Aptos Labs, DAG BFT'deki iki önemli açık sorunu yakın zamanda çözdü, gecikmeyi önemli ölçüde azalttı ve belirleyici gerçek protokollerde ilk kez duraksama gereksinimini ortadan kaldırdı. Genel olarak, Bullshark'ın gecikmesi arızasız durumlarda %40, arızalı durumlarda ise %80 oranında iyileşti.
Shoal, Narwhal tabanlı konsensüs protokollerini ( gibi DAG-Rider, Tusk, Bullshark) güçlendirmek için bir çerçevedir ve akış şeritleri ile liderin itibarını kullanır. Akış şeritleri, her turda bir referans noktası ekleyerek DAG sıralama gecikmesini azaltırken, liderin itibarı referans noktalarının en hızlı doğrulayıcı düğümleri ile ilişkilendirilmesini sağlayarak gecikmeyi daha da iyileştirir. Ayrıca, liderin itibarı, Shoal'ın tüm senaryolarda zaman aşımını ortadan kaldırmak için asenkron DAG yapısını kullanmasına olanak tanır. Bu, Shoal'ın genellikle gereken iyimser yanıtları içeren evrensel yanıt olarak adlandırdığımız özelliği sunmasını sağlar.
Teknik olarak, Shoal, alt protokolün birden fazla örneğini sırayla çalıştırır. Bu yüzden Bullshark'ı örneklendirirken, bir bayrak yarışı yapan "köpekbalıkları" grubunu elde ederiz.
Motivasyon
Blockchain ağlarının yüksek performansını hedeflerken, insanlar iletişim karmaşıklığını azaltmaya odaklanmışlardır. Ancak, bu yaklaşım anlamlı bir throughput artışı sağlamamıştır. Örneğin, ilk versiyonundaki Diem'de uygulanan Hotstuff yalnızca 3500 TPS'ye ulaşabilmiş, 100k+ TPS hedefine çok uzak kalmıştır.
Son dönemdeki atılımlar, veri yayılımının liderlik protokollerine dayalı ana darboğaz olduğunu anlamaktan kaynaklanıyor ve paralelleşmeden faydalanabilir. Narwhal sistemi, veri yayılımını konsensüs mantığından ayırarak, tüm doğrulayıcıların aynı anda veri yaydığı bir mimari öneriyor; konsensüs bileşeni yalnızca az sayıda meta veriyi sıralıyor. Narwhal makalesi, 160.000 TPS'lik bir verimlilik rapor ediyor.
Daha önce Quorum Store'u, yani Narwhal'in verileri yayma ve uzlaşmayı ayırma yöntemini ve bunu mevcut uzlaşma protokolü Jolteon'u genişletmek için nasıl kullanacağımızı tanıttık. Jolteon, Tendermint'in lineer hızlı yolu ile PBFT tarzı görünüm değişikliklerini birleştiren bir lider tabanlı protokoldür ve Hotstuff'un gecikmesini %33 oranında azaltabilir. Ancak, lider tabanlı uzlaşma protokolleri, Narwhal'in işlem hacmi potansiyelinden tam olarak yararlanamaz. Verileri yayma ve uzlaşmayı ayırmakla birlikte, işlem hacmi arttıkça, Hotstuff/Jolteon'un lideri hâlâ sınırlıdır.
Bu nedenle, Bullshark'ı, sıfır iletişim maliyetine sahip bir konsensüs protokolü olan Narwhal DAG üzerinde dağıtmaya karar verdik. Ne yazık ki, Jolteon ile karşılaştırıldığında, Bullshark'ı destekleyen yüksek verimli DAG yapısı %50'lik bir gecikme maliyeti getirdi.
Bu makale, Shoal'un Bullshark gecikmesini nasıl büyük ölçüde azalttığını tanıtmaktadır.
DAG-BFT Arka Planı
Narwhal DAG'daki her bir tepe bir döngü ile ilişkilidir. r. döngüye girmek için, doğrulayıcı öncelikle r-1. döngüye ait n-f tepeyi elde etmelidir. Her doğrulayıcı her döngüde bir tepe yayınlayabilir ve her tepe en az bir önceki döngüdeki n-f tepeyi referans almalıdır. Ağın asenkron olması nedeniyle, farklı doğrulayıcılar herhangi bir anda DAG'ın farklı yerel görünümlerini gözlemleyebilir.
DAG'ın bir anahtarı özelliği belirsiz olmamasıdır: Eğer iki doğrulayıcı düğüm, DAG yerel görünümünde aynı tepe noktasına v sahipse, o zaman v'nin nedensel geçmişi tamamen aynıdır.
Genel Ön Söz
DAG'daki tüm düğümlerin toplam sırasının ek iletişim maliyeti olmadan uzlaşmasını sağlamak mümkündür. Bunun için, DAG-Rider, Tusk ve Bullshark'daki doğrulayıcılar DAG yapısını, düğümlerin önerileri temsil ettiği ve kenarların oyları temsil ettiği bir uzlaşma protokolü olarak yorumlar.
DAG yapısındaki topluluk kesişim mantığı farklı olsa da, mevcut tüm Narwhal tabanlı konsensüs protokolleri aşağıdaki yapıya sahiptir:
Önceden belirlenmiş referans noktası: Her birkaç turda ( Bullshark'taki iki turda ) önceden belirlenmiş bir lider olacaktır, liderin zirvesi referans noktası olarak adlandırılır;
Sıralama Sabitlemesi: Doğrulayıcılar, hangi sabitlemeleri sıralayacaklarına ve hangi sabitlemeleri atlayacaklarına bağımsız ancak kesin bir şekilde karar verir.
Sıralama Nedensel Geçmiş: Doğrulayıcılar, sıralı anahtar noktaları listesini birer birer işler, her anahtar nokta için, belirleyici kurallar aracılığıyla onun nedensel geçmişindeki tüm önceki düzensiz zirveleri sıralar.
Güvenliğin sağlanmasının anahtarı, adım (2)'de tüm dürüst doğrulayıcı düğümlerin oluşturduğu sıralı referans noktası listesinin aynı öneki paylaşmasını sağlamaktır. Shoal'da, yukarıda belirtilen tüm protokoller hakkında aşağıdaki gözlemleri yapıyoruz:
Tüm doğrulayıcılar ilk sıralı ankora katılır.
Bullshark Gecikmesi
Bullshark'ın gecikmesi, DAG'deki sıralı sabit noktalar arasındaki dönüş sayısına bağlıdır. Bullshark'ın en kullanışlı kısım senkron versiyonu, asenkron versiyona göre daha iyi bir gecikmeye sahip olsa da, yine de en iyi değildir.
Soru 1: Ortalama blok gecikmesi. Bullshark'ta, her çift turda bir referans noktası vardır ve her tek turdaki zirve oy verme olarak yorumlanır. Genel durumlarda, referans noktalarını sıralamak için iki DAG turu gereklidir, ancak referansın sebep-sonuç geçmişindeki zirvelerin sıralanması için daha fazla tur beklemesi gerekir. Genel durumlarda, tek turdaki zirvelerin üç tura, çift turdaki referans olmayan zirvelerin ise dört tura ihtiyacı vardır.
Soru 2: Arıza Durumu Gecikmesi. Yukarıda belirtilen gecikme analizi, arıza olmadan geçerlidir; diğer yandan, bir turda liderin yeterince hızlı bir şekilde referans noktalarını yayınlayamaması durumunda, referans noktaları sıralanamaz ( bu nedenle atlanır ), bu nedenle önceki turlardaki sıralanmamış tüm zirveler, bir sonraki referans noktasının sıralanmasını beklemek zorundadır. Bu, coğrafi çoğaltma ağının performansını önemli ölçüde azaltır, özellikle Bullshark liderin zaman aşımını beklemesi nedeniyle.
Shoal Çerçevesi
Shoal, bu iki gecikme sorununu çözdü; Bullshark( veya herhangi bir Narwhal tabanlı BFT protokolü) üzerinde boru hattı ile güçlendirdi, her turda bir bağlantı noktası olmasına izin veriyor ve DAG'daki tüm bağlantı noktası olmayan düğümlerin gecikmesini üç tura düşürüyor. Shoal ayrıca DAG içinde sıfır maliyetli bir lider itibar mekanizması tanıttı, bu da seçimi hızlı liderlere yönlendiriyor.
Meydan Okuma
DAG protokolü çerçevesinde, boru hattı ve liderlerin itibarı zorlayıcı sorunlar olarak kabul edilmektedir, sebepleri şunlardır:
Önceki üretim hattı, temel Bullshark mantığını değiştirmeye çalıştı, ancak bu esasen imkansız gibi görünüyor.
Liderlerin itibarı DiemBFT'de tanıtılmış ve Carousel'de resmileştirilmiştir, bu, doğrulayıcıların geçmiş performansına dayalı olarak gelecekteki liderlerin dinamik bir şekilde seçilmesi fikridir. (Bullshark'taki ) çapa. Liderlik kimliği üzerinde bir anlaşmazlık olması bu protokollerin güvenliğini ihlal etmemektedir; ancak Bullshark'ta, bu tamamen farklı bir sıralama ile sonuçlanabilir, bu da sorunun özüne işaret eder; yani dinamik ve belirleyici bir şekilde halka çapalarını seçmek, uzlaşmayı sağlamak için gereklidir ve doğrulayıcılar, gelecekteki çapa seçiminde sıralı tarih üzerinde mutabakata varmalıdır.
Soru zorluğunun kanıtı olarak, Bullshark'ın uygulanmasına dikkat çektik; mevcut üretim ortamındaki uygulamalar bu özellikleri desteklememektedir.
Protokol
Yukarıda belirtilen zorluklara rağmen, çözümlerin basitlikte gizli olduğu kanıtlanmıştır.
Shoal'da, DAG üzerinde yerel hesaplama yapma yeteneğine güveniyoruz ve önceki turların bilgilerini saklama ve yeniden yorumlama yeteneğini gerçekleştirdik. Tüm doğrulayıcıların ilk sıralı referans noktasını kabul etmesiyle elde edilen temel anlayış sayesinde, Shoal birden fazla Bullshark örneğini sırayla birleştirerek onları boru hattı işleme tabi tutar; bu nedenle ( ilk sıralı referans noktası örneklerin geçiş noktasıdır ve ) referans noktasının nedensel tarihi liderin itibarını hesaplamak için kullanılır.
Akış Hattı
V haritası vardır. Shoal, her bir örnekte F haritası tarafından önceden belirlenen bir sabitle Bullshark'ın örneklerini sırayla çalıştırır. Her örnek bir sabit sıralar ve bu, bir sonraki örneğe geçişi tetikler.
Başlangıçta, Shoal DAG'ın ilk turunda Bullshark'ın ilk örneğini başlattı ve ilk sıralı ankraj noktası belirlendiğinde, örneğin r. turda çalıştırdı. Tüm doğrulayıcılar bu ankraj noktasında hemfikirdi. Bu nedenle, tüm doğrulayıcılar r+1. turdan itibaren DAG'ı yeniden yorumlamayı güvenle kabul edebilirler. Shoal, r+1. turda yeni bir Bullshark örneğini başlattı.
En iyi durumda, bu, Shoal'ın her turda bir çapa sıralamasına izin verir. İlk turun çapa noktaları, ilk örneğe göre sıralanır. Ardından, Shoal ikinci turda yeni bir örnek başlatır, bu örneğin kendi çapa noktası vardır, bu çapa, o örneğe göre sıralanır. Daha sonra, üçüncü turda başka bir yeni örnek çapa noktasını sıralar ve bu süreç devam eder.
Liderlerin İtibarı
Bullshark sıralama sırasında sabit noktaları atlamak, gecikmeyi artırır. Bu durumda, önceki örnek sıralama sabit noktasından önce yeni bir örneği başlatmak mümkün olmadığından, hat boyunca teknik etkisiz kalır. Shoal, her doğrulama düğümünün en son etkinlik geçmişine dayalı olarak her doğrulama düğümüne bir puan atayarak, gelecekte ilgili liderlerin kaybolan sabit noktaları işleme olasılığının daha düşük olmasını sağlamak için bir itibar mekanizması kullanır. Protokolde yanıt veren ve katılan doğrulayıcılar yüksek puan alacak, aksi takdirde doğrulama düğümü düşük puan alacaktır, çünkü çökme, yavaşlık veya kötü niyetli olabilir.
Temel prensip, her puan güncellemesinde, daha yüksek puan alan liderlere yönelerek, tura göre önceden tanımlanmış F haritasını belirleyerek deterministik bir şekilde yeniden hesaplamaktır. Doğrulayıcıların yeni harita üzerinde uzlaşmalarını sağlamak için, puanlar üzerinde uzlaşmaları ve böylece puan türetiminde kullanılan tarih üzerinde uzlaşmaları gerekir.
Shoal'da, üretim hattı ve liderlik itibarı doğal olarak birleşebilir, çünkü her ikisi de ilk sıralı sabit nokta üzerinde uzlaşma sağlandıktan sonra DAG'ı yeniden yorumlamak için aynı temel teknolojiyi kullanır.
Aslında, tek fark, r. turda referans noktalarının sıralanmasından sonra, doğrulayıcıların yalnızca r. turda sıralı referans noktalarının nedensel geçmişine dayanarak r+1. turdan itibaren yeni bir haritalama F' hesaplaması gerektiğidir. Daha sonra, doğrulama düğümleri, r+1. turdan itibaren güncellenmiş referans noktası seçim fonksiyonu F'yi kullanarak Bullshark'ın yeni bir örneğini gerçekleştirir.
Daha fazla zaman aşımı yok
Zaman aşımı, lider tabanlı belirleyici kısmi senkron BFT uygulamalarının hepsinde kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, bunların getirdiği karmaşıklık, yönetilmesi ve gözlemlenmesi gereken iç durumların sayısını artırmakta, bu da hata ayıklama sürecinin karmaşıklığını artırmakta ve daha fazla gözlemleme tekniği gerektirmektedir.
Timeout ayrıca gecikmeyi önemli ölçüde artırabilir, çünkü bunların uygun şekilde yapılandırılması çok önemlidir ve genellikle dinamik olarak ayarlanması gerekir, çünkü bu, ( ağ ) gibi ortama yüksek derecede bağımlıdır. Protokol, bir sonraki liderine geçmeden önce, arızalı liderler için tam zaman aşımı gecikme cezası ödeyecektir. Bu nedenle, zaman aşımı ayarları çok temkinli olmamalıdır, ancak zaman aşımı süresi çok kısa olursa, protokol iyi liderleri atlayabilecektir. Örneğin, yüksek yük durumlarında, Jolteon/Hotstuff'daki liderlerin aşırı yüklenmiş olduğunu ve ilerlemeyi sağlamadan önce zaman aşımının süresinin dolduğunu gözlemledik.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
4
Share
Comment
0/400
DeFiChef
· 11h ago
Bu %40 performans artışı harika.
View OriginalReply0
TokenEconomist
· 07-02 09:36
aslında, shoal'ın mimarisi bir oyun teorisi başyapıtıdır. bunu, doğrulayıcıların itibar = f(hız, güvenilirlik) için optimize edildiği bir nash dengesi gibi düşünün...
View OriginalReply0
WhaleSurfer
· 07-02 09:33
boğa boğa boğa üst sınırı aştı
View OriginalReply0
TokenSleuth
· 07-02 09:24
Aptos bu boğa optimizasyonu, gecikme süresi bu kadar düştü.
Shoal çerçevesi, Aptos üzerindeki Bullshark gecikmesini büyük ölçüde düşürdü, akış hattı ve itibar mekanizması performansı önemli ölçüde artırdı.
Shoal Çerçevesi: Aptos'taki Bullshark Gecikmesi İyileştirmesi
Aptos Labs, DAG BFT'deki iki önemli açık sorunu yakın zamanda çözdü, gecikmeyi önemli ölçüde azalttı ve belirleyici gerçek protokollerde ilk kez duraksama gereksinimini ortadan kaldırdı. Genel olarak, Bullshark'ın gecikmesi arızasız durumlarda %40, arızalı durumlarda ise %80 oranında iyileşti.
Shoal, Narwhal tabanlı konsensüs protokollerini ( gibi DAG-Rider, Tusk, Bullshark) güçlendirmek için bir çerçevedir ve akış şeritleri ile liderin itibarını kullanır. Akış şeritleri, her turda bir referans noktası ekleyerek DAG sıralama gecikmesini azaltırken, liderin itibarı referans noktalarının en hızlı doğrulayıcı düğümleri ile ilişkilendirilmesini sağlayarak gecikmeyi daha da iyileştirir. Ayrıca, liderin itibarı, Shoal'ın tüm senaryolarda zaman aşımını ortadan kaldırmak için asenkron DAG yapısını kullanmasına olanak tanır. Bu, Shoal'ın genellikle gereken iyimser yanıtları içeren evrensel yanıt olarak adlandırdığımız özelliği sunmasını sağlar.
Teknik olarak, Shoal, alt protokolün birden fazla örneğini sırayla çalıştırır. Bu yüzden Bullshark'ı örneklendirirken, bir bayrak yarışı yapan "köpekbalıkları" grubunu elde ederiz.
Motivasyon
Blockchain ağlarının yüksek performansını hedeflerken, insanlar iletişim karmaşıklığını azaltmaya odaklanmışlardır. Ancak, bu yaklaşım anlamlı bir throughput artışı sağlamamıştır. Örneğin, ilk versiyonundaki Diem'de uygulanan Hotstuff yalnızca 3500 TPS'ye ulaşabilmiş, 100k+ TPS hedefine çok uzak kalmıştır.
Son dönemdeki atılımlar, veri yayılımının liderlik protokollerine dayalı ana darboğaz olduğunu anlamaktan kaynaklanıyor ve paralelleşmeden faydalanabilir. Narwhal sistemi, veri yayılımını konsensüs mantığından ayırarak, tüm doğrulayıcıların aynı anda veri yaydığı bir mimari öneriyor; konsensüs bileşeni yalnızca az sayıda meta veriyi sıralıyor. Narwhal makalesi, 160.000 TPS'lik bir verimlilik rapor ediyor.
Daha önce Quorum Store'u, yani Narwhal'in verileri yayma ve uzlaşmayı ayırma yöntemini ve bunu mevcut uzlaşma protokolü Jolteon'u genişletmek için nasıl kullanacağımızı tanıttık. Jolteon, Tendermint'in lineer hızlı yolu ile PBFT tarzı görünüm değişikliklerini birleştiren bir lider tabanlı protokoldür ve Hotstuff'un gecikmesini %33 oranında azaltabilir. Ancak, lider tabanlı uzlaşma protokolleri, Narwhal'in işlem hacmi potansiyelinden tam olarak yararlanamaz. Verileri yayma ve uzlaşmayı ayırmakla birlikte, işlem hacmi arttıkça, Hotstuff/Jolteon'un lideri hâlâ sınırlıdır.
Bu nedenle, Bullshark'ı, sıfır iletişim maliyetine sahip bir konsensüs protokolü olan Narwhal DAG üzerinde dağıtmaya karar verdik. Ne yazık ki, Jolteon ile karşılaştırıldığında, Bullshark'ı destekleyen yüksek verimli DAG yapısı %50'lik bir gecikme maliyeti getirdi.
Bu makale, Shoal'un Bullshark gecikmesini nasıl büyük ölçüde azalttığını tanıtmaktadır.
DAG-BFT Arka Planı
Narwhal DAG'daki her bir tepe bir döngü ile ilişkilidir. r. döngüye girmek için, doğrulayıcı öncelikle r-1. döngüye ait n-f tepeyi elde etmelidir. Her doğrulayıcı her döngüde bir tepe yayınlayabilir ve her tepe en az bir önceki döngüdeki n-f tepeyi referans almalıdır. Ağın asenkron olması nedeniyle, farklı doğrulayıcılar herhangi bir anda DAG'ın farklı yerel görünümlerini gözlemleyebilir.
DAG'ın bir anahtarı özelliği belirsiz olmamasıdır: Eğer iki doğrulayıcı düğüm, DAG yerel görünümünde aynı tepe noktasına v sahipse, o zaman v'nin nedensel geçmişi tamamen aynıdır.
Genel Ön Söz
DAG'daki tüm düğümlerin toplam sırasının ek iletişim maliyeti olmadan uzlaşmasını sağlamak mümkündür. Bunun için, DAG-Rider, Tusk ve Bullshark'daki doğrulayıcılar DAG yapısını, düğümlerin önerileri temsil ettiği ve kenarların oyları temsil ettiği bir uzlaşma protokolü olarak yorumlar.
DAG yapısındaki topluluk kesişim mantığı farklı olsa da, mevcut tüm Narwhal tabanlı konsensüs protokolleri aşağıdaki yapıya sahiptir:
Önceden belirlenmiş referans noktası: Her birkaç turda ( Bullshark'taki iki turda ) önceden belirlenmiş bir lider olacaktır, liderin zirvesi referans noktası olarak adlandırılır;
Sıralama Sabitlemesi: Doğrulayıcılar, hangi sabitlemeleri sıralayacaklarına ve hangi sabitlemeleri atlayacaklarına bağımsız ancak kesin bir şekilde karar verir.
Sıralama Nedensel Geçmiş: Doğrulayıcılar, sıralı anahtar noktaları listesini birer birer işler, her anahtar nokta için, belirleyici kurallar aracılığıyla onun nedensel geçmişindeki tüm önceki düzensiz zirveleri sıralar.
Güvenliğin sağlanmasının anahtarı, adım (2)'de tüm dürüst doğrulayıcı düğümlerin oluşturduğu sıralı referans noktası listesinin aynı öneki paylaşmasını sağlamaktır. Shoal'da, yukarıda belirtilen tüm protokoller hakkında aşağıdaki gözlemleri yapıyoruz:
Tüm doğrulayıcılar ilk sıralı ankora katılır.
Bullshark Gecikmesi
Bullshark'ın gecikmesi, DAG'deki sıralı sabit noktalar arasındaki dönüş sayısına bağlıdır. Bullshark'ın en kullanışlı kısım senkron versiyonu, asenkron versiyona göre daha iyi bir gecikmeye sahip olsa da, yine de en iyi değildir.
Soru 1: Ortalama blok gecikmesi. Bullshark'ta, her çift turda bir referans noktası vardır ve her tek turdaki zirve oy verme olarak yorumlanır. Genel durumlarda, referans noktalarını sıralamak için iki DAG turu gereklidir, ancak referansın sebep-sonuç geçmişindeki zirvelerin sıralanması için daha fazla tur beklemesi gerekir. Genel durumlarda, tek turdaki zirvelerin üç tura, çift turdaki referans olmayan zirvelerin ise dört tura ihtiyacı vardır.
Soru 2: Arıza Durumu Gecikmesi. Yukarıda belirtilen gecikme analizi, arıza olmadan geçerlidir; diğer yandan, bir turda liderin yeterince hızlı bir şekilde referans noktalarını yayınlayamaması durumunda, referans noktaları sıralanamaz ( bu nedenle atlanır ), bu nedenle önceki turlardaki sıralanmamış tüm zirveler, bir sonraki referans noktasının sıralanmasını beklemek zorundadır. Bu, coğrafi çoğaltma ağının performansını önemli ölçüde azaltır, özellikle Bullshark liderin zaman aşımını beklemesi nedeniyle.
Shoal Çerçevesi
Shoal, bu iki gecikme sorununu çözdü; Bullshark( veya herhangi bir Narwhal tabanlı BFT protokolü) üzerinde boru hattı ile güçlendirdi, her turda bir bağlantı noktası olmasına izin veriyor ve DAG'daki tüm bağlantı noktası olmayan düğümlerin gecikmesini üç tura düşürüyor. Shoal ayrıca DAG içinde sıfır maliyetli bir lider itibar mekanizması tanıttı, bu da seçimi hızlı liderlere yönlendiriyor.
Meydan Okuma
DAG protokolü çerçevesinde, boru hattı ve liderlerin itibarı zorlayıcı sorunlar olarak kabul edilmektedir, sebepleri şunlardır:
Önceki üretim hattı, temel Bullshark mantığını değiştirmeye çalıştı, ancak bu esasen imkansız gibi görünüyor.
Liderlerin itibarı DiemBFT'de tanıtılmış ve Carousel'de resmileştirilmiştir, bu, doğrulayıcıların geçmiş performansına dayalı olarak gelecekteki liderlerin dinamik bir şekilde seçilmesi fikridir. (Bullshark'taki ) çapa. Liderlik kimliği üzerinde bir anlaşmazlık olması bu protokollerin güvenliğini ihlal etmemektedir; ancak Bullshark'ta, bu tamamen farklı bir sıralama ile sonuçlanabilir, bu da sorunun özüne işaret eder; yani dinamik ve belirleyici bir şekilde halka çapalarını seçmek, uzlaşmayı sağlamak için gereklidir ve doğrulayıcılar, gelecekteki çapa seçiminde sıralı tarih üzerinde mutabakata varmalıdır.
Soru zorluğunun kanıtı olarak, Bullshark'ın uygulanmasına dikkat çektik; mevcut üretim ortamındaki uygulamalar bu özellikleri desteklememektedir.
Protokol
Yukarıda belirtilen zorluklara rağmen, çözümlerin basitlikte gizli olduğu kanıtlanmıştır.
Shoal'da, DAG üzerinde yerel hesaplama yapma yeteneğine güveniyoruz ve önceki turların bilgilerini saklama ve yeniden yorumlama yeteneğini gerçekleştirdik. Tüm doğrulayıcıların ilk sıralı referans noktasını kabul etmesiyle elde edilen temel anlayış sayesinde, Shoal birden fazla Bullshark örneğini sırayla birleştirerek onları boru hattı işleme tabi tutar; bu nedenle ( ilk sıralı referans noktası örneklerin geçiş noktasıdır ve ) referans noktasının nedensel tarihi liderin itibarını hesaplamak için kullanılır.
Akış Hattı
V haritası vardır. Shoal, her bir örnekte F haritası tarafından önceden belirlenen bir sabitle Bullshark'ın örneklerini sırayla çalıştırır. Her örnek bir sabit sıralar ve bu, bir sonraki örneğe geçişi tetikler.
Başlangıçta, Shoal DAG'ın ilk turunda Bullshark'ın ilk örneğini başlattı ve ilk sıralı ankraj noktası belirlendiğinde, örneğin r. turda çalıştırdı. Tüm doğrulayıcılar bu ankraj noktasında hemfikirdi. Bu nedenle, tüm doğrulayıcılar r+1. turdan itibaren DAG'ı yeniden yorumlamayı güvenle kabul edebilirler. Shoal, r+1. turda yeni bir Bullshark örneğini başlattı.
En iyi durumda, bu, Shoal'ın her turda bir çapa sıralamasına izin verir. İlk turun çapa noktaları, ilk örneğe göre sıralanır. Ardından, Shoal ikinci turda yeni bir örnek başlatır, bu örneğin kendi çapa noktası vardır, bu çapa, o örneğe göre sıralanır. Daha sonra, üçüncü turda başka bir yeni örnek çapa noktasını sıralar ve bu süreç devam eder.
Liderlerin İtibarı
Bullshark sıralama sırasında sabit noktaları atlamak, gecikmeyi artırır. Bu durumda, önceki örnek sıralama sabit noktasından önce yeni bir örneği başlatmak mümkün olmadığından, hat boyunca teknik etkisiz kalır. Shoal, her doğrulama düğümünün en son etkinlik geçmişine dayalı olarak her doğrulama düğümüne bir puan atayarak, gelecekte ilgili liderlerin kaybolan sabit noktaları işleme olasılığının daha düşük olmasını sağlamak için bir itibar mekanizması kullanır. Protokolde yanıt veren ve katılan doğrulayıcılar yüksek puan alacak, aksi takdirde doğrulama düğümü düşük puan alacaktır, çünkü çökme, yavaşlık veya kötü niyetli olabilir.
Temel prensip, her puan güncellemesinde, daha yüksek puan alan liderlere yönelerek, tura göre önceden tanımlanmış F haritasını belirleyerek deterministik bir şekilde yeniden hesaplamaktır. Doğrulayıcıların yeni harita üzerinde uzlaşmalarını sağlamak için, puanlar üzerinde uzlaşmaları ve böylece puan türetiminde kullanılan tarih üzerinde uzlaşmaları gerekir.
Shoal'da, üretim hattı ve liderlik itibarı doğal olarak birleşebilir, çünkü her ikisi de ilk sıralı sabit nokta üzerinde uzlaşma sağlandıktan sonra DAG'ı yeniden yorumlamak için aynı temel teknolojiyi kullanır.
Aslında, tek fark, r. turda referans noktalarının sıralanmasından sonra, doğrulayıcıların yalnızca r. turda sıralı referans noktalarının nedensel geçmişine dayanarak r+1. turdan itibaren yeni bir haritalama F' hesaplaması gerektiğidir. Daha sonra, doğrulama düğümleri, r+1. turdan itibaren güncellenmiş referans noktası seçim fonksiyonu F'yi kullanarak Bullshark'ın yeni bir örneğini gerçekleştirir.
Daha fazla zaman aşımı yok
Zaman aşımı, lider tabanlı belirleyici kısmi senkron BFT uygulamalarının hepsinde kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, bunların getirdiği karmaşıklık, yönetilmesi ve gözlemlenmesi gereken iç durumların sayısını artırmakta, bu da hata ayıklama sürecinin karmaşıklığını artırmakta ve daha fazla gözlemleme tekniği gerektirmektedir.
Timeout ayrıca gecikmeyi önemli ölçüde artırabilir, çünkü bunların uygun şekilde yapılandırılması çok önemlidir ve genellikle dinamik olarak ayarlanması gerekir, çünkü bu, ( ağ ) gibi ortama yüksek derecede bağımlıdır. Protokol, bir sonraki liderine geçmeden önce, arızalı liderler için tam zaman aşımı gecikme cezası ödeyecektir. Bu nedenle, zaman aşımı ayarları çok temkinli olmamalıdır, ancak zaman aşımı süresi çok kısa olursa, protokol iyi liderleri atlayabilecektir. Örneğin, yüksek yük durumlarında, Jolteon/Hotstuff'daki liderlerin aşırı yüklenmiş olduğunu ve ilerlemeyi sağlamadan önce zaman aşımının süresinin dolduğunu gözlemledik.
Maalesef, liderliğe dayalı