COLOR:星云研究院：Avalanche論文解讀（一）

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：

海納星云發布NFT發行和銷售平臺“丸卡”Roadmap:金色財經現場報道，在9月15日海納星云主辦的戰略發布會上，海納星云發布NFT發行和銷售平臺“丸卡”Roadmap：10月初，海納星云將發布丸卡1.0版本，海納星云會為市場提供一個合規的NFT發行平臺。11月，海納星云將發布丸卡2.0版本，基于更完善的產品設計，實現多平臺終端支持和無感化支付，為用戶提供更便捷的NFT購買體驗。2021年一季度發布丸卡3.0版本，會讓IP方一鍵生成多元化NFT組合，那時丸卡更像是一個“玩法樂高”，基于區塊鏈智能合約，提供碰撞、組合、升級、互動等海量NFT玩法插件。[2021/9/15 23:27:15]

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：

聲音 | 星云鏈創始人：IEO只是ICO的變種 快速融資對于創業團隊反而不好:星云鏈創始人徐義吉在《玉竹陪你迎牛市》欄目中表示：16年就已初步探索過IEO，只是ICO的變種，快速融資一大筆錢對于創業團隊反而不好，創業公司應該關注自己的核心業務，而不是管理資產。區塊鏈項目應該關注如何讓用戶使用到自己手上的Token，并參與到生態的建設中。在區塊鏈的世界里，每個人的數據和資產都應該是神圣不可侵犯的，所以每個人都應有話語權和投票權。[2019/3/22]

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：

聲音 | 星云鏈創始人徐義吉：公鏈發展應該是普惠共贏的:據東方財富消息，對于2019年區塊鏈發展趨勢，星云鏈創始人徐義吉認為，2018年的公鏈是封閉、排他的，2019年的公鏈應該是普惠共贏的。沒有一條公鏈能夠獨自成功，作為區塊鏈底層基礎設施，還有太多地方值得大家相互探討、學習和提升。2019年，區塊鏈本質沒有變化，即由分布式技術帶來的“自治數據元網絡”對未來生活的潛在影響和改變，寄托著由技術帶給人們未來美好生活的期望，這種期望需要所有區塊鏈從業者一起去努力，去突破。[2019/1/7]

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：

動態 | 七星云將籌資近240億美元提供電動公交升級:據coindesk報道，區塊鏈和人工智能技術公司七星云集團與中國國家運輸能力有限公司（NTS）簽訂了獨家合同，為該全方位服務運營商提供大規模的電動公交升級服務。七星云將通過其監管投訴區塊鏈生態系統發行固定收益租賃融資產品。對于以中國為基礎的融資，七星云將專注于固定收益產品的銷售。對于國際市場，七星云將提供固定收益和資產數字化產品。具體來說，納斯達克上市公司七星云計劃在三年期間分別籌集約87.5億美元及150億美元。[2018/8/21]

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。

星云第一季激勵計劃第二周評選榜單公布:nebulas官網公告，星云計劃第二周開發者熱情不減，截止北京時間5月20日24點（區塊高度為296,807），星云第一季激勵計劃第二周結束，共收到了813個應用，通過審核135個。第二周開發者與推廣者獲獎者共計226人次，將分享超過約合190萬人民幣的星云幣獎勵，恭喜各位獲獎的小伙伴。

星云技術團隊根據排名算法，對激勵計劃第二周的應用進行了排名，評選出了第二周最佳應用冠亞季軍各一名，以及優秀應用20名。[2018/5/22]

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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