记住这一点，这很重要！