[论文解读] ONLAY: Online Layering for scalable asynchronous BFT system

Quan Nguyen, André Cronje|arXiv (Cornell University)|May 13, 2019

Distributed systems and fault tolerance参考文献 16被引用 5

一句话总结

本文提出了 ONLAY，一种基于新型分层协议 $L_{\theta}$ 的可扩展异步拜占庭容错（BFT）框架，该协议在无领导者、基于有向无环图（DAG）的共识系统中使用在线分层机制。通过利用分层图结构与基于 Lamport 时间戳的逻辑时间排序，$L_{\theta}$ 在无需区块链的情况下实现了节点间确定性、一致性的共识，从而在异步网络中实现了高吞吐量和容错能力。

ABSTRACT

This paper presents a new framework, namely \emph{\onlay}, for scalable asynchronous distributed systems. In this framework, we propose a consensus protocol $L_ϕ$, which is based on the Lachesis protocol~\cite{lachesis01}. At the core of $L_ϕ$ protocol, it introduces to use layering algorithm to achieve practical Byzantine fault tolerance (pBFT) in leaderless asynchronous Directed Acyclic Graph (DAG). Further, we present new online layering algorithms for the evolutionary DAGs across the nodes. Our new protocol achieves determistic scalable consensus in asynchronous pBFT by using assigned layers and asynchronous partially ordered sets with logical time ordering instead of blockchains. The partial ordering produced by $L_ϕ$ is flexible but consistent across the distributed system of nodes. We then present the formal model of our layering-based consensus. The model is generalized that can be applied to abstract asynchronous DAG-based distributed systems.

研究动机与目标

• 解决现有基于 DAG 的共识协议在实现可扩展、确定性及异步拜占庭容错方面存在的局限性。
• 通过引入一种新型分层机制，克服无领导者、异步 BFT 系统中的可扩展性与一致性挑战。
• 形式化一个适用于异步 DAG 基础分布式系统的基于分层的共识通用模型。
• 实现在不依赖区块链结构的前提下，高效、一致且容错的事务确认。
• 基于一致切片与分布式共同知识，为 Lachesis 类协议提供形式化语义，提升可验证性与正确性。

提出的方法

• 提出 $L_{\theta}$，一种基于 Lachesis DAG 模型的共识协议，利用在线分层机制将事件组织为逻辑分层。
• 采用两种在线分层算法：在线最长路径分层与在线 Coffman-Graham 算法，以在事件传播过程中动态分配层级。
• 利用 Lamport 时间戳与“之前发生”关系定义逻辑时间排序，确保节点间部分排序的一致性。
• 引入根图与帧分配的概念，以识别关键事件（如 Clotho 与 Atropos），实现共识的最终性。
• 应用一致切片语义以计算全局系统状态并检测分叉，确保分布式节点间的一致性。
• 采用对等节点选择与同步机制，维持全局一致性，并支持高效的事务确认。

实验结果

研究问题

• RQ1 无领导者、异步 BFT 系统如何在不依赖区块链的情况下实现确定性共识？
• RQ2 何种分层策略可实现在动态 DAG 基础分布式系统中可扩展且一致的事件排序？
• RQ3 在线分层算法如何在拜占庭条件下维持容错性与一致性？
• RQ4 何种形式化模型可确保 DAG 中的部分排序在所有节点间保持一致，即使在异步环境下？
• RQ5 如何识别并利用关键事件（如 Clotho 与 Atropos）以去中心化、容错的方式完成事务最终化？

主要发现

• $L_{\theta}$ 协议通过使用分层而非区块链，在异步、拜占庭容错系统中实现了确定性、可扩展的共识。
• 所提出的在线分层算法——在线最长路径分层与在线 Coffman-Graham 算法——实现了高效、动态的分层分配，计算开销低。
• 该框架支持无拜占庭故障的网络与 1/3 拜占庭容错环境，展现出在对抗性条件下的鲁棒性。
• 基于分层的共识形式化模型具有通用性，可适用于任何异步 DAG 基础分布式系统。
• 协议通过一致切片与帧分配确保全局状态计算的一致性，从而实现可靠的分叉检测与清除。
• 基于分布式共同知识与一致切片的 Lachesis 形式化语义，为共识属性的推理提供了可验证的基础。