刘运渠：要理解区块链，我们必须理解分布式系统，以及分布式系统如何保证一致性。这里的一致性指的是英语里的consistency。一致性和时间有直接逻辑和数学关系。爱因斯坦狭义相对论说没有时间，只有同步的事件。在计算机领域中，Leslie Lamport在他的著名论文里面说过，他不知道物理世界里面有没有时间，但是可以明确的说计算机系统里没有时间。FLP和CAP都表明在非同步的网络上要实现一致性技术是不可能的。 工程上在一定概率内，例如99.9%，可以实现可靠性一致性等等。
一致性在我们日常活动中例子，可以用我们几个人去哪吃饭的决策过程来举例。有几个方案来决定。一个是一人决定。第二种是一个人说的不算，需几个人投票。第一种方案是很典型的中心化权力方案，第二种方案我们用高大上投票方案，很多一致性基于多数投票（Quorum）的。比如说在比特币里是最长链说了算，DAG里面说权重最重的那部分说了算，其实都是投票制的方案。
用计算机的术语来描述一致性。同样10台电脑，上面都有一个变量叫A，当所有变量A被赋值为1的时候，我们说是一致的。如果有9个机器赋值为1，另外一个机器赋值为0，这就是不一致。我们知道赋值不会自动发生，一般是有一个状态机给它赋值。如果多个节点的状态机里面，状态都是相同的，这就是一致的。在一个集群里面，所有状态机，输入状态机的数据是相同的，而且是同顺序的。这时候状态机就会停止在同一个状态，我们说状态机取得了一致。
在区块链场景里面一致性到底是什么意思？无非是两个问题：
● 每一个地址和账号里面，UTXO的数据是一致的。● 谁把钱转给谁，保证这件事情一致，这是电子货币的系统的基础。
假设我们的资产不是电子货币，而是任何其他的电子数字资产，也就是说你要对数字资产的状态和交易数据一致。
用阿里巴巴的讲法，分布式系统有两个最基本问题（一致性与唯一性）,和两个最基本的技术，data replication，与一致性哈希。我今天只讲是Data Replication，状态机在它开始工作之前，我也可以当成一个数据处理。一致性问题可以转化成Data Replication问题，是因为我们可以转化成状态机一致性问题，状态机翻转问题。外部一致性的问题也可以理解为Data Replication问题。
假设状态机本身是运行良好，我们可以把一致性转化为广播问题。另外，很多时候前状态和后状态之间没有因果性，没有因果性的事件之间不需要顺序上一致。只有因果性事件才需要顺序上的一致。
在广播问题中，FIFO广播是指消息按照它送的顺序收到，日常交谈中这几乎显然的，那是因为我们有空气广播作为稳定的广播通道。如果你在IP网络发一个包，你先发的后收到，后发的先收到。
原子广播意思就是除非所有人都收到，否则这个消息就撤回。只要其中有一个人没有听到，就把信息撤回。
拜占庭将军，是不确定性的通信系统。这个问题怎么解决？广播出去让所有人都知道，广播解决方案可以叫做去中心化，也可以叫多中心化。
广播有很多种实现。
● 第一种尽力实现的广播服务，网络提供广播服务，但是不保证送达。就像IPMC。● 第二种保证送达广播，但不保证FIFO，也不保证原子性，例如简单的基于TCP的overlay广播。最后一种是原子广播与可靠广播。
第一层是用户层实现，好处是很容易应用，缺点就是性能比较差。第二层在物理层实现，但是还没有一种网络设备提供可靠的广播。
常见的交换模型如Infiniband模型，所用的方法三级multi-stage模型。大家会看到这个方法实现会有blocking。
我们的新架构，Optical Broadcast-Select Switch,里面有N的3次方的节点，实现N的N次方的任意组合，所以可以支持可靠的任意光广播(arbitrary multicast)。在加拿大做的产品原型prototype，在12个节点做到了68亿不丢包。可以用这样硬件做一个广播负荷的卸载技术。这是可以在广播上应用的高性能技术。
最后是区块链与基础网络的问题。区块链技术的一个重要价值是去中心化的交易，不需要第三方信任，可以支持一个完全开放的系统。区块链的不可能三角是指去中心化，性能与安全性三个不可能都同时满足。
区块链基础设施，基于现在互联网络设施的区块链，如同当年的64K拨号上网internet，不仅仅是性能问题，而是基础设施的设计原则发生了变化。它的性能里面的交易特性，跟总量、带宽、时延都有关系。
我们用一个网络路由算法Pub/Sub architecture来提升广播服务。这个网络平面在基础设施层面上提供一个广播的服务，不是简单把数据乱丢，而是知道哪个节点是我要的。
清华数据院对区块链基础设施的想法，我们提供了广播的高速广域，不是仅仅为了支持区块链服务，而是支持整个数据服务。 我们希望做到更低的时延。
