返回介绍

共识机制

发布于 2023-07-01 15:28:54 字数 17717 浏览 0 评论 0 收藏 0

概述

我们提出了一种基于部分同步假设情形下的并行拜占庭容错协议CBFT(Concurrent Byzantine Fault Tolerance),解决区块链共识效率的问题。本文分析了PBFT,Tendermint,Hotstuff等共识协议,CBFT综合了其优点,通过pipeline的方式完成区块生成和确认的并行,在一个视图窗口内可以出多个块,并可以在$O(n^2)$内完成视图窗口切换,从而提高共识效率。

分布式网络模型

按照分布式系统理论,分布式系统的网络模型分为三类:

  • 同步网络模型:节点所发出的消息,在一个确定的时间内,肯定会到达目标节点

  • 异步网络模型:节点所发出的消息,不能确定一定会到达目标节点

  • 部分同步网络模型:节点发出的消息,虽然会有延迟,但是最终会到达目标节点

同步网络模型是十分理想的情况,异步网络模型是更为贴近实际的模型,但据FLP不可能[1]原理,在异步网络模型假定下,共识算法不可能同时满足安全性(safety)活跃性(liveness),目前的BFT类共识算法多是基于部分同步网络模型假定。我们也是基于部分同步网络模型假定来进行讨论。

BFT共识协议

概述

一个分布式系统是由多个节点组成,节点之间需要网络发送消息通信,根据它们遵循的协议在某个任务消息达成共识并一致执行。这个过程中会出现很多类型的错误,但它们基本上可以分为两大类。

  • 第一类错误是节点崩溃、网络故障、丢包等,这种错误类型的节点是没有恶意的,属于非拜占庭错误。

  • 第二类错误是节点可能是恶意的,不遵守协议规则。例如验证者节点可以延迟或拒绝网络中的消息、领导者可以提出无效块、或者节点可以向不同的对等体发送不同的消息。在最坏的情况下,恶意节点可能会相互协作。这些被称为拜占庭错误。

考虑到这两种错误,我们希望系统始终能够保持两个属性:安全性(safety)和活跃性(liveness)。

  • 安全性:在以上两类错误发生时,共识系统不能产生错误的结果。在区块链的语义下,指的是不会产生双重花费和分叉。
  • 活跃性:系统一直能持续产生提交,在区块链的语义下,指的是共识会持续进行,不会卡住。假如一个区块链系统的共识卡在了某个高度,那么新的交易是没有回应的,也就是不满足liveness。

BFT(拜占庭容错协议)是一种即使系统中存在恶意节点也能保证分布式系统的安全性和活跃性的协议。根据Lamport[2]的经典论文,所有BFT协议都有一个基本假设:节点总数大于 3f 时,恶意节点最大为 f ,诚实节点可以达成一致的正确结果。

PBFT

实用拜占庭容错算法(PBFT[3])是现实世界里首批能够同时处理第一类和第二类错误的拜占庭容错协议之一,基于部分同步模型,解决了之前BFT类算法效率不高的问题,将算法复杂度由节点数的指数级降低到节点数的平方级,使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行。

目前区块链中使用的BFT类共识协议都可以认为是PBFT的变形,与PBFT一脉相承。

正常流程

PBFT正常流程如下所示(图1中C为客户端,系统中有编号分别为0~3的四个节点,且节点3为拜占庭节点):

PBFT_Normal_case_operation
图1 PBFT正常流程

PBFT 正常流程为3阶段协议:

  • pre-prepare:主节点(Primary)广播预准备消息(Preprepare)到各副本节点(Replica)
  • prepare:该阶段是各个节点告诉其他节点我已经知道了这个消息,一旦某个节点收到了 包含n-f 个prepare消息(我们将使用QC也就是Quorum Certificate来指代,下同)则进入prepared状态
  • commit:该阶段是各个节点以及知道其他节点知道了这个消息,一旦某个节点收到了n-f 个commit消息(QC)则进入committed状态

视图切换流程

视图切换(viewchange)是PBFT最为关键的设计,当主节点挂了(超时无响应)或者副本节点集体认为主节点是问题节点时,就会触发ViewChange事件,开始viewchange阶段。此时,系统中的节点会广播视图切换请求,当某个节点收到足够多的视图切换请求后会发送视图切换确认给新的主节点。当新的主节点收到足够多的视图切换确认后开始下一视图,每个视图切换请求都要包含该节点达到prepared状态序号的消息。

在视图切换过程中,我们需要确保提交的消息序号在整个视图更改中也是一致的。简单来说,当一个消息定序为n,且收到2f+1个prepare 消息之后,在下个视图中,依然会被分配序号为n,并重新开始正常流程。

pbft-viewchange
图2 PBFT视图切换流程
如图2所示,viewchange会有三个阶段,分别是view-change,view-change-ack和new-view阶段。从节点认为主节点有问题时,会向其它节点发送view-change消息,当前存活的节点编号最小的节点将成为新的主节点。当新的主节点收到2f个其它节点的view-change消息,则证明有足够多人的节点认为主节点有问题,于是就会向其它节点广播。

通信复杂度问题

PBFT 是基于三阶段投票即可达成共识的协议。prepare和commit阶段中,都需要每个节点广播自己的prepare或commit消息,因此通信复杂度是$O(n^2)$。

view change过程中,需要所有的副本节点先time out,然后对于view change这件事达成共识,然后,他们把这个共识(以及已经达成了共识这件事)告诉新的主节点,新的主节点还要把这个消息广播出去宣布view change,因此,view change的通信复杂度是$O(n^3)$。

高达 $O(n^3)$ 的通信复杂度无疑给PBFT 的共识效率带来了严重的影响,极大地制约了PBFT的可扩展性。

BFT协议的优化

如何把$O(n^3)$的通信复杂度降到$O(n)$,提高共识效率,是BFT共识协议在区块链场景中面临的挑战。针对BFT共识效率的优化方法,具有以下几类:

聚合签名

E.Kokoris-Kogias等在其论文中提出了在共识机制中使用聚合签名的方法。论文中提到的ByzCoin[4]以数字签名方式替代原有PBFT使用的MAC将通信延迟从$O(n^2)$降低至$O(n)$,使用聚合签名方式将通信复杂度进一步降低至$O(logn)$。但ByzCoin在主节点作恶或33%容错等方面仍有局限。

之后一些公链项目,例如Zilliqa[5]等基于这种思想,采用EC-Schnorr多签算法提高PBFT过程中Prepare和Commit阶段的消息传递效率。

通信机制优化

PBFT使用多对多(all-to-all)的消息模式,因此需要 $O(n)$ 的通信复杂度。

SBFT(Scale optimized PBFT)[6]提出了一个使用收集器(collector)的线性通信模式。这种模式下不再将消息发给每一个副本节点,而是发给收集器,然后再由收集器广播给所有副本节点,同时通过使用门限签名(threshold signatures)可以将消息长度从线性降低到常数,从而总的开销降低到$O(n)$。

Tendermint[7]使用gossip通信机制,乐观情况下可以将通信复杂度降低到$O(nlogn)$。

view-change流程优化

所有的BFT协议都通过view-change来更换主节点。PBFT,SBFT等协议具有独立的view-change流程,当主节点出问题后才触发。而在Tendermint、HostStuff[8]等协议中没有显式的view-change流程,view-change流程合入正常流程中,因此提高了view-change的效率,将view-change的通信复杂度降低。

Tendermint 将roundchange(和viewchange类似)合入正常流程中,因此roundchange和正常的区块消息commit流程一样,不像PBFT一样有单独的viewchange流程,因此通信复杂度也就降为$O(n^2)$。

HotStuff参考Tendermint,也将视图切换流程和正常流程进行合并,即不再有单独的视图切换流程。通过引入二阶段投票锁定区块,并采用leader节点集合BLS聚合签名的方式,将视图切换的通信复杂度降低到了$O(n)$。

链式BFT

传统BFT需要对每个区块进行两轮共识,$O(n)$的通信复杂度可以让区块达到prepareQC,但是必须要$O(n^2)$ 的通信复杂度才能让区块达到commitQC。

Hotstuff将传统BFT的两轮的同步BFT改为三轮的链式BFT,没有明确的prepare,commit共识阶段,每个区块只需要进行一轮QC,后一个区块的 prepare 阶段为前一个区块的 pre-commit 阶段,后一个区块的 pre-commit 阶段为前一个区块的 commit 阶段。每次出块的时候都只需要$O(n)$的通信复杂度,通过两轮的$O(n)$通信复杂度,达到了之前$O(n^2)$的效果。

流水线(Pipelining)和并行处理(Concurrency)

PBFT、Tendermint等协议具有即时确定(Instant Finality)的特性,几乎不可能出现分叉。在PBFT中,每个区块被确认后才能出下一个区块,Tendermint还提出区块锁定的概念,进一步确保了区块的即时确定性,即在某个round阶段,节点对区块消息投了pre-commit票,则在下一个round中,该节点也只能给该区块消息投pre-commit票,除非收到新proposer的针对某个区块消息的解锁证明。

这类BFT共识协议本质上是一个同步系统,将区块的生产和确认紧密耦合,一个区块确认后才能生产下一个区块,需要在块与块间等待最大的可能网络延迟,共识效率受到很大的限制。

HotStuff的Pipelining方法将区块的生产和确认分离,每个区块的最终确认需要后两个区块达到QC,也就意味着上一个区块没有完全确认(需要满足Three-Chain)的情况下可以生产下一个区块。这种方式实际上还是一个半同步系统,每个区块的产生还是需要等上一个区块达到QC。

EOS[9]的BFT-DPoS共识协议可认为是一种完全并行的Pipelining方案:每个区块生产后立即全网广播,区块生产者一边等待 0.5 秒生产下一个区块,一边接收其他见证人对于上一个区块的确认结果,使用BFT协议达成共识,新区块的生产和旧区块确认的接收同时进行,这极大地优化了出块效率。

CBFT 共识协议

为什么设计CBFT

前面的内容中,我们分析了BFT共识协议的问题,以及几种主流的优化BFT共识协议,这些BFT共识协议在降低通信复杂度和出块效率方面都取得了不错的研究成果,但仍存在一些改进空间。

  • PBFT 较之于之前的 BFT 算法虽更实用,但因受制于$O(n^3)$的视图切换开销,在扩展性方面存在很大的问题。

  • Tendermint将round change和正常流程合并,简化了视图切换逻辑,将视图切换的通信复杂度降低为$O(n^2)$,但需要等待一个比较大的网络时延来保证活跃性。同时 Tendermint 仍然是串行出块和确认,一个区块的投票需要等上一个区块 commit 完成才能开始。

  • EOS的BFT-DPOS 共识协议中,区块生产者可以连续产生若干区块,同时区块采用并行确认,提高了出块速度。使用 BFT 协议确认出块,但仅适用于强同步的通信模型。

  • HotStuff 创新地提出了基于leader节点的、三阶段提交的 BFT 共识协议,吸收了 Tendermint 的优点,将viewchange 和正常流程合并,并将 viewchange 的通信复杂度降至线性。同时通过简化消息类型,可以 pipeline 的方式确认区块。但引入了新的投票阶段也会增加通信复杂度,同时一个视图窗口只确认一个区块,这无疑需要耗费较多的通信复杂度在视图切换上。此外,基于Leader节点收集投票的星状拓扑结构,比较适合于 Libra 这种网络环境良好的联盟链,在弱网环境中比较容易受单点故障影响,造成较大的 leader 节点切换开销。

因此,我们提出了 CBFT 共识协议,在以上共识协议的基础上进行进一步的优化,可以极大地降低通信复杂度 ,并且提高出块效率。

CBFT概述

CBFT基于部分同步网状通信模型,提出了一个三阶段共识的并行拜占庭容错协议。网状的通信模型更适合公网的弱网环境,在PlatON上已经使用了该协议作为共识算法。

CBFT 的正常流程和 Hotstuff 类似,分为 prepare,pre-comit,commit 和 decide几个阶段。但 CBFT 还作了关键的改进:在一个视图窗口内可以连续提议多个区块,下一个区块的产生不用等上一个区块达到QC;而且各个节点可以在接收上一个区块投票的同时,并行执行下个区块的交易,以 pipeline 的方式对区块进行投票确认, 从而极大提高了出块速度。

CBFT 有自适配的视图切换机制:在一个视图窗口内,节点接收到足够多的区块以及赞成票(超过2/3的节点投票,也就是 QC)时,会自动进行窗口切换,切换到下一个窗口,无需进行 viewchange 投票。除此之外,节点才会启动 viewchange 流程,并且在 viewchange 阶段引入了和 Hotstuff 一样的二阶段锁定投票规则,同时使用 BLS 聚合签名,可以在$O(n^2)$的通信复杂度内完成视图窗口切换。

根据上面的讨论,CBFT 只在正常流程之外才会进行 viewchange,因此相比 HotStuff 会有更少的视图切换开销。

接下来先给出 CBFT 共识中涉及的相关概念及其含义说明,便于之后对 CBFT 进行详细介绍。

CBFT相关术语

  • 提议人(Proposer): CBFT共识中负责出块的节点
  • T: 时间窗口,每个提议人只能在自己的时间窗口进行出块
  • N: 共识节点总数
  • f: 拜占庭节点最大数量
  • 足够多赞成票: 表示为至少收到N-f张赞成票
  • 验证人(Validator): 共识节点中非提议人节点
  • 视图(View): 当前提议人的时间窗口可以产生区块的时间范围
  • ViewNumber: 每个时间窗口的序号,随着时间窗口递增
  • HighestQCBlock: 本地最高的N-f PrepareVote区块
  • ProposalIndex: 提议人的索引号
  • ValidatorIndex: 验证人的索引号
  • PrepareBlock: 提议的区块消息,主要包含区块(Block),提议人索引号
  • PrepareVote: 验证人对提议区块的Prepare投票,每个验证人需要执行区块后才发送PrepareVote。主要包含ViewNumber, 区块hash, 区块高度,验证人索引号(ValidatorIndex)
  • ViewChange: 当时间窗口超时,提议人的区块没有都收集到N-f PrepareVote,则会向下一个提议人发送ViewChange。ViewChange包含 提议人索引号(ValidatorIndex),最高确认区块(HighestQCBlock)
  • 锁(Lock): 对指定块高进行锁定
  • Timeout: 超时(时间窗口到期可以看作提议人的超时时间)
  • 法定: 最大被允许
  • 同一个View: 两个View的ViewNumber相等,可以成为同一个View

BLS签名

目前业界采用的聚合签名方案主要是BLS聚合签名。BLS聚合签名是在BLS签名方案基础上的扩展方案。Boneh-Lynn-Shacham(BLS)签名方案是Dan Boneh,Ben Lynn, Hovav Shacham[10]于2001年提出的。BLS签名目前在许多区块链项目如Dfifinity、fifilecoin、 Libra中都得到了运用。 BLS聚合签名可以把多个签名简化为1个聚合签名,对于提高BFT共识协议中的通信效率至关重要。

值得注意的是,BLS聚合签名的方法是有漏洞的。一种称为rogue public key的攻击可以使得攻击者有机会在获得其他签名者的公钥和标准BLS签名信息之后,能够操纵聚合签名的输出结果。

对这个攻击的一种最直接的防御措施是,参与BLS聚合签名的人都需要先证明各自确实掌握了BLS私钥信息,并事先注册。这一过程可以通过使用一种简单高效的零知识证明技术(Schnorr非交互式零知识证明协议)完成。参与者在进行聚合签名之前,需要给出零知识证明,证明其持有公钥信息的同时,确实掌握了该公钥对应的私钥信息。

CBFT协议流程

正常流程

prepareqc
图3 CBFT正常流程
1. 提议人在成功进入到新的 View 后,会连续产生多个区块,将消息PrepareBlock<ViewNumber, ProposalIndex, Block>广播给验证人。
  1. 逐个验证区块:验证人校验签名和时间窗口,执行区块,成功后产生PrepareVote<ViewNumber,BlockHash, BlockNumber>。当PrepareVote对应的父区块收集到N-f个PrepareVote时,使用BLS 将N-f 个PrepareVote的个体签名聚合成一个聚合签名,并将当前PrepareVote进行广播。我们将N-f个PrepareVote 简化为prepareQC(quorum certificate) 。

  2. 当节点在当前view内最后一个区块收到prepareQC,则会进入新的view开始下一轮投票。

为了更安全的投票,投票必须符合以下规则:

  • 区块执行后才能进行投票

  • 诚实的节点只能对当前View提议的区块进行投票

  • 诚实的节点当View超时后不能再进行投票,也不接收当前View的投票

  • 在同一个View内,相同高度的两个区块只能投其中一个

  • 当对Block(n+1)进行投票时,Block(n)需达到prepareQC

ViewChange流程

viewchange_normal
图4 时间窗口出块完成时切换窗口
viewchange_timeout
图5 时间窗口出块未完成但过期时切换窗口
viewchange_timeout_seq
图6 viewchange投票流程
假设每个时间窗口最多允许产生n个区块,viewchange 流程如下:
  • 如果在时间窗口内,收到第n块的prepareQC,则更新本地view+1,进入新的正常流程,这种情况下如果是新提议人达成n的QC,则开始广播第一个区块,如图4所示,高度为BlockNumber(n)+1 ,并会携带n 区块的prepareQC。
  • 如果时间窗口过期,节点首先会拒绝对当前提议人的区块产生新的投票,同时没有收到第n块的prepareQC,则发送ViewChange<ViewNumber, HighestQCBlock>消息,如图5所示。
  • 下一个时间窗口的提议人收到 N-f 个ViewChange 消息(我们将N-f 个ViewChange 消息简称为 viewchangeQC )之后,使用BLS签名聚合成一个QC签名,然后更新本地ViewNumber+1,由于采用两轮投票锁定区块的规则,新提议人可以简单地从收到的 N-f 个viewchange 消息中选择 HighestQCBlock,将新的区块序号定为 HighestQCBlock+1,如图6所示,然后广播第一个区块给各验证人节点,并携带HighestQCBlock的QC签名和viewchange的QC签名。
  • 各验证人节点会根据收到的 HighestQCBlock+1 序号开始新一轮共识。

区块确认

Pipelining流程

在传统BFT(PBFT, Tendermint)中,每个区块通常都需要经历明确的Pre-Commit 和 Commit阶段才最终确认:

  • Pre-Commit: 当节点收到N-f个Prepare投票时会广播Pre-Commit, Pre-Commit 可以看作对Prepare阶段的确认。
  • Commit: 当收到N-f个Pre-Commit投票时,表明所有节点对指定消息达成一致,提交到本地磁盘。

根据上面的介绍,CBFT中也有类似的 Prepare 和 ViewChange 两个阶段,每个区块只有Prepare投票,没有明确的Pre-Commit 和 Commit阶段,那么如何达到区块的确认呢?CBFT可看作Pipeline版本的 BFT,每个prepareQC 都是对前面区块更高阶段的确认。

three_phrase
图7 CBFT确认流程
如图7所示prepareQC(2)作为Block(1)的Pre-Commit阶段,prepareQC(3)作为Block(1)的Commit阶段,Block(2)的Pre-Commit阶段。

因此在CBFT中,只有两种消息类型:prepare消息和view-change消息,每个消息的QC均采用聚合签名方式验证。

区块重组

假设每个view允许产生n个区块,当前view $V_i$ 时间窗口超时,view切换到$V_{i+1}$,此时$V_i$产生的区块只有部分得到QC,部分区块会进行重组,重组规则如下:

  • Pre-Commit状态的区块被锁定,不能被重组,即如果当前节点在高度h上有Pre-Commit状态的区块,当前节点不能在高度h产生新的区块,也不能在高度h对其他区块投票
  • Prepare状态的区块可以被重组,即如果当前节点在高度h上有Prepare状态的区块,当前节点可以在高度h产生新的区块,或者在高度h对其他区块投票(只允许对更高viewnumber的区块投票)

验证人替换机制

CBFT共识中,每430个区块(称为一个 Epoch)就会更新验证人集合,更新规则如下:

  • 新验证人可能由于网络连接或区块不同步等原因不能参与共识,因此我们每次替换不超过14个节点,如果候选验证人不足14个,替换的数量为候选验证人的总数。
  • 使用VRF从候选验证人中随机选出新验证人。

容错恢复(WAL)机制

CBFT 共识提供了容错恢复机制,也就是 WAL 模块。该模块不属于严格意义上的预写日志系统,但是借鉴了相关思想,在验证人共识过程中将还未落链区块的共识状态和当前View的共识消息从内存分别持久化到本地数据库和本地文件。在系统 crash 或者机器掉电重启之后通过磁盘日志数据迅速恢复共识状态。

这里简要介绍一下主要的原理:

  • 区块、viewChange 在各验证人间达成共识需要经历验证、投票等阶段,某个区块最终落链前与该区块相关的共识状态、消息都记录在内存中。节点重启也只是需要恢复这部分还未落链区块的内存数据,因此 checkpoint 恢复点也就是当前 blockchain 的 currentBlock
  • 链式投票可得,每一区块的投票都是对前一区块的确认,达到第三级,即达到区块的 Commit 阶段,因此 3-chain 区块的 prepareQC 状态在共识中至关重要,必须保证在重启后恢复,这部分数据存储至 db
  • 共识消息只保留最近一轮 view 相关的,这部分数据存储至文件

区块同步机制

由于 CBFT 共识的异步并行性,导致最新的区块存储在内存中,并且区块高度有3种高度:最高逻辑区块高度、最高确认区块高度和写入磁盘区块高度,并且三种高度依次递减。因此 CBFT 中的区块同步机制也在已有的PlatON-P2P的基础上作了适配,调整了区块高度的获取方式。 这里概要介绍区块同步机制如下:

  • 新加入节点通过PlatON-P2P 利用快速同步或全同步更新至主网高度
  • 共识节点利用CBFT-P2P的心跳机制与其它节点保持块高一致
  • 共识节点区块落后时,会主动减少通信量,全力处理区块同步
  • 同步机制使用BLS签名来减少网络同步消息量

CBFT分析

基本规则定义

为方便对CBFT的安全性和活跃性进行分析 ,我们定义CBFT的几条基本规则。

K-Chain 规则

对于一条链,满足以下条件:

B(0)<-C(0)<-...<-B(k-1)<-C(k-1)

我们将其定义为K-Chain, 其中B为Block, C为B的prepareQC。我们可以看到当达到3-Chain时如:B0<-C0<-B1<-C1<-B2<-C2, B0达到Commit状态。

Lock-Block规则

节点a中, 当区块n收到区块n之后的2次prepareQC,则区块n定义为Lock-Block(a)。可以观察到,当Lock-Block(a) = B0时,B0达到2-Chain, 如B0<-C0<-B1<-C1

Unlock-Block规则

假设Lock-Block(a)为n,当n的子区块n+1达到2次prepareQC,则Lock-Block(a)为n+1。可以观察到,当Lock-Block(a) = B0时,B0达到2-Chain, 如B0<-C0<-B1<-C1-B2,当B0 Unlock-Block时,B0达到3-Chain,如B0<-C0<-B1<-C1<-B2<-C2

Previous-Block规则

形如 Block(B)<-prepareQC(B)<-Block(B'),我们将Block(B)定义为Block(B')的Previous-Block, 则可表示为Previous-Block(B') = Block(B)。

由Lock-Block与Previous-Block规则可知:

在节点a中,形如B<-C<-B'<-C'<-B'' , Previous-Block(B'') > Lock-Block(a)

Commit 规则

当区块n, 收到区块n之后的3次prepareQC,则区块n被Commit。可以观察到,当B0被Commit时,B0达到3-Chain,如B0<-C0<-B1<-C1<-B2<-C2。

安全性(safety)证明

1) 不存在同一个View中有两个相同高度区块都能收到足够多投票

证明: 假设N=3f+1为节点总数,f为拜占庭节点最大数量,那么当收到2f+1投票为足够多投票。因两个区块都收到至少2f+1,投票总量至少为 2(2f+1) = N+f+1, 可以看到至少有f+1对两个区块投了票,与f个拜占庭节点假设矛盾。

2) 对于3-Chain来说,B0<-C0<-B1<-C1<-B2<-C2, ViewNumber(B2) >= ViewNumber(B0)。那么存在Block(B),当ViewNumber(B) > ViewNumber(B2),则Previous_Block(B) > B0。

证明: 对于正常诚实节点(给区块B2,B投过票)来说, 那么节点至少可以看到B0<-C0<-B1<-C1<-B2, 也就是Lock-Block最小为Lock-Block(B0)。因为ViewNumber(B) > ViewNumber(B2),则根据ViewChange确认规则,ViewNumber(B)的第一个区块不小于B1,则Previous_Block(B) > B0

3) 假设节点n的Lock-Block(n) = B,节点m的Lock-Block(m) = B',如果Number(B) = Number(B'), 则Hash(B) = Hash(B')

证明: 由上面Lock-Block规则可知,存在2种Lock-Block场景,第一种情况两个QC在同一View内,则由1可知不存在B'和B同时收到足够多投票。第二种情况,出现B与B'分属不同View,且都收到prepareQC(B), prepareQC(B')。假设ViewNumber(B') > ViewNumber(B), 那么根据结论2,Previous_Block(B') > B,与假设矛盾。

4) 在Commit阶段不会有两个相同高度不同块Hash被Commit

证明: 由3可知,如果Number(B) = Number(B'),不存在B,B''同时被Lock-Block。则可推不存在Commit(B),Commit(B')都被提交。

活跃性(liveness)证明

假设节点间网络最大延时为T,执行区块为S

1) 不存在时间窗口永远小于time(prepareQC)*2时间

证明: 根据实际网络状况,合理调整实际窗口大小,可以保证时间窗口内至少达成2次QC,则时间窗口至少为 2S+4T

2) ViewNumber可以达成一致,并且递增

证明: ViewChange达成一致最少需要T,由结论1可以保证ViewChange可以达成一致,为那么ViewNumber可以进行递增切换

3) Lock-Block高度永远递增

证明: 假设ViewNumber为n, n+1, 由安全证明(2),可以保证ViewNumber(n+1)的第一个区块Previous-Block至少为Lock-Block(View(n)),又由于活证明(1), 至少有两次prepareQC,可以得到两个View锁定高度的关系,Lock-Block(View(n+1)) >= Lock-Block(View(n))+1

通信复杂度分析

  • PBFT: 网状网络拓扑,采用二阶段投票协议,消息达到prepared状态即锁定,有单独的视图切换流程,正常流程通信复杂度为$O(n^2)$,视图切换流程通信复杂度为$O(n^3)$。
  • Tendermint: 网状网络拓扑,采用二阶段投票协议, 消息达到prepared状态即锁定,视图切换流程和正常流程合并,通信复杂度为$O(n^2)$。
  • Hotstuff 星状网络拓扑,采用三阶段投票协议,消息达到pre-commited状态即锁定,视图切换流程和正常流程合并, 通信复杂度为$O(n)$。
  • CBFT: 网状网络拓扑,采用三阶段投票协议, 消息达到pre-commited状态即锁定, 自适配视图切换流程, 通信复杂度为$O(n^2)$。

回顾与总结

 本文讨论了目前常见的BFT类共识算法,提出了一种可以更适合公网环境的CBFT协议,可以在满足安全性和活跃性的前提下,大大提高区块出块确认速度,满足区块链当下越来越高的共识速度需求。

参考文献

[1] M. J. Fischer, N. A. Lynch, and M. S. Paterson, “Impossibility of distributed consensus with one faulty process,”J. ACM, 1985.

[2] L. Lamport, R. Shostak, and M. Pease. The Byzantine Generals Problem. ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 4(3), 1982.

[3] M. Castro and B. Liskov. Practical byzantine fault tolerance. In OSDI,1999.

[4] E. Kokoris-Kogias, P. Jovanovic, N. Gailly, I. Khoffi, L. Gasser, and B. Ford, “Enhancing Bitcoin Security and Performance with Strong Consistency via Collective Signing,” 2016.

[5] TEAM T Z. Zilliqa TechnicalWhitepaper[J]. Zilliqa, 2017: 1–8.

[6] Guy Golan Gueta, Ittai Abraham, Shelly Grossman, Dahlia Malkhi, Benny Pinkas, Michael K. Reiter, Dragos-Adrian Seredinschi, Orr Tamir, Alin Tomescu,“a Scalable and Decentralized Trust Infrastructure”,2018.

[7] C. Unchained, “Tendermint Explained — Bringing BFT-based PoS to the Public Blockchain Domain.” [Online]. Available: https://blog.cosmos.network/tendermint-explained-bringing-bft-based-pos-to-the-public-blockchain-domain-f22e274a0fdb.

[8] M. Yin, D. Malkhi, M. K. Reiterand, G. G. Gueta, and I. Abraham, “HotStuff: BFT consensus in the lens of blockchain,” 2019.

[9] “EOS.IO Technical White Paper v2.” [Online]. Available: https://github.com/EOSIO/Documentation/blob/master/TechnicalWhitePaper.md.

[10] Dan Boneh, Manu Drijvers, Gregory Neven. "BLS Multi-Signatures With Public-Key Aggregation", 2018.

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。
列表为空,暂无数据
    我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
    原文