共识机制比较

Posted 2021-10-30 zgdl1789

共识

CAP理论

一致性consistency

服务可用性availability:请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待

分区容错性partition-tolerance：网络分区情况下，被分割的节点仍能对外服务

tendermint

协议中的参与者叫着 “验证人”（validator）。他们轮流对交易区块进行提议，并对这些区块进行投票。区块会被提交到链上，每一个块占据一个“高度”（height）。提交块可能会失败，如果失败，协议就会开始下一轮的提交，并且一个新的验证人会继续提交那个高度的区块。要想成功提交一个块，需要有两个阶段的投票：“预投票”（pre-vote）和“预提交”（pre-commit）。在同一轮提交中，只有超过 2/3 的验证人对同一个块进行了预提交，这个块才能被提交到链上。
　　上图右下角有一对夫妇在跳波卡舞，因为验证人做的事情就像是在跳波卡舞。当超过 2/3 的验证人对同一个块进行了预投票，我们就把它叫做一个“波卡”（polka）。每一个预提交都必须被同一轮中的一个波卡所证明。
　　由于一些原因，验证人可能在提交一个块时失败：当前提议者可能离线了，或者网络非常慢。Tendermint 允许他们证实一个验证人应该被跳过。在进行下一轮的投票前，验证人会等待一小段时间从提议者那里接收一个完整的提议块。这种对于超时的依赖，使得 Tendermint 成为了一个弱同步协议，而非一个异步协议。但是，协议的剩余部分都是异步的，只有在接收到超过 2/3 的验证人集合时，验证人才会采取下一步操作。Tendermint 能够简化的一个原因就是它使用了同样的机制来提交一个块和跳过直接进入下一轮。
　　基于不到 1/3 的验证人是拜占庭节点的前提，Tendermint 保证了永远都不会违背其安全性 – 也就是说，验证人永远不会在同一高度提交冲突块。为了达到这一点，它引入了一些 “锁定”（locking）的规则，这些规则对流程图中的路径进行了模块化。一旦一个验证人预提交了一个块，它就被“锁定”在了那个块上。然后，

1. 它必须为被锁定的那个块进行预投票
2. 只有在之后的轮中，有了那个块的一个波卡，它才能够解锁，并为一个新块进行预提交。

PAXOS

raft

leader选举过程

Raft通过心跳机制发起leader选举。节点都是从follower状态开始的，如果收到了来自leader或candidate的RPC，那它就保持follower状态，避免争抢成为candidate。Leader会发送空的AppendEntries RPC作为心跳信号来确立自己的地位，如果follower一段时间(election timeout)没有收到心跳，它就会认为leader已经挂了，发起新的一轮选举。

选举发起后，一个follower会增加自己的当前term编号并转变为candidate。它会首先投自己一票，然后向其他所有节点并行发起RequestVote RPC，之后candidate状态将可能发生如下三种变化:

• 赢得选举,成为leader: 如果它在一个term内收到了大多数的选票，将会在接下的剩余term时间内称为leader，然后就可以通过发送心跳确立自己的地位。(每一个server在一个term内只能投一张选票，并且按照先到先得的原则投出)
• **其他server成为leader：**在等待投票时，可能会收到其他server发出AppendEntries RPC心跳信号，说明其他leader已经产生了。这时通过比较自己的term编号和RPC过来的term编号，如果比对方大，说明leader的term过期了，就会拒绝该RPC,并继续保持候选人身份; 如果对方编号不比自己小,则承认对方的地位,转为follower.
• 选票被瓜分,选举失败: 如果没有candidate获取大多数选票, 则没有leader产生, candidate们等待超时后发起另一轮选举. 为了防止下一次选票还被瓜分,必须采取一些额外的措施, raft采用随机election timeout的机制防止选票被持续瓜分。通过将timeout随机设为一段区间上的某个值, 因此很大概率会有某个candidate率先超时然后赢得大部分选票.

日志复制过程

一旦leader被选举成功，就可以对客户端提供服务了。客户端提交每一条命令都会被按顺序记录到leader的日志中，每一条命令都包含term编号和顺序索引，然后向其他节点并行发送AppendEntries RPC用以复制命令(如果命令丢失会不断重发)，当复制成功也就是大多数节点成功复制后，leader就会提交命令，即执行该命令并且将执行结果返回客户端，raft保证已经提交的命令最终也会被其他节点成功执行。leader会保存有当前已经提交的最高日志编号。顺序性确保了相同日志索引处的命令是相同的，而且之前的命令也是相同的。当发送AppendEntries RPC时，会包含leader上一条刚处理过的命令，接收节点如果发现上一条命令不匹配，就会拒绝执行。

zab

Casper

是一种基于保证金的经济激励共识协议(security-deposit based economic consensus protocol)，是以太坊的下一代共识算法。

HotStuff

是基于View的的共识协议，View表示一个共识单元，共识过程是由一个接一个的View组成。在一个View中，存在一个确定Leader来主导共识协议，并经过三阶段投票达成共识，然后切换到下一个View继续进行共识。假如遇到异常状况，某个View超时未能达成共识，也是切换到下一个View继续进行共识。

Basic hotStuff基础版本的共识协议，一个区块的确认需要三阶段投票达成后再进入下一个区块的共识。pipeline hotStuff是流水线的共识协议，提高了共识的效率。

HotStuff是基于View的的共识协议，View表示一个共识单元，共识过程是由一个接一个的View组成。在一个View中，存在一个确定Leader来主导共识协议，并经过三阶段投票达成共识，然后切换到下一个View继续进行共识。假如遇到异常状况，某个View超时未能达成共识，也是切换到下一个View继续进行共识。

Basic hotStuff基础版本的共识协议，一个区块的确认需要三阶段投票达成后再进入下一个区块的共识。pipeline hotStuff是流水线的共识协议，提高了共识的效率。

一个区块的确认需要三阶段投票达成后再进入下一个区块的共识。pipeline hotStuff是流水线的共识协议，提高了共识的效率。

PBFT

PBFT算法流程：

PBFT算法前提，采用密码学算法保证节点之间的消息传送是不可篡改的。

PBFT容忍无效或者恶意节点数：f，为了保障整个系统可以正常运转，需要有2f+1个正常节点，系统的总节点数为：|R| = 3f + 1。也就是说，PBFT算法可以容忍小于1/3个无效或者恶意节点，该部分的原理证明请参考PBFT论文，下文有链接地址。

PBFT是一种状态机副本复制算法，所有的副本在一个视图（view）轮换的过程中操作，主节点通过视图编号以及节点数集合来确定，即：主节点 p = v mod |R|。v：视图编号，|R|节点个数，p：主节点编号。

PBFT算法主体实现流程图如下：

PBFT算法流程

以下详细说明，每个主体流程内容：

\\1. REQUEST：

客户端c向主节点p发送<REQUEST, o, t, c>请求。o: 请求的具体操作，t: 请求时客户端追加的时间戳，c：客户端标识。REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)。客户端对请求进行签名。

\\2. PRE-PREPARE：

主节点收到客户端的请求，需要进行以下交验：

a. 客户端请求消息签名是否正确。

非法请求丢弃。正确请求，分配一个编号n，编号n主要用于对客户端的请求进行排序。然后广播一条<<PRE-PREPARE, v, n, d>, m>消息给其他副本节点。v：视图编号，d客户端消息摘要，m消息内容。<PRE-PREPARE, v, n, d>进行主节点签名。n是要在某一个范围区间内的[h, H]，具体原因参见垃圾回收章节。

\\3. PREPARE：

副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。正确请求，副本节点i向其他节点包括主节点发送一条<PREPARE, v, n, d, i>消息, v, n, d, m与上述PRE-PREPARE消息内容相同，i是当前副本节点编号。<PREPARE, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录PRE-PREPARE和PREPARE消息到log中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。

\\4. COMMIT：

主节点和副本节点收到PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. n是否在区间[h, H]内。

d. d是否和当前已收到PRE-PPREPARE中的d相同

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的PREPARE消息，则向其他节点包括主节点发送一条<COMMIT, v, n, d, i>消息，v, n, d, i与上述PREPARE消息内容相同。<COMMIT, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录COMMIT消息到日志中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。记录其他副本节点发送的PREPARE消息到log中。

\\5. REPLY：

主节点和副本节点收到COMMIT消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点COMMIT消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的COMMIT消息，说明当前网络中的大部分节点已经达成共识，运行客户端的请求操作o，并返回<REPLY, v, t, c, i, r>给客户端，r：是请求操作结果，客户端如果收到f+1个相同的REPLY消息，说明客户端发起的请求已经达成全网共识，否则客户端需要判断是否重新发送请求给主节点。记录其他副本节点发送的COMMIT消息到log中。

垃圾回收：

在上述算法流程中，为了确保在View Change的过程中，能够恢复先前的请求，每一个副本节点都记录一些消息到本地的log中，当执行请求后副本节点需要把之前该请求的记录消息清除掉。最简单的做法是在Reply消息后，再执行一次当前状态的共识同步，这样做的成本比较高，因此可以在执行完多条请求K（例如：100条）后执行一次状态同步。这个状态同步消息就是CheckPoint消息。

副本节点i发送<CheckPoint, n, d, i>给其他节点，n是当前节点所保留的最后一个视图请求编号，d是对当前状态的一个摘要，该CheckPoint消息记录到log中。如果副本节点i收到了2f+1个验证过的CheckPoint消息，则清除先前日志中的消息，并以n作为当前一个stable checkpoint。

这是理想情况，实际上当副本节点i向其他节点发出CheckPoint消息后，其他节点还没有完成K条请求，所以不会立即对i的请求作出响应，它还会按照自己的节奏，向前行进，但此时发出的CheckPoint并未形成stable，为了防止i的处理请求过快，设置一个上文提到的高低水位区间[h, H]来解决这个问题。低水位h等于上一个stable checkpoint的编号，高水位H = h + L，其中L是我们指定的数值，等于checkpoint周期处理请求数K的整数倍，可以设置为L = 2K。当副本节点i处理请求超过高水位H时，此时就会停止脚步，等待stable checkpoint发生变化，再继续前进。

View Change：

如果主节点作恶，它可能会给不同的请求编上相同的序号，或者不去分配序号，或者让相邻的序号不连续。备份节点应当有职责来主动检查这些序号的合法性。如果主节点掉线或者作恶不广播客户端的请求，客户端设置超时机制，超时的话，向所有副本节点广播请求消息。副本节点检测出主节点作恶或者下线，发起View Change协议。

副本节点向其他节点广播<VIEW-CHANGE, v+1, n, C, P, i>消息。n是最新的stable checkpoint的编号，C是2f+1验证过的CheckPoint消息集合，P是当前副本节点未完成的请求的PRE-PREPARE和PREPARE消息集合。

当主节点p = v + 1 mod |R|收到2f个有效的VIEW-CHANGE消息后，向其他节点广播<NEW-VIEW, v+1, V, O>消息。V是有效的VIEW-CHANGE消息集合。O是主节点重新发起的未经完成的PRE-PREPARE消息集合。PRE-PREPARE消息集合的选取规则：

\\1. 选取V中最小的stable checkpoint编号min-s，选取V中prepare消息的最大编号max-s。

\\2. 在min-s和max-s之间，如果存在P消息集合，则创建<<PRE-PREPARE, v+1, n, d>, m>消息。否则创建一个空的PRE-PREPARE消息，即：<<PRE-PREPARE, v+1, n, d(null)>, m(null)>, m(null)空消息，d(null)空消息摘要。

副本节点收到主节点的NEW-VIEW消息，验证有效性，有效的话，进入v+1状态，并且开始O中的PRE-PREPARE消息处理流程。

总结：

PBFT算法由于每个副本节点都需要和其他节点进行P2P的共识同步，因此随着节点的增多，性能会下降的很快，但是在较少节点的情况下可以有不错的性能，并且分叉的几率很低。PBFT主要用于联盟链，但是如果能够结合类似DPOS这样的节点代表选举规则的话也可以应用于公联，并且可以在一个不可信的网络里解决拜占庭容错问题，TPS应该是远大于POW的。