LOR:星云研究院：Avalanche論文解讀（一）_poloniex怎么讀

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：

火星云礦總裁商思林：在Filecoin大礦工測試獎勵前不建議個人投資者投入太多資金:金色財經現場報道，8月7日“2020 Cointelegraph中文大灣區·國際區塊鏈周”在深圳舉行。火星云礦總裁商思林在“Filecoin構建的世界，如何理解火熱的Filecoin與IPFS”圓桌上表示，Filecoin是2020年下半年最不可錯過的項目，但作為一個新興項目，相比比特幣風險也是比較高。在主網上線之前，不要把雞蛋放在一個籃子里。他建議，在大礦工測試獎勵前個人投資者不要投入太多資金在上面，一定要等大到礦工測試完。如果在之前投資可以選擇頭部幾家，根據實際表現再加大投資。[2020/8/7]

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：

火星云礦總裁商思林：Filecoin短期很難與云存儲巨頭競爭，但長期看好:IPFS100.com現場報道，8月3日，由IPFS100.com主辦，CapitalN節點咨詢承辦，金色算力云聯合主辦，深圳市先河系統技術有限公司金牌贊助，逆熵科技銀牌贊助，金色財經作為聯合主辦媒體的星際漫游指南·逐鹿中原·IPFS技術與應用研討論壇在鄭州舉行。

在主題為《純粹的技術信仰與熾熱的代幣激勵》的圓桌環節，火星云礦總裁商思林表示，目前云存儲上的商用非常成熟，Filecoin短期很難正面競爭。不過，在增量市場里面 ，Filecoin的效率和隱私性可以助其在市場占據一席之地。如果Filecoin要想真正的爆發和應用，還需要基于區塊鏈誕生原生的去中心化應用。[2020/8/4]

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：

行情 | 區塊鏈概念股七星云連續三日大漲:中概區塊鏈概念股七星云上漲22%，連續第三日大漲，截至目前，本周漲幅接近140%。[2018/8/25]

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：

2018共識大會-黑客馬拉松獲獎揭曉 PayPal首席工程師贏得星云挑戰:由Coindesk舉辦的，區塊鏈領域最高級別會議-共識大會的黑客馬拉松活動于紐約當地時間5月12日至5月13日進行，197名來自世界各地的頂尖開發者參與了此次活動。

星云聯合創始人兼CTO鐘馥百擔任本次大賽評委，他給出的挑戰題目是：用星云主網實現預測市場。經過30多個小時的緊張開發后，PayPal的首席數據工程師Amir Youssefi的Predict Mart and Social Network（預測市場）項目，通過搭建預言機將結果上鏈的方式，贏得了星云的挑戰，獲得了等值5120美元的NAS獎勵。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)[2018/5/15]

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。

Huobi.News區塊鏈·百家行5月第一站將走進星云鏈:據Huobi.News官方消息, Huobi.News推出的區塊鏈·百家行5月第一站選擇公鏈項目星云鏈(NAS)。星云鏈是新一代區塊鏈公鏈，致力于構建可持續升級的良性生態。Huobi.News將帶領用戶與開發者走進星云鏈團隊，面對面了解星云項目和星云技術。[2018/4/28]

Avalanche發送Query和收集Responds流程如下：

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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