按某文分类将共识机制算法分为:证明类(适用于较大范围的区块链平台,可参考分层或者较大用户结合跨链技术一起使用),拜占庭故障类(主要包括拜占庭容错类算法,PBFT、RBFT等一些改进算法,为了解决一些拜占庭将军问题 ,防止恶意节点影响主节点决策和一些失信问题),失效停止失效(raft类为主,可考虑相关算法PAXO等分布式一致性算法,鲁棒性网络容纳故障节点),能源电力领域考虑多使用POS、POA(以太坊网络共识),PBFT raft(fabric网络使用的共识),所以若有相应的平台选定则可不用考虑共识问题,例如利用POS的原理,选择相对发电贡献大的运营商为主节点共识,又或者权威节点确定情况下采用raft手动超时选定主节点 以下相关算法均列举了国内外典型项目以及电力交易中考虑较多的hash计算量问题 可扩展性问题等。 参考:面向电力领域的区块链核心算法应用综述 A Survey on Efficient Consensus Mechanism for Electricity Information Acquisition
DPOS(Delegated Proof of Share),代理权益证明共识机制,是一种 基于投票选举的共识算法,类似代议制民主。 DPOS 共识由 BitShares(比特股)社区首先提出,它与 POS 共识的主要 区别在于节点选举若干代理人,由代理人验证和记账。 DPOS 共识机制不需要挖矿,也不需要全节点验证,而是由有限数量的见 证节点进行验证,因此是简单、高效的。 EOS 结合了 DPOS 和 BFT(拜占庭容错算法)的特性,在区块生成后即进 入不可逆状态,因而具有良好的最终性。 (2) Cardano Cardano 实行的共识机制 Ouroboros 可认为是 DPOS 共识的一个变种, 而 Cardano 团队更愿意将其表述为 Dynamic POS。
Raft 共识算法3-日志复制Raft算法中译版地址:https://object.redisant.com/doc/raft%E4%B8%AD%E8%AF%91%E7%89%88-2023%E5%B9% Raft 维护了以下属性,它们共同构成了 @fig3 中的日志匹配(Log Matching )属性:如果不同日志中的两个条目具有相同的索引和任期,则它们存储相同的命令。 2 或任期 3 中的任何条目被提交之前,服务器再次崩溃并保持停机几个任期。 领导者永远不会覆盖或删除自己日志中的条目(@fig3 中的领导者仅附加(Leader Append-Only)属性)。 这种日志复制机制展示了第 2 节中描述的理想的共识属性:只要大多数服务器正常运行,Raft 就可以接受、复制和应用新的日志条目; 在正常情况下,可以通过单轮 RPC 将新条目复制到集群的大多数; 单个慢速跟随者不会影响性能
本节对Raft算法进行了完善,增加了对哪些服务器可以被选为领导者的限制条件。该限制确保了任何给定任期的领导者都包含了之前任期中承诺的所有条目(图3中的Leader Completeness属性)。 在任何基于领导者的共识算法中,领导者最终必须存储所有承诺的日志条目。在一些共识算法中,例如Viewstamped Replication[22],即使最初不包含所有已承诺的条目,也可以选出一个领导者。 在其他共识算法中,如果一个新的领导者重新复制之前 "任期"中的条目,它必须用新的 "任期号 "来做。Raft的方法使得对日志条目的推理更加容易,因为它们在不同的时间和不同的日志中保持着相同的任期编号。 此外,与其他算法相比,Raft的新领导从以前的任期中发送较少的日志条目(其他算法必须发送多余的日志条目,在它们被提交之前对其重新编号)。 3.
RPCA概述 目前,针对决拜占庭将军问题,已经有几种可行的解决方案,比如比特币与以太坊采用的POW算法,HyperLedger采用的PBFT算法。 通过以上解决方案,RPCA实现了一种高性能,同时拥有较高拜占庭容错的算法。RPCA算法已经应用在Ripple共识协议中。 2. 另外,可用性的其它方面包括达成正确性与一致性需要的算力水平、为避免一个用户被欺诈所应用的算法复杂度等。 RPCA算法就能很好的解决以上三个问题。 3. 候选集”做一个并集,并对每一个交易进行投票; 3 UNL中的服务节点交流交易的投票结果,达到一定投票比例的交易会进入到下一轮,达不到比例的交易要么被丢弃,要么进入到下一次共识过程的候选集中; 在最终轮中 在高效沟通的前提下,RPCA算法能保证每3秒左右就能产生一个区块,Ripple官方给出的tps数据是1500。这样的性能基本能满足一般的生产需求。
背景:共识机制-所谓共识,就是多个节点对某个事情达成一致的看法,即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。 raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。 在一些资料上经常将paxos算法和PBFT算法和raft做比较,paxos由于其复杂和难以理解,所以大多数人会选择直接理解raft,在电力领域的共识机制研究大多会选择在POS和POW上改进,而一些资料也将 由于作者是研究能源电力的,所以在下面结合电力领域,对raft算法的应用做一些论文梳理: 基于区块链的可信部分共识 基于区块链的网端数据监管机制 主要在监管链的部分将监管部门设为主节点进行管理。 后话:现在在对raft结合电力领域的研究还较少,作者认为主要原因还在于raft算法适用范围较小,而电力市场又属于一个比较复杂的市场,但跟一些传统的共识算法相比较还是有很大的应用空间。 参考来源: [1]基于区块链的可信光网络资源共识研究 [2]基于区块链的能源调度交易与安全监管研究 [3]Research on Distributed New Energy Information Interconnection
Raft 算法是目前应用广泛的分布式共识算法,在许多知名的开源项目比如 etcd 中,都有 Raft 的身影。 同时,随着 MIT6.824 课程的普及,Raft 俨然成为了最广为人知的分布式共识算法。 上面这句话引自 Raft 论文,即 Raft 是一个用于管理复制式日志的共识算法。 这里有两个问题,什么是复制式日志?什么是共识? 这里的 共识模块 采用的就是 Raft 这样的共识算法,它来保证各个节点上 日志 的一致性。 一个共识算法应该做到可以 保证所有节点上的状态机以相同的顺序执行相同的日志,最后得到相同的状态,产生相同的结果,达成共识 。
文章前言 共识算法是区块链项目的核心之一,每一个运行着的区块链都需要一个共识算法来保证出块的有效性和有序性,在以太坊的官方源码中,有两个共识算法—clique和ethash,它们位于以太坊项目的consensus )共识算法,用于正式网络。 共识引擎 Engine接口定义了共识引擎需要实现的所有函数,实际上按功能可以划分为2类: 区块验证类:以Verify开头,当收到新区块时,需要先验证区块的有效性 区块盖章类:包括Prepare/Finalize 进行POW计算,填充nonce值 源码分析 ethash ethash目录结构如下所示: ├─ethash │ algorithm.go // Dagger-Hashimoto算法实现 = 0 { return errWrongDifficulty } } return nil } 前期准备 Prepare用于实现共识引擎,它提供了所有共识字段以便运行事务
串行交易引发的吞吐量瓶颈 上次我们讲到GHOST算法[2],它在中本聪共识的基础上提出的确定主链的算法,在保障了在高吞吐量的同时还保障了安全性(即不容易分叉,依然保证51%攻击)。 但是GHOST算法的吞吐量是否还有进一步的提升空间呢? 答案是肯定的! Conflux团队注意到不论是中本聪共识还是GHOST共识,他们都是只维护一条主链,非主链的区块则被抛弃了,因此也就导致了这些被丢弃的块不能为整个区块链系统提供安全性,并且也降低了吞吐量(因为这些块被抛弃了 确定epoch包含的区块的划分原则是需要同时满足以下两个条件: •该区块可以通过枢轴链的父边或者引用边遍历到•该区块没有被之前的epoch包含 3.根据happens-before原则(就是谁在谁前面) 因此可见,Conflux提出的共识算法已经不在是PoW公链性能上的共识瓶颈!
拜占庭容错算法的基本原理 拜占庭容错算法的核心思想是通过多次信息交换和验证,确保在大多数节点正常的情况下,系统能够达成一致性决策。 达成共识:根据收集到的有效消息,节点达成最终决策。 拜占庭容错算法的应用 区块链技术 拜占庭容错算法是区块链技术的基础,特别是在私有链和联盟链中。 例如,Hyperledger Fabric 中采用了 PBFT 作为其共识机制,确保在有限的恶意节点存在下,区块链系统能够正常运作。 UML 示例 为了更好地理解拜占庭容错算法的工作原理,下面我们使用 UML 绘制一个 PBFT 算法的流程图。
现在,我们将讨论各种共识算法以及它们是如何工作的。 1、基于工作证明(Proof of Work PoW) 工作证明是用来选择下一个区块生成的矿工。比特币使用这种PoW共识算法。 PoW共识算法涉及通过采矿过程验证交易。 挖矿 工作证明(Proof of Work)共识算法涉及解决一个具有计算挑战性的难题,以便在比特币区块链中创建新的区块。 PoW中使用的常见加密协议:最广泛使用的工作证明共识是基于SHA-256,作为比特币的一部分被引入。其他包括Scrypt、SHA-3、scrypt-jane、scrypt-n等。 Castro在90年代末推出的一种共识算法。 我们的目标是让所有诚实的节点利用多数规则帮助达成关于系统状态的共识。 一个实用的拜占庭容错系统可以在以下条件下运行:恶意节点的最大数量不能大于或等于系统中所有节点的1/3。
RChain的Casper共识算法是基于Vlad Zamfir的correct-by-construction共识协议和CTO Greg Meredith和其他RChain成员讨论而来的。 1、通用预估安全协议 一个预估安全协议需要以下内容: 1)一个可能共识的值的集合C 2)一个逻辑Lc,用来判断集合C中的元素声明的命题是正确或者是错误 3)一个分类,∑代表协议,∑中的对象是协议状态和态射的协议执行 与链结构相反,DAG结构的原因在于共识协议的某些部分需要多个父块指针。 这里我们选择的是greedy heaviest observed sub-tree (GHOST) 算法,它会选择得分最高的区块来继续这个结构。 3、有没有可能操纵共识协议来获得免费的存储?也就是说,因为共识的历史需要作为证据永久存储,那这些信息是否可以由客户端使用,而不需要支付适当的存储费用。
BB%E8%AF%91-In-Search-of-an-Understandable-Consensus-Algorithm-%E2%80%94%E2%80%94-Raft%E7%AE%97%E6%B3% v=YbZ3zDzDnrw https://www.youtube.com/watch? 不可能, 细节: CAP和ACID一致性区别 CAP理论的一致性是保证同样一个数据在所有不同服务器上的拷贝都是相同的,是共识,不相同的就踢掉 Consensus algorithms ,排除异己 第三领导选取(leader election)、 https://raft.github.io/ 每一个服务器一定会处于以下三种状态中的一个:领导人、候选人、追随者 s5 ---->s3 ?
Paxos 共识算法家族若要说到共识算法,那一定会提及 Paxos,原因是 Paxos 刚被提出时缺少工程面的实作细节,比较像个理论框架,导致后面有实作细节的算法看起来都像 Paxos,甚至有人会说「这世界只有一种共识算法 共识算法分类 — BFT vs. CFT从解决的问题类型来看,共识算法分成两种,分别是 拜占庭容错算法 (Byzantine Fault Tolerance, BFT)与 故障容错算法 (Crash Fault Tolerance, CFT 从论文名称就可以看出作者们有多想表达其他共识机制不好理解,一个好理解的算法最大的优点就是,在工程面上不容易出错,这也导致了 2013 年后的新系统如果需要强一致性,通常会优先考虑 Raft,像是 2013 CockroachDB 等等;好理解的另一个优势就是实作的人相当多,所以可以找到相当多的参考实现,大家上 GitHub 搜寻 Paxos 及 Raft ,就会发现两者光是在 Repostiory 数量就有近 3
作为区块链的关键核心技术,BFT共识算法是确保区块链安全可靠运行、提升区块链扩展能力和运行性能的核心算法。 为设计完全实用的异步共识算法,中科院软件所于 2015 年开展“小飞象算法”研究工作。 ;通过一种创新性的多值拜占庭共识应用,将对交易的共识转换为对“证明”的共识,使“小飞象算法”在容忍 1/3 的恶意节点的同时,突破异步共识算法在性能上的设计挑战。 “小飞象算法”的创造性突破,不仅解决了异步共识算法设计的理论难题,而且在性能上大幅提升,并全面超越当前工业界采用的“蜜獾算法”,从而成为国际首个完全实用的异步共识算法。 www.zhihu.com/question/55794026/answer/2314619933 https://blog.csdn.net/m_iNoError/article/details/116028347 (3)
文章内容源自“长安链ChainMaker”官方微信公众号 本次长安链“核心开发者说”线上直播活动我们将为大家带来主题内容:详解共识算法及长安链共识设计。 不同的共识算法有各自的优劣势和使用场景,长安链自v1.1.0开源版本起支持Solo、Raft、TBFT、HotStuff 四种共识类型,四种共识对比如下: 近期长安链发布的1.2.0版本新增了对于DPoS 共识算法的支持。 想了解主流共识算法的基础原理和优缺点,长安链的共识设计,以及长安链1.2.0版本共识算法使用场景及特性? 7月13日晚19点-20点,我们邀请到长安链核心开发者邵珠光,为大家详细讲解常见的共识算法使用场景及长安链共识算法的设计与思考,欢迎大家扫码进群参与活动!
2015年,以色列的学者Yonatan Sompolinsky和Aviv Zohar就提出了一种The Greedy Heaviest-Observed Sub-Tree (GHOST)贪婪最重可观测子树算法 论文链接:共识算法相关paper:Secure High-Rate Transaction Processing in Bitcoin[1] 那么GHOST又是如何做的? 具体的算法如下,输入整个树结构的区块链,输出最终主链的最后一个区块B: ? 该算法,从创世区块(Genesis)开始,每次分叉就选取最重子树,直到确定完主链的序。 还是拿图中的例子,最终选取的主链是 0, 1B, 2C, 3D, 4B。 那么GHOST能否保证能够唯一的确定主链吗?相对于比特币他的安全性又如何?GHOST算法对吞吐量的影响又如何呢? 3.吞吐量和安全性:如下图,随着区块生成速度λ(每秒产生的区块数)增加,GHOST的吞吐量相对于最长链Longest Chain规则没有太多下降,并且安全性没有任何下降,而最长链的安全性却指数下降 ?
最快求得解的节点,则可以视为挖矿胜出,取得其他节点的共识。 PoW共识算法从经济角度,可以自然做到防止区块链分叉(区块链分叉的本质就是网络各节点对区块链的生成产生分歧,无法达成共识)。 这些算法通常以其弹性t作为特征,t表示算法可以应付的错误进程数。很多经典算法问题只有在t小于n/3时才有解,如拜占庭将军问题,其中n是系统中进程的总数。 从当前的出块见证人看来,他生产了一个区块,并全网广播,然后陆续收到了其他见证人对此区块的确认,在收到 2/3 见证人确认的瞬间,区块(包括其中的交易)就不可逆了。 交易确认时间大大缩短,从 45 秒缩短至 3 秒左右(主要为等待生产区块的时间)。 EOS原来是采用DPoS,为了效率采用PBFT 和 DPOS结合的BFT-DPoS,理论确认速度大大提升。
@(Raft共识算法)[CAP定理|Paxos|解读Raft] 马克飞象 [TOC] 1. 但是分布式系统是无法避免分区的,两阶段的提交算法(如ZooKeeper等)主要考虑了这种设计 3. raft是一个共识算法(consensus algorithm),所谓共识,就是多个节点对某个事情达成一致的看法,即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。 这些年最为火热的加密货币(比特币、区块链)就需要共识算法,而在分布式系统中,共识算法更多用于提高系统的容错性,比如分布式存储中的复制集(replication)。 raft协议就是一种leader-based的共识算法,与之相应的是leaderless的共识算法。
Tendermint共识算法技术实现1. Tendermint共识算法tendermint共识算法是拜占庭容错算法,也是最多容忍不超过1/3的恶意节点。 tendermint共识主要有一下几个阶段:NewHeight、NewRound、Propose、Prevote、Precommit、Commit。作为一个BFT类的共识算法。 Commit阶段Commit阶段是共识流程的最后阶段了,如果收到了针对本轮次的2/3+1个precommit投票,并且之前也收到了对应这个precommit集的proposal,则会commit block 活性:tendermint采用了各阶段的超时机制(采用的2/3+1的任意投票开启计时器),因此就算没有达成某个Round的共识,也会超时进入一个新的Round,并且有lock-unlock保证安全性。 Tendermint共识算法和PBFT共识算法的比较:相同点:都属于BFT类型的算法,最多容忍不超过1/3的恶意节点。