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COL:星云研究院:Avalanche論文解讀(一)_COLOR

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本文作者:星云研究院資深研究院湯載陽博士。華中科技大學計算機博士,日本會津大學和法國南巴黎國立電信學院訪問學者,研究方向包括分布式系統、無線網絡和區塊鏈共識,在TPDS、ICDCS等頂級期刊會議上發表過論文。上一篇介紹了Hyperledger相關工作,這一周我們來看看permissionlessblockchain有什么最新的研究。這篇論文“Avalanche:ThePowerofMetastableConsensus”實際上還沒有被正式接收,來自于Cornell的RobertKleinberg和EminGunSirer研究組。雖然還沒被接收,但仍然是一篇質量非常高的論文。個人覺得整個論文架構有一些說不上的奇怪,前半部分風格比較偏系統,后面的證明部分又略顯晦澀。同事告訴我這篇論文其實是由兩個同學共同完成,一個早期提出了理論模型,一個負責系統實現。這也是為什么我打算分兩篇來解讀的原因,不過很有可能后面的理論證明部分我看不懂就放棄寫第二篇了。Basics首先還是介紹下文中的一些基本概念。在任何基于復制狀態機的分布式系統,都需要滿足兩個特性,即安全性和活性,文中定義如下:P1.Safety.Notwocorrectnodeswillacceptconflictingtransactions.P2.Liveness.Anytransactionissuedbyacorrectclient(akavirtuoustransaction)willeventuallybeacceptedbyeverycorrectnode.在很多其他論文中,這兩個特性又稱之為consistency和liveness,這里就不糾結了。Slush論文首先提出了名為Slush的共識算法,也是整個協議簇中最簡單最基礎的部分。Slush是非拜占庭協議,意味著其不能容忍作惡節點的存在。作者抽象出一個“染色”問題:任何時刻所有節點可能處于{red,blue,⊥}三種狀態之一,共識就是如何通過節點間的通信使得所有節點最終的顏色一致。Slush算法描述如下:

動態 | 包含貢獻度證明(PoD)的星云新版主網將于2020年3月上線:據官方消息,包含貢獻度證明(PoD)的星云新版主網將于2020年3月上線。[2020/2/13]

算法解釋:在起始時刻,所有節點都是uncolored狀態;節點u循環發起Query,總共m輪,每輪隨機選擇k個樣本發送包含自身color的Query;當其他節點v收到一個Query時,則返回一個包括自己color的Respond,如果此時節點v還是uncolored狀態,則先將Query中的color更新為自己的color再Respond;一旦收集到k個Responds,節點u判斷是否存在某個color數大于等于αk,α>0.5表示一個協議參數。如果存在某個color滿足該閾值則將自身color更新為該color;如果沒有在限定時間收集到k個Responds,則u重新抽樣發送Query,直至收集到k個Respondsslush有如下優點:memoryless,每輪之間節點除了自身color不記錄額外信息;小樣本抽樣,不同于其他算法需要對所有節點發送請求,slush只需要發送k個請求;抗亞穩態,即便是50/50的初始狀態,也可以通過抽樣的隨機擾動打破平衡,然后反復抽樣放大優勢;如果m足夠大,算法可以保證所有節點都有同等機會被染色;但是slush并不能提供足夠強的拜占庭安全保證,如果存在拜占庭節點故意將自身color變成和主流color不一樣,則可能打亂平衡。因此slush并不是BFT,但為后續機制提供了基礎。Snowflake相比slush,第二個算法snowflake做了進一步改進,其中輪詢部分如下:

聲音 | 星云鏈創始人:IEO只是ICO的變種 快速融資對于創業團隊反而不好:星云鏈創始人徐義吉在《玉竹陪你迎牛市》欄目中表示:16年就已初步探索過IEO,只是ICO的變種,快速融資一大筆錢對于創業團隊反而不好,創業公司應該關注自己的核心業務,而不是管理資產。區塊鏈項目應該關注如何讓用戶使用到自己手上的Token,并參與到生態的建設中。在區塊鏈的世界里,每個人的數據和資產都應該是神圣不可侵犯的,所以每個人都應有話語權和投票權。[2019/3/22]

詳細分析:每個節點引入了一個計數器cnt變量,初始cnt=0,每當一輪Query返回的k個Responds某個color滿足≥αk,則將其cnt+1;如果滿足條件的color和自身color不同,則將自身color設定為該color,并且重置cnt;引入另一個安全系數β,當cnt大于β時,則最終確定該節點color,而不需要執行m次詢問。當給定一個ε-guarantee的拜占庭環境,Snowflake可以保證Safety和Liveness。Snowballsnowflake中每次color翻轉時cnt都會重置,理論上來說已經足夠安全。Snowball進一步作出改進,通過引入confidencecounter保證更加持久的可信度,使協議更難被攻擊。算法具體如下:

星云鏈激勵計劃首周冠軍產生,約合¥50萬的獎勵已發放:星云激勵計劃第一周已經順利結束,本周共收到822個應用。在通過評審的231個應用中,一款名為NAS手氣紅包的Dapp,摘下星云激勵計劃首周桂冠。5月19日,周冠軍10000個NAS獎勵已發放(折合人民幣50萬元)。剩余約170萬人民幣的獎勵將會陸續發放到其他獲獎者手上。星云鏈開發者激勵還在火熱進行中,獎池還有總計35萬個NAS等待發放。星云鏈(NAS)是致力于構建可持續升級的良性生態3.0公鏈。[2018/5/19]

詳細分析:對每個color都增加一個confidencecounter,例如d、d;每當一輪Query返回的k個Responds某個color'滿足≥αk,將該color'的d+1,如果d最大,則將自身col更變為該col’;進一步地,如果col’和上次Respond通過閾值的lastcol不一樣,則更新lastcol為col’,并且重置cnt;如果col’和上次Respond通過閾值的lastcol一樣,則cnt+1,當cnt大于β時,則最終確定該節點color。總的來說,Snowball中仍然是連續β滿足閾值條件的color才可能成為最終color,但confidencecounter的引入保證了最終確定的color同樣具有高信任度。AvalancheDAG作為論文中協議簇的最終版本,Avalanche將Snowball拓展為multi-decreeprotocol。為了適用于資產交易這樣的真實場景,Avalanche相比前三個算法引入了很多新概念,具體如下:

星云鏈NAS啟動激勵計劃,首日收到260個Dapp提交:激勵計劃實施首日,星云團隊共收到了260多個DApp。同時在提交Dapp當天,測試網遭到惡意DDOS攻擊,星云團隊第一時間修復了測試網,現已正常運行。基于良好的開發體驗,越來越多的開發者正在星云鏈上部署dapp。星云鏈(NAS)是致力于構建可持續升級的良性生態3.0公鏈。(已于3月29號主網上線)[2018/5/10]

圖中,每個方塊表示一筆交易,具有一對<chit,confidence>,可以看到顏色更深的方塊confidence更高。而每個交易都有一個沖突交易集,例如T9、T6和T7屬于同一個沖突交易集,即PT9=PT6=PT7,但由于T9具有更高的confidence,因此該交易集的preferredtx=T9。上面提到每個PT包括了pref和cnt兩個屬性,初始化的PT只有T本身,因此PT.pref=T,PT.cnt=0。當后續收到更多沖突交易后,PT集合增加,pref和cnt的更新則發生在收到Respond后。

Avalanche發送Query和收集Responds流程如下:

星云主網將于3月30日上線:據星云官方公眾號消息,星云主網將于北京時間3月30日13:00上線,為了使開發者能夠在和主網一致的環境中進行開發測試,星云團隊計劃重置整個測試網絡,使其升級到和主網一致的版本。[2018/3/27]

詳細分析:節點u找到新交易T(還未確定的交易,即

最后,跟比特幣一樣,Avalanche也把對最終交易的確認時間點和決定權交給了應用層。應用層通過自己定義的謂詞,把接受交易的風險加入考慮。確認一筆交易可以通過一個叫做“safeearycommitment”的動作來完成。對于誠實交易T(virtuoustransaction),如果它是在包含它的沖突交易集PT中的唯一交易,并且受到的Chit超過閾值β1,那么就認為T是可以接受的。如果一個誠實交易T由于liveness問題沒被接受,那么它依然可以通過重新選擇不同的parents交易來被接受。由于不同的交易只會消費和生成自己的UTXO,彼此互不相干,因此,任何交易都可以重新選擇parents。至此,Avalanche整個流程介紹完畢,抽象而言,節點間的通信如下所示:

Experiments實驗部分主要包括了對Throughput和Scalability測試,這里簡單放下結果。

總結下來就是,Avalanche可以保證在節點規模在2000左右時,仍然有將近7000TPS。如此之高的性能得益于三點:Avalanche本質上來說就是DAG,在只需要保證偏序的情況下,可以允許更多的并發,而傳統的BFT策略則是需要保證Linearizability,開銷更大。PS:很難簡單地評價兩者那種更好,因為在有智能合約運行的場景下,只保證偏序是顯然不夠的。Avalanche不存在Leader,后者則可能成為性能瓶頸;每個節點通過采樣只和k個其他節點通信,因此在網絡規模增加時通信開銷也不會增加太多。難得的是,論文復現了Algorand和Conflux的實現,并且做了橫向比較,為了統一,這里全部采用Bitcoin的transaction平均數據規模。結果如下:TPS:Bitcoin為3~7,Algorand為874,Conflux為3355,Avalanche為3400;Latency:Bitcoin為10~60mins,Algorand為50s,Conflux為7.6~13.8mins,Avalanche為1.35s;Thinking:可以發現,同樣都為DAG,Avalanche和Conflux在TPS上幾乎一樣,實際上最原始的GHOST也能達到這個級別的性能。所以個人認為單從TPS上而言,Avalanche并沒有太大提升。論文中作者承認cryptographicverification是當前一個主要性能瓶頸,但個人認為另一個瓶頸在于節點處理Query的環節,當中需要判斷交易TisSTRONGLYPREFERRED,而這一步實際上需要遍歷T所有的祖先交易的沖突交易集合,隨著交易的增加這個開銷將會變得非常大。盡管作者不愿意在論文中引用IOTA的工作,但兩者確實有很多相似之處,核心思想都是優先保證誠實節點的liveness。但兩者都缺少economicincentive,并不能消除拜占庭節點的作惡動機。

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