拜占庭是历史上一个赫赫有名的帝国，也就是东罗马帝国，它的首是君士坦丁堡。1453年君士坦丁堡沦陷之后，这个帝国就灭亡了。
拜占庭将军问题并不是历史上真实存在的，而是一个虚拟的问题，它是在1982年由著名的计算机大神、图灵奖获得者兰波特提出的。
拜占庭将军问题可以这样描述：拜占庭帝国想进攻一个城堡，城堡非常坚固，足以抵制一两支军队的进攻，但如果所有军队同时进攻，城堡就可以沦陷。于是拜占庭帝国派出了很多支军队，但是因为通讯落后，这些军队之间只能通过信使来相互交流情报。于是他们就要商量一个方法，怎样才能让很多支军队在同一个时间进攻？
他们想到这么一个办法：咱们投票，比如我们说明天早上进攻，如果同意明天早上进攻的超过半数，那明天早上所有人都要进攻；如果不同意明天早上进攻的人超过半数，那么明天早上所有人都不要进攻。如此一来就保持了一致性。但是问题是，有可能在军队中出现叛徒，这个叛徒他会胡说八道。
比如说，在一次投票的时候，三支军队的将军都说我们应该进攻了，而另外三支部队的将军都说我们要撤退了，那么这个时候叛徒的意见就很重要，因为前面已经是3:3了。而这个叛徒他会告诉要进攻的三个将军，说我同意进攻；同时告诉三个要撤退的将军，说我们应该撤退。这样一来，这场战争只有一部分人进攻，一部分撤退，于是战斗就会失败。
这个就称之为拜占庭将军问题。
兰波特讲这个故事到底想说明什么呢？他实际上想说，计算机它可以分布在世界各地，我们称之为分布式节点，这些分布式节点可能会出现故障，比如宕机，也可能出现恶意节点，比如黑客，在这种情况下我们如何才能保持一致性，即保持这些忠诚的计算机输出的结果都一样，以及如何保持正确性，即如果大多数将军都认为应该进攻，那就要进攻，大多数将军都说要撤退，那就撤退。
尽管在这个分布式节点中有故障和恶意节点，但是还是有办法保证大部分忠诚的计算机是一致，而且是正确的。这个事儿就称之为拜占庭将军问题。
这个问题发展了将近40年，现在已经有很多种解决办法。比如在1982年兰波特提出这个问题的时候，他自己就给出了2种解决方法，我们称之为口头协议和书面协议。今天我们就给大家介绍一下其中的口头协议。
首先我们把这个拜占庭将军问题简化一下，简化为一个将军和副官模型，其实谁是将军都没有关系，所谓将军就是第一个提出进攻或撤退建议的人，其他的人就称之为副官，副官可以执行将军的命令，也可以不执行。
那怎么解决拜占庭将军问题呢？当时兰波特提出，假设m表示恶意节点（叛徒）的数量，n表示总节点数（总人数），那么当n>3m的时候，这个问题是可解的。比如有10个将军，其中有2个是叛徒，那么这个问题可解；如果一共只有3个人，其中有1个是叛徒，那因为没有满足n>3m，就解不了。
例1：假如m=1，n=4，一共有4个军队，其中1个是发号施令的Commander（简称C），另外3个是副官分别简称1号、2号、3号，其中有一个副官是叛徒，比如说3号副官是叛徒。
这样一来，如果将军发的命令是进攻，他告诉1号、2号、3号的命令都是进攻。然后3个副官之间互通信息，1号问2号“你接到的命令是什么”，2号会说“我接到的命令是进攻”，反过来，1号也会告诉2号“我接到的命令也是进攻”，因为他们是忠诚的。同时，1号、2号都会告诉3号“我接到的命令是进攻”，但是注意3号是叛徒，所以他就会胡说八道，说“我接到的是撤退”。
这种情况下，1号获得的信息是2个进攻、1个撤退，他只需要取这3个命令中最多的那个就可以了，也就是进攻。同样，2号获得的信息也是2个进攻、1个撤退，他只需要取这3个命令中最多的那个就可以了，也是进攻。
这样一来，就满足了1和2都进攻，并且忠实地执行了这个C的这个命令，即它达到了兰波特一开始设想的两个要求：一致性和正确性。
例2：假设将军B是叛徒，而3个副官都是忠诚的。那么他会跟前两个副官说要进攻，跟第3个副官说要撤退。然后3个副官会互通信息，1号会告诉2号、3号说“我接到的命令是进攻”，2号也会告诉1号、3号“我接到的命令是进攻”，3号会告诉1号、2号说“我接到的命令是撤退”。这样一来，1号、2号、3号副官得到的信息都是2个进攻、1个撤退，那么他3个都会选择进攻，这就就达到了一致性和正确性。
以上举的都是比较简单的例子，即只有1个叛徒的情况，如果叛徒有2个，那么按照n>3m的公式，至少得有7个人，否则就无解。
例3：假设m=2，n=7，有1个将军C，6个副官，其中2个副官是叛徒，假设5号、6号是叛徒，这时候我们就需要用到一种递归思想。
首先，将军C给6个副官发出进攻命令，这个时候1号副官不会立刻执行将军的命令，因为他不知道将军是不是叛徒，于是他就问2号“你接到的将军的命令是什么”，2号会告诉1号“是进攻”，但1号也不会马上相信2号的话，因为他也不知道2号是不是叛徒，于是他会接着去问3、4、5、6，他问“2告诉你他收到将军的命令是什么”，这话特别绕，就是嵌套（递归思想）；同样，2、3、4、5、6号也这样问别人，他们得到的回答如下表格表示：
| V1=进攻 | V2 | V3 | V4 | V5 | V6 |
| V2=进攻 | 进攻 | 进攻 | 进攻 | … | … |
| V3=进攻 | 进攻 | 进攻 | 进攻 | … | … |
| V4=进攻 | 进攻 | 进攻 | 进攻 | … | … |
| V5=…（胡说八道） | … | … | … | … | … |
| V6=… | … | … | … | … | … |
最终我们在这个向量里边取最大的，有4个人说进攻，有2个人胡说八道，但最终的结果肯定是进攻的人数多，于是1、2、3、4号副官加上将军C都会进攻，这样一来，他们保持了一致性（他们同时选择进攻），也保证了准确性（7个人中5个人进攻，符合大多数人的意见）。
以上就是口头协议的解决方法，但当时兰波特提出这个方案的时候没有考虑到网络延迟问题，但在实际的情况下互联网是有网络延迟的，所以这个算法是不能用的。
到了1999年，有几个人提出了一种更加简洁实用的拜占庭容错算法（PBFT），这种算法在存在网络延迟的情况下，依然可以保证少数恶意节点和故障节点存在时，大部分忠诚节点的一致性和准确性。
后来还有更多的人提出拜占庭将军问题解决方案，比如中本聪发明了比特币和区块链，区块链的核心问题也是要保持一致性，中本聪提出的解决方案是算力证明（PoW），你要记账就得算一道数学题，如此就增加了叛徒的成本。
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