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    一種結(jié)合BLS簽名的可拜占庭容錯(cuò)Raft算法

    2020-01-17 03:07:46王日宏張立鋒徐泉清

    王日宏,張立鋒,周 航,徐泉清

    1.青島理工大學(xué)信息與控制工程學(xué)院,山東青島266520

    2.螞蟻金服,杭州310012

    近幾年,作為比特幣底層技術(shù)的區(qū)塊鏈技術(shù)取得了重大發(fā)展[1].所謂區(qū)塊鏈,概括來說,就是去中心化的分布式記賬本,綜合了密碼學(xué)、分布式原理等[2].它通過加密鏈?zhǔn)絽^(qū)塊結(jié)構(gòu)完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),利用共識(shí)算法驗(yàn)證數(shù)據(jù).區(qū)塊鏈的產(chǎn)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)乃至整個(gè)社會(huì)信用機(jī)制的建立帶來了至關(guān)重要的影響.

    作為區(qū)塊鏈核心部分的共識(shí)算法主要分為非拜占庭容錯(cuò)共識(shí)算法和拜占庭容錯(cuò)(Byzantine fault tolerance, BFT)共識(shí)算法.非拜占庭容錯(cuò)共識(shí)算法的發(fā)展由來已久,例如:文獻(xiàn)[3]提出了一個(gè)在副本出現(xiàn)宕機(jī)情況下仍能正常工作的主從節(jié)點(diǎn)備份算法;文獻(xiàn)[4]提出了Paxos 算法;文獻(xiàn)[5]在文獻(xiàn)[4]的基礎(chǔ)上提出了更容易理解的Raft算法,并憑借著高可拓展性和高吞吐量的優(yōu)勢在聯(lián)盟鏈中得到了應(yīng)用.文獻(xiàn)[6]就在Quorum 項(xiàng)目中將Raft 算法作為可選算法.針對(duì)Raft 算法無法實(shí)現(xiàn)拜占庭容錯(cuò)問題,提出了一種結(jié)合Raft 算法優(yōu)勢的拜占庭容錯(cuò)算法.

    拜占庭容錯(cuò)算法可以分為3 類:狀態(tài)機(jī)拜占庭容錯(cuò)算法、帶可信部件的拜占庭容錯(cuò)算法和針對(duì)區(qū)塊鏈應(yīng)用場景進(jìn)行優(yōu)化的拜占庭容錯(cuò)算法.狀態(tài)機(jī)拜占庭系統(tǒng)的代表算法主要是PBFT 算法及其改進(jìn)算法,例如沒有主節(jié)點(diǎn)排序(hybrid quorum, HQ)算法[7]、基于投機(jī)的Zyzzyva 算法[8]、基于拜占庭鎖的Zzyzx 算法[9]、優(yōu)化主節(jié)點(diǎn)切換代價(jià)的Spining 算法[10]等.帶有可信部件的拜占庭系統(tǒng)的代表算法主要包括A2M[11]和MinBFT[12]等,其主要思路是利用可信硬件解決節(jié)點(diǎn)模棱兩可問題,從而提升拜占庭容錯(cuò)能力,實(shí)現(xiàn)了2f+1 的拜占庭容錯(cuò)能力.針對(duì)區(qū)塊鏈應(yīng)用場景進(jìn)行優(yōu)化的拜占庭容錯(cuò)算法主要包括權(quán)益證明(proof of stake, PoS)與實(shí)用拜占庭容錯(cuò)(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)結(jié)合的Tendermint[13]、股份授權(quán)證明(delegated proof of stake, DPoS)[14]與PBFT結(jié)合的授權(quán)拜占庭容錯(cuò)(delegated Byzantine fault tolerance, dBFT)[15].除此之外,在區(qū)塊鏈中還有一類基于密碼學(xué)的共識(shí)算法,如采用聚合簽名降低通信復(fù)雜度的Byzcoin[16]、采用可驗(yàn)證隨機(jī)數(shù)的Algorand 以及利用閾值簽名實(shí)現(xiàn)異步共識(shí)的HoneyBadgerBFT[17].

    通過對(duì)已有拜占庭容錯(cuò)算法進(jìn)行分析,提出了結(jié)合BLS 閾值簽名[18]實(shí)現(xiàn)Raft 算法的拜占庭容錯(cuò)算法(Raft Byzantine fault tolerance, RBFT).該算法實(shí)現(xiàn)了Leader 節(jié)點(diǎn)選舉和日志復(fù)制過程的拜占庭容錯(cuò),同時(shí)又保證了O(n)的算法復(fù)雜度,并且提出了安全狀態(tài),保證了算法的最終一致性[19].

    針對(duì)Raft 算法中的問題,RBFT 算法進(jìn)行了如下改進(jìn):

    1)將BLS 簽名與Raft 算法中的消息傳遞過程結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了Leader 節(jié)點(diǎn)選舉和日志復(fù)制過程的拜占庭容錯(cuò).

    2)基于增量哈希提出了安全狀態(tài),能保證算法在每輪共識(shí)完成之后的一致性,進(jìn)一步保證了算法的安全性.

    3)提出了結(jié)合Raft 算法超時(shí)時(shí)間機(jī)制的選舉方案,簡化了傳統(tǒng)BFT 算法在視圖切換過程中的算法復(fù)雜度.

    4)引入客戶端監(jiān)控機(jī)制以動(dòng)態(tài)監(jiān)測Leader 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行情況,避免了拜占庭Leader 節(jié)點(diǎn)消極反饋情況的發(fā)生.

    1 背景知識(shí)

    1.1 Raft 算法

    Raft 算法是一種非拜占庭容錯(cuò)的狀態(tài)機(jī)副本復(fù)制算法[5],分為3 種狀態(tài)模型:Follower、Candidate 和Leader.狀態(tài)轉(zhuǎn)化模型如圖1所示.

    圖1 Raft 算法狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖Figure 1 State transition diagram of Raft algorithm

    在Raft 共識(shí)算法中,消息包含RequestVote 和AppendEntries 兩種消息.當(dāng)Leader 節(jié)點(diǎn)宕機(jī)時(shí),Candidate 在選舉時(shí)通過RequestVote 消息可以獲取Follower 的唯一投票.Leader 節(jié)點(diǎn)通過AppendEntries 消息發(fā)送日志條目到Follower 節(jié)點(diǎn),此時(shí)AppendEntries 消息中包含心跳(heartbeat)信息,以證明Leader 節(jié)點(diǎn)能正常運(yùn)行.兩種消息的存在,讓Raft 節(jié)點(diǎn)間在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交流的同時(shí)完成日志復(fù)制的共識(shí)任務(wù).

    1.2 BLS 簽名

    BLS 簽名算法是基于雙線性映射構(gòu)造的一種加密算法[18],主要分為4 部分:算法初始化、密鑰生成、簽名和驗(yàn)證.

    1)算法初始化

    G1和G2是階為p的乘法群,生成元分別為g1和g2,e表示雙線性映射:G1×G2→GT,H:{0,1}?→G1表示安全哈希函數(shù),(G1,G2,GT,e,g1,g2,p,h)表示公開參數(shù).

    2)密鑰生成

    選擇一個(gè)隨機(jī)數(shù)x ∈ZP,計(jì)算v=gx2∈G2,私鑰為sk=x,公鑰為pk=v.

    3)簽名

    例如對(duì)接收到的消息M進(jìn)行簽名生成σ=xH(M),H(M)表示對(duì)消息M進(jìn)行哈希運(yùn)算的過程.

    4)驗(yàn)證

    輸入消息M和簽名σ,判斷e(σ,g2)=e(H(M),v)是否成立.

    2 算法設(shè)計(jì)

    2.1 RBFT 算法基礎(chǔ)

    RBFT 算法改進(jìn)了Raft 算法,利用BLS 簽名實(shí)現(xiàn)閾值簽名,以閾值簽名過程代替投票過程,實(shí)現(xiàn)了算法的拜占庭容錯(cuò).RBFT算法同樣保留了Raft 算法中的3 種節(jié)點(diǎn)狀態(tài):Leader、Follower 和Candidate,并且針對(duì)日志結(jié)構(gòu)也同樣保留了任期(Term)、索引(Index)和命令(Command)的結(jié)構(gòu).為了實(shí)現(xiàn)拜占庭容錯(cuò),RBFT 算法包含AppendEntries消息、RequestVote 消息、Request 消息和Update 消息,其中Request 消息受到了Omniledger的啟發(fā)[20],用于監(jiān)測Leader 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀況的Update 消息.

    詳細(xì)介紹如下:

    1)AppendEntries 消息

    AppendEntries 消息包含Leader 節(jié)點(diǎn)發(fā)往Follower 節(jié)點(diǎn)的日志消息、Leader 節(jié)點(diǎn)的心跳和Leader 節(jié)點(diǎn)選舉成功的證據(jù).證據(jù)由Leader 節(jié)點(diǎn)收集的簽名組成,并通過結(jié)合BLS 的閾值簽名組合成一個(gè)可供其他節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證的總簽名A,該過程如圖2所示.

    圖2 BLS 閾值簽名圖Figure 2 BLS threshold signature diagram

    2)AppendEntriesResponse 消息

    AppendEntriesResponse 消息是在包含AppendEntries 消息的基礎(chǔ)上增加了可供其他節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證的總簽名A.

    3)RequestVote 消息

    RequestVote 消息包含Candidate 節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前任期和用來驗(yàn)證當(dāng)前任期的遞增哈希值.遞增哈希值由日志的任期、索引、命令三部分組成,可以通過索引號(hào)順序計(jì)算命令的哈希得到.遞增哈希值一方面可以驗(yàn)證當(dāng)前Candidate 節(jié)點(diǎn)提供的任期號(hào)是否正確,保證了RBFT 算法Leader 選取的最優(yōu)性;另一方面可以防止拜占庭Leader 節(jié)點(diǎn)對(duì)日志的舍棄或任意重排序.

    4)RequestVoteResponse 消息

    RequestVoteResponse 消息除了包含RequestVote 消息之外,還包含可供其他節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證的總簽名A.

    5)Request 消息

    Request 消息包含客戶端發(fā)送到Leader 節(jié)點(diǎn)的消息和便于Follower 節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證客戶端消息完整性和正確性的數(shù)字簽名.數(shù)字簽名的存在能有效防止Leader 節(jié)點(diǎn)對(duì)消息的篡改.

    6)Update 消息

    Update 消息能增加客戶端的干預(yù),防止Leader 節(jié)點(diǎn)對(duì)客戶端的消極反饋而引發(fā)的算法活性問題[20].

    RBFT 算法針對(duì)4 種消息的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移如圖3所示.

    最后根據(jù)CAP 原則[21],引入了安全狀態(tài)增強(qiáng)來RBFT 算法的可用性,即共識(shí)完成之后實(shí)現(xiàn)所有非拜占庭節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的一致性.設(shè)立安全狀態(tài)可以保證節(jié)點(diǎn)達(dá)到最終一致性,即任何達(dá)到安全狀態(tài)的非拜占庭節(jié)點(diǎn)都將擁有相同的狀態(tài).

    圖3 RBFT 算法狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖Figure 3 State transition diagram of RBFT algorithm

    2.2 容錯(cuò)機(jī)制的實(shí)現(xiàn)

    RBFT 算法容錯(cuò)機(jī)制的實(shí)現(xiàn)依賴于結(jié)合BLS 簽名的閾值簽名,閾值簽名的構(gòu)造過程是通過Shamir 秘密分享方法[22]進(jìn)行的.引入閾值簽名的目的是將投票過程轉(zhuǎn)化為簽名過程,并且以2/3 節(jié)點(diǎn)數(shù)作為簽名收集的閾值.結(jié)合了BLS 簽名的閾值簽名方案主要分為四部分:算法初始化、密鑰生成、簽名和驗(yàn)證.

    1)初始化

    初始化過程與1.2 節(jié)BLS 簽名中的初始化過程相同.

    2)密鑰生成

    首先選擇一個(gè)隨機(jī)數(shù)x ∈ZP,計(jì)算v=gx2∈G2,總私鑰為msk=x,總公鑰為mpk=v;然后進(jìn)行隨機(jī)化過程,隨機(jī)選取xi ∈ZP上的t ?1 階多項(xiàng)式P,并且滿足P(0) =x,計(jì)算簽名者i的私鑰為xi,公鑰為vi;最后公開mpk 以及所有用戶的公鑰

    3)簽名

    簽名過程即針對(duì)日志的復(fù)制過程,與投票過程相同.節(jié)點(diǎn)i對(duì)Leader 節(jié)點(diǎn)接收來的攜帶有客戶端簽名的AppendEntries 消息M進(jìn)行驗(yàn)證,根據(jù)數(shù)字簽名驗(yàn)證消息是否被Leader 節(jié)點(diǎn)篡改,驗(yàn)證通過后計(jì)算簽名σi=H(M)xi,然后將σi廣播給Leader 節(jié)點(diǎn),Leader 節(jié)點(diǎn)收到σi后進(jìn)行驗(yàn)證.首先通過雙線性映射函數(shù)驗(yàn)證簽名的正確性,即e(σi,g2) =e(H(M),vi),若等式成立則驗(yàn)證通過,Leader 將簽名記錄下來;其次等待收到其余2/3 的Follower 節(jié)點(diǎn)的正確簽名;最后Leader 節(jié)點(diǎn)根據(jù)這些簽名計(jì)算出完整的簽名

    式中

    4)驗(yàn)證

    Leader 節(jié)點(diǎn)通過AppendEntriesResponse 消息向Follower 節(jié)點(diǎn)傳遞消息M和簽名σ,判斷e(σ,g2)=e(H(M),mpk)是否成立,從而完成整個(gè)驗(yàn)證過程.

    2.3 Leader 節(jié)點(diǎn)選舉

    在Raft 算法中,Leader 節(jié)點(diǎn)選舉依賴于隨機(jī)超時(shí)時(shí)間.超時(shí)時(shí)間短的Candidate 節(jié)點(diǎn)優(yōu)先向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送RequestVote 命令進(jìn)行索票,票數(shù)多的Candidate 節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為Leader 節(jié)點(diǎn).在不存在拜占庭節(jié)點(diǎn)的情況下,Leader 節(jié)點(diǎn)選舉過程將順利達(dá)成,但在存有拜占庭節(jié)點(diǎn)的情況下,Leader 節(jié)點(diǎn)選舉過程會(huì)遇到偽造投票消息的情況,即拜占庭節(jié)點(diǎn)在選舉過程中偽造自己接收到了大多數(shù)其他節(jié)點(diǎn)的投票消息.RBFT 算法針對(duì)Leader 節(jié)點(diǎn)選舉問題,采用了結(jié)合BLS 簽名的閾值簽名方案,將Raft算法中通過RequestVote 獲取選票的過程轉(zhuǎn)化為通過RequestVote 獲取Follower 節(jié)點(diǎn)對(duì)該消息進(jìn)行閾值簽名的過程.在第1 階段,當(dāng)某個(gè)Candidate 節(jié)點(diǎn)優(yōu)先收集到超過2/3的Follower 節(jié)點(diǎn)的部分簽名后會(huì)得到完整簽名.在第2 階段,該節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)附有完整簽名的RequestVoteResponse 消息,等待其他節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證這個(gè)完整簽名的有效性.如果驗(yàn)證通過則返回一個(gè)正反饋,否則返回一個(gè)負(fù)反饋,最后當(dāng)選的Candidate節(jié)點(diǎn)發(fā)送攜帶正反饋的可驗(yàn)證消息給其他節(jié)點(diǎn),完成整個(gè)選舉過程.圖4為Leader 節(jié)點(diǎn)選舉階段示意圖.

    圖4 RBFT 算法Leader 節(jié)點(diǎn)選舉過程圖Figure 4 RBFT algorithm Leader election process diagram

    RBFT 算法引入結(jié)合BLS 簽名的閾值簽名方案,保證了Leader 節(jié)點(diǎn)選舉的安全性和效率,將同類型PBFT 的算法復(fù)雜度由O(n2)(在最壞情況下的算法復(fù)雜度為O(n4))降低到O(n).

    2.4 日志復(fù)制

    RBFT 算法在Raft 算法基礎(chǔ)上,針對(duì)Leader 節(jié)點(diǎn)和Follower 節(jié)點(diǎn)可能出現(xiàn)的拜占庭錯(cuò)誤進(jìn)行了容錯(cuò).當(dāng)Leader 節(jié)點(diǎn)是拜占庭節(jié)點(diǎn)時(shí),拜占庭錯(cuò)誤分為以下幾種:Leader 節(jié)點(diǎn)篡改來自客戶端的消息、Leader 節(jié)點(diǎn)提交未經(jīng)驗(yàn)證的消息和Leader 節(jié)點(diǎn)忽略或消極反饋客戶端消息.當(dāng)Follower 節(jié)點(diǎn)是拜占庭節(jié)點(diǎn)時(shí),拜占庭Follower 節(jié)點(diǎn)可能會(huì)篡改來自Leader 節(jié)點(diǎn)的消息.

    針對(duì)以上問題,RBFT 算法進(jìn)行如下優(yōu)化:

    1)針對(duì)拜占庭Leader 節(jié)點(diǎn)篡改來自客戶端的消息問題,RBFT 算法引入數(shù)字簽名,使客戶端發(fā)往Leader 節(jié)點(diǎn)的Request 消息中包含客戶端對(duì)消息的數(shù)字簽名.如果Leader 節(jié)點(diǎn)對(duì)消息進(jìn)行篡改,則接收到消息的Follower 節(jié)點(diǎn)將會(huì)通過客戶端公鑰進(jìn)行檢驗(yàn),這種機(jī)制可以阻止拜占庭Leader 節(jié)點(diǎn)對(duì)消息的篡改.

    2)針對(duì)拜占庭Leader 節(jié)點(diǎn)提交未經(jīng)驗(yàn)證的消息問題,RBFT 算法引入了容錯(cuò)機(jī)制,其過程如圖5所示:

    圖5 RBFT 算法日志復(fù)制過程圖Figure 5 Diagram of RBFT algorithm log replication process

    該過程分為3 個(gè)階段:Pre-commit 階段、Commit 階段、Reply 階段.在Pre-commit階段,Leader 節(jié)點(diǎn)發(fā)送AppendEntries 消息到Follower 節(jié)點(diǎn),F(xiàn)ollower 節(jié)點(diǎn)在驗(yàn)證AppendEntries 中的數(shù)字簽名確實(shí)來自客戶端后對(duì)其進(jìn)行簽名,并將結(jié)果返回給Leader 節(jié)點(diǎn).當(dāng)Leader 節(jié)點(diǎn)接收到超過2/3 的Follower 節(jié)點(diǎn)的簽名后,通過閾值簽名組成完整簽名,這樣就完成了Pre-commit 階段.在Commit 階段,Leader 節(jié)點(diǎn)發(fā)送AppendEntriesResponse 消息到Follower 節(jié)點(diǎn),F(xiàn)ollower 節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證AppendEntriesResponse 中的完整簽名的正確性,并將驗(yàn)證結(jié)果返回給Leader 節(jié)點(diǎn).當(dāng)Leader 節(jié)點(diǎn)收到超過2/3 的Follower 節(jié)點(diǎn)的驗(yàn)證通過后返回正反饋,完成Commit 階段.在Reply 階段,Leader 節(jié)點(diǎn)發(fā)送攜帶可驗(yàn)證正反饋的消息給Follower 節(jié)點(diǎn)后,F(xiàn)ollower 節(jié)點(diǎn)同步狀態(tài),使所有非拜占庭Follower 節(jié)點(diǎn)達(dá)到安全模式,此時(shí)Leader 節(jié)點(diǎn)提交消息給客戶端,完成Reply 階段.

    RBFT 算法采用結(jié)合BLS 簽名的閾值簽名方案,將PBFT 中Prepare 階段和Commit 階段O(n2)的算法復(fù)雜度優(yōu)化到了O(n),大大增加了數(shù)據(jù)吞吐量,降低了交易延遲,提升了算法的可拓展性.

    3 算法分析

    RBFT算法作為拜占庭容錯(cuò)的Raft 算法,需要在拜占庭節(jié)點(diǎn)存在的情況下滿足安全性和活性的要求.算法分析部分參考了Raft 算法文獻(xiàn)中的安全性和活性要求,并以此作為參照標(biāo)準(zhǔn)分析RBFT 算法的安全性和活性.

    3.1 安全性分析

    安全性指的是所有壞的事情不會(huì)發(fā)生[23],也就是所有誠實(shí)節(jié)點(diǎn)最終提交一致性結(jié)果.Raft 算法的安全性體現(xiàn)在:Leader 節(jié)點(diǎn)選舉的安全性、Leader 節(jié)點(diǎn)只允許附加不允許刪除和修改、Leader 節(jié)點(diǎn)的完整性、日志匹配機(jī)制以及狀態(tài)機(jī)的安全性.針對(duì)以上內(nèi)容,結(jié)合拜占庭容錯(cuò)問題對(duì)RBFT 算法進(jìn)行了以下分析.

    3.1.1 Leader 節(jié)點(diǎn)選舉的安全性

    在Raft 算法運(yùn)行過程中,Leader 節(jié)點(diǎn)會(huì)定期發(fā)送包含日志和心跳的AppendEntries 消息給Follower 節(jié)點(diǎn),以證明Leader 節(jié)點(diǎn)的正常運(yùn)行.當(dāng)Leader 節(jié)點(diǎn)宕機(jī)時(shí),F(xiàn)ollower 節(jié)點(diǎn)因收不到Leader 節(jié)點(diǎn)的心跳消息而觸發(fā)選舉.選舉需要規(guī)定隨機(jī)超時(shí)時(shí)間,優(yōu)先完成這個(gè)時(shí)間的節(jié)點(diǎn)可以向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送RequestVote 消息.這個(gè)消息包含當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的任期,以此保證了整個(gè)選舉過程的安全性.然而,拜占庭Leader 節(jié)點(diǎn)可能以偽造投票的方式當(dāng)選.為了保證RBFT算法Leader 節(jié)點(diǎn)選舉的安全性,提出了采用結(jié)合BLS 簽名的閾值簽名方案來防止這種情況的發(fā)生,具體可見2.2 部分.

    3.1.2 Leader 節(jié)點(diǎn)的安全性問題分類

    在Raft 算法中,Leader 節(jié)點(diǎn)的安全性問題分為兩類:Leader 節(jié)點(diǎn)的日志完整性和Leader節(jié)點(diǎn)只允許附加日志而不允許刪除日志.針對(duì)Leader 節(jié)點(diǎn)的日志完整性問題,RBFT 算法通過增量哈希和日志復(fù)制的容錯(cuò)機(jī)制保證了所有非拜占庭節(jié)點(diǎn)都處于同樣的安全狀態(tài),并且通過選舉機(jī)制保證了所有當(dāng)選的Leader 節(jié)點(diǎn)都是到達(dá)安全狀態(tài)的節(jié)點(diǎn),即保證了Leader 節(jié)點(diǎn)的日志完整性.針對(duì)Leader 節(jié)點(diǎn)只允許附加日志而不允許刪除的問題,RBFT 算法依賴于增量哈希的安全狀態(tài),保證了所有通過共識(shí)的日志都會(huì)被保存,而不允許任意的節(jié)點(diǎn)刪除或修改.

    3.1.2.1 日志

    RBFT 算法保留了Raft 算法的日志結(jié)構(gòu),并在此基礎(chǔ)上提出了日志復(fù)制過程中的拜占庭容錯(cuò)方法,通過兩輪提交保證了拜占庭節(jié)點(diǎn)存在情況下日志的正確性,具體可見2.4 部分.

    3.1.2.2 狀態(tài)機(jī)

    RBFT 算法修改了狀態(tài)機(jī)提交需要1/2 節(jié)點(diǎn)同意的前提,為了實(shí)現(xiàn)拜占庭容錯(cuò),將狀態(tài)機(jī)提交前提修改為2/3 節(jié)點(diǎn),并且結(jié)合區(qū)塊鏈的使用場景將提交狀態(tài)機(jī)過程轉(zhuǎn)化為Leader 節(jié)點(diǎn)把交易寫入?yún)^(qū)塊的過程.

    以上分析表明:RBFT 算法符合安全性要求.

    3.2 活性分析

    活性指的是所有好的事情一定發(fā)生[23],也就是在一定時(shí)間范圍內(nèi)完成整個(gè)共識(shí)過程.在Raft 共識(shí)算法中,活性主要體現(xiàn)在隨機(jī)超時(shí)時(shí)間t的設(shè)立.t ?[T,2T]并且滿足T ?T(broadcast time)的條件,以避免因?yàn)橄⒀舆t而導(dǎo)致的不必要的Leader 節(jié)點(diǎn)切換,同時(shí)t的設(shè)立又可以讓系統(tǒng)在有限的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生一個(gè)Leader 節(jié)點(diǎn),保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行.

    RBFT 算法保留了Raft 算法關(guān)于保證算法活性的內(nèi)容.針對(duì)隨機(jī)超時(shí)時(shí)間t,文獻(xiàn)[5]給出了一個(gè)t ?[150 ms, 300 ms]的建議,T(broadcast time)=15 ms,Leader 節(jié)點(diǎn)心跳間隔T(heartbeat)=50 ms.隨機(jī)超時(shí)時(shí)間的產(chǎn)生是在考慮AppendEntries 消息延遲的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,同時(shí)文獻(xiàn)[5]建議采用這種較大時(shí)間間隔的原因也是考慮到可能存在的節(jié)點(diǎn)分票的情況.增大時(shí)間間隔既可以有效地降低分票的可能性,又可以降低因消息延遲而導(dǎo)致的不必要的Leader節(jié)點(diǎn)切換.

    RBFT 算法是通過設(shè)置最大消息延遲時(shí)間來保證算法活性的.該算法將隨機(jī)超時(shí)時(shí)間t設(shè)置為t ?[150 ms, 600 ms],是因?yàn)槌丝紤]消息延遲外還要考慮拜占庭容錯(cuò)過程中的多輪消息交換和聚合簽名過程.Leader節(jié)點(diǎn)心跳間隔設(shè)置為T(heartbeat)=150 ms,并且通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在這個(gè)心跳間隔內(nèi)算法可以避免不必要的Leader 節(jié)點(diǎn)切換.如果在心跳間隔內(nèi)Leader節(jié)點(diǎn)無響應(yīng),就重新進(jìn)行節(jié)點(diǎn)切換,保證了算法的活躍度.另外,受到Omniledger 分布式一致性算法[20]的客戶端監(jiān)測機(jī)制的啟發(fā),客戶端對(duì)Leader 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控.當(dāng)發(fā)現(xiàn)Leader 節(jié)點(diǎn)消極反饋來自客戶端的消息時(shí),通過Update 消息進(jìn)行新一輪的Leader 選舉,防止了拜占庭Leader 節(jié)點(diǎn)消極反饋的情況.

    4 仿真實(shí)驗(yàn)

    RBFT 算法將BLS 簽名容錯(cuò)過程與Raft 算法結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了Raft 算法的拜占庭容錯(cuò).RBFT 算法高可拓展性和高數(shù)據(jù)吞吐量的實(shí)現(xiàn),一方面得益于BLS 簽名容錯(cuò)過程的低算法復(fù)雜度,另一方面得益于Raft 算法高效的共識(shí)邏輯.

    首先,本文采用go 語言實(shí)現(xiàn)了Raft 算法,并在改進(jìn)Raft 算法的基礎(chǔ)上得到了RBFT 算法;然后,采用本地多節(jié)點(diǎn)模擬共識(shí)過程,記錄數(shù)據(jù)吞吐量、共識(shí)時(shí)延等關(guān)鍵數(shù)據(jù),完成對(duì)比實(shí)驗(yàn);最后,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn),RBFT 算法實(shí)現(xiàn)了高數(shù)據(jù)吞吐量、低延遲以及高可拓展性.

    4.1 數(shù)據(jù)吞吐量測試

    數(shù)據(jù)吞吐量作為衡量區(qū)塊鏈共識(shí)算法性能的關(guān)鍵指標(biāo),表示的是區(qū)塊鏈每秒可處理的交易數(shù)量(transaction per second, TPS).

    數(shù)據(jù)吞吐量的測試過程如下:首先在本地開啟8 個(gè)節(jié)點(diǎn)作為服務(wù)器節(jié)點(diǎn),另外開啟一個(gè)新端口作為客戶端節(jié)點(diǎn),客戶端節(jié)點(diǎn)可以發(fā)送Request 消息和Update 消息;然后分別測試PBFT 算法、Raft 算法和RBFT 算法在相同環(huán)境下的數(shù)據(jù)吞吐量,同時(shí)測試公有鏈企業(yè)級(jí)操作系統(tǒng)(enterprise operation system, EOS)項(xiàng)目的股份授權(quán)證明(delegated proof of stake, DPoS)算法的數(shù)據(jù)吞吐量.測試過程采用EOSBenchTool 工具,設(shè)置Thread number為8,Transaction pool size 為3 000,Transaction batch size 為2 500; 最后隨機(jī)選取測試數(shù)據(jù)中的20組進(jìn)行比較,如圖6所示.

    圖6 吞吐量圖Figure 6 Throughput diagram

    圖6結(jié)果顯示:RBFT 算法基本保留了Raft 算法的高數(shù)據(jù)吞吐量,比PBFT 算法的數(shù)據(jù)吞吐量提高了25%,但作為實(shí)現(xiàn)拜占庭容錯(cuò)的代價(jià)是比Raft 算法的數(shù)據(jù)吞吐量下降了58%,其主要原因是在容錯(cuò)過程中多輪的消息傳遞和簽名收集.RBFT 算法的數(shù)據(jù)吞吐量比EOS 中DPoS 算法的數(shù)據(jù)吞吐量下降9%,主要原因是RBFT算法的代碼實(shí)現(xiàn)存在可優(yōu)化空間.

    主節(jié)點(diǎn)切換速度會(huì)對(duì)共識(shí)效率產(chǎn)生影響,因?yàn)橹鞴?jié)點(diǎn)切換時(shí)共識(shí)停止,所以主節(jié)點(diǎn)切換時(shí)間也會(huì)影響算法的數(shù)據(jù)吞吐量產(chǎn)生.采用同樣的配置環(huán)境,模擬主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)的情況,分別記錄Raft 算法、RBFT 算法和PBFT 算法的主節(jié)點(diǎn)切換時(shí)間,隨機(jī)選取10 組數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,如圖7所示.

    由圖7可以看出:RBFT 算法相比于PBFT 算法在主節(jié)點(diǎn)切換時(shí)間方面有了30%的提升,相比于非拜占庭容錯(cuò)的Raft算法僅僅降低了20%.分析圖6和7 可以得出RBFT 算法和Raft 算法的性能差異,RBFT 算法的主節(jié)點(diǎn)切換性能提升明顯,一方面是因?yàn)楹侠淼淖畲笙⒀舆t時(shí)間和高效的容錯(cuò)算法;另一方面是因?yàn)榘踩珷顟B(tài)保證了當(dāng)選Leader 的正確性,避免了重復(fù)選舉.

    圖7 Leader 選舉時(shí)間圖Figure 7 Leader election time diagram

    RBFT 算法作為一種高可拓展性算法,在客戶端發(fā)送相同請求數(shù)量的情況下,服務(wù)器節(jié)點(diǎn)數(shù)和數(shù)據(jù)吞吐量的關(guān)系如圖8所示.實(shí)驗(yàn)過程分別針對(duì)4 節(jié)點(diǎn)、8 節(jié)點(diǎn)、12 節(jié)點(diǎn)、16 節(jié)點(diǎn)的情況對(duì)數(shù)據(jù)吞吐量進(jìn)行測試.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:相比于PBFT 算法,RBFT 算法的數(shù)據(jù)吞吐量受節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加的影響較弱,并且就線段趨勢而言,RBFT 算法的優(yōu)勢將伴隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多而增強(qiáng).關(guān)于RBFT 算法保持高可拓展性的原因在于:一方面RBFT 算法保留了Raft 算法高效的共識(shí)邏輯,另一方面RBFT 算法具有低通信復(fù)雜度.

    圖8 節(jié)點(diǎn)數(shù)與數(shù)據(jù)吞吐量關(guān)系圖Figure 8 Relationship between node and throughput

    4.2 共識(shí)時(shí)延測試

    共識(shí)時(shí)延表示的是客戶端向區(qū)塊鏈提交交易到另一方看到交易被提交的時(shí)間差,低的共識(shí)時(shí)延將會(huì)大大提升區(qū)塊鏈的性能.PBFT 算法和RBFT 算法的共識(shí)時(shí)延測試同樣在本地8節(jié)點(diǎn)的前提下進(jìn)行.根據(jù)4.1 節(jié)返回的時(shí)間戳計(jì)算共識(shí)時(shí)延,進(jìn)而得到如圖9所示的時(shí)延圖.

    圖9顯示了RBFT 算法擁有更低的共識(shí)時(shí)延.共識(shí)時(shí)延是算法性能的最終體現(xiàn),表明RBFT算法相比于PBFT 算法擁有更高的性能.

    5 結(jié) 語

    圖9 時(shí)延圖Figure 9 Time delay diagram

    RBFT 算法是一種可拜占庭容錯(cuò)的Raft 算法,解決了Raft 算法在拜占庭場景下的Leader選舉和日志篡改問題.首先,將容錯(cuò)過程與Raft 算法的AppendEntries 消息和RequestVote消息結(jié)合,利用BLS 閾值簽名代替投票過程,實(shí)現(xiàn)了RBFT 算法的高可拓展性和高數(shù)據(jù)吞吐量.安全狀態(tài)的提出,保證了所有非拜占庭節(jié)點(diǎn)日志在每輪共識(shí)結(jié)束后的最終一致性;然后,結(jié)合Raft 算法對(duì)RBFT 算法的安全性和活性進(jìn)行了分析證明;最后,由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明:RBFT算法相比于PBFT 算法,其數(shù)據(jù)吞吐量提升了25%,主節(jié)點(diǎn)切換速度提升了30%;相比于非拜占庭容錯(cuò)的Raft 算法,其數(shù)據(jù)吞吐量和主節(jié)點(diǎn)切換速度下降也不明顯.綜上所述,RBFT算法是一種可應(yīng)用于公鏈的高拓展性、高數(shù)據(jù)吞吐量、高安全性的共識(shí)算法.

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