王同贺, 华昊辰, 曹军威

(1.清华大学自动化系, 北京市 100084; 2.河海大学能源与电气学院, 南京市 210098;3.清华大学北京信息科学与技术国家研究中心, 北京市 100084)

0 引 言

边缘计算(edge computing)是一种分布式计算模式，它通过将计算资源和数据存储下放到网络边缘(即靠近有计算需求的用户端)，以提高计算的响应效率。边缘计算的概念起源于内容交付网络[1]，它通过在靠近用户端的边缘服务器上部署网页和视频内容缓存服务来提高加载效率。与传统的云计算(cloud computing)相比，边缘计算减少了数据传输耗时，缩短了服务响应时间，减轻了网络宽带的负担[2-3]。在大数据(big data)和物联网(internet of things, IoT)逐渐普及的社会大环境下，边缘计算因其具有去中心化特点，不仅弥补了云计算暴露出的计算能力不足的问题[4]，而且能够满足物联网对响应速度和服务质量的较高要求[5]。

而共识(consensus)问题是分布式计算研究中最热门的课题之一[6]。分布式系统中的个体会接收到一些请求，共识算法需要对这些请求进行认可，从而使所有个体的状态达成一致。经典共识算法在实际中有许多应用，如为异步系统提供同步信息[7-9]，分布式系统中的故障检测与恢复[10-12]，分布式数据库系统的一致性维护[13-15]等。

区块链技术的问世，极大地促进了分布式共识算法研究的进展。区块链是一种基于共识算法的链式分布式记账技术(distributed ledger technology, DLT)。比特币和以太坊使用工作量证明(proof-of-work, PoW)[16]作为共识层算法，Hyperledger Fabric平台则使用传统的实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)共识算法[17]。

现如今，能源危机与环境问题日益严峻。……