Neues PBFT-Protokoll mit reparierbaren Abstimmknoten

Das Byzantinische Fehlertoleranz (BFT) Konsensprotokoll ist entscheidend für die Blockchain-Technologie. Eine der bekannten Versionen dieses Protokolls ist die Praktische Byzantinische Fehlertoleranz (PBFT). Diese Methode ist grundlegend für andere wichtige Konsensprotokolle wie Tendermint, HotStuff und LibraBFT. In vielen Szenarien können die wahlberechtigten Knoten zu unvorhersehbaren Zeiten ausfallen, was zu Unsicherheiten darüber führt, wie viele Knoten für eine Abstimmung verfügbar sind. Diese Unsicherheit erschwert die Bewertung von PBFT-basierten Blockchain-Systemen, insbesondere wenn man Knoten berücksichtigt, die repariert werden können.

In dieser Analyse stellen wir ein neues PBFT-Konsensprotokoll vor, das reparierbare wahlberechtigte Knoten integriert. Durch den Einsatz eines mehrdimensionalen Markov-Prozesses und einer Methode zur ersten Durchgangszeit können wir die Leistung dieses neuen Blockchain-Systems untersuchen. Wir geben Einblicke in wichtige Leistungskennzahlen wie Durchsatz, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit des Blockchain-Systems mit diesen reparierbaren Knoten. Ausserdem präsentieren wir einen approximativen Algorithmus, um den Durchsatz dieses neuen PBFT-basierten Systems zu berechnen. Mehrere numerische Beispiele veranschaulichen unsere theoretischen Ergebnisse und zeigen, wie unterschiedliche Systemparameter die Leistung des PBFT-Systems beeinflussen.

#Hintergrund zu Konsensproblemen in der Blockchain

Das Konsensproblem in der verteilten Datenverarbeitung wurde erstmals 1980 identifiziert und wird oft als Byzantinisches Generäle-Problem bezeichnet. Mit dem Aufstieg von Kryptowährungen und Blockchain-Technologie hat dieses Problem erheblich an Bedeutung gewonnen. Viele Konsensmethoden sind entstanden, und BFTs, insbesondere PBFTs, sind entscheidend für das Wachstum von Blockchain-Systemen.

Im Gegensatz zu öffentlichen Blockchains wie Bitcoin, die das Proof-of-Work-Verfahren nutzen, beinhaltet das PBFT-basierte System normalerweise eine ausgewählte Gruppe von Knoten, die unter dem PBFT-Protokoll arbeiten. Diese Knoten können von einer kontrollierenden Einheit eng reguliert werden. Wenn mehr als zwei Drittel der wahlberechtigten Knoten einem Vorschlag des primären Knotens zustimmen, wird Konsens erreicht. Dieses System kann Ausfälle von bis zu einem Drittel der Knoten standhalten, selbst im Angesicht bösartiger Angriffe, Softwarefehler oder Betreiberfehler.

PBFT-basierte Systeme bieten Vorteile wie geringen Energieverbrauch, schnellen Konsens und Skalierbarkeit. Sie haben jedoch auch Nachteile, wie unflexible Systeme, bei denen Knoten nicht einfach dem Netzwerk beitreten oder es verlassen können. Es kann eine Situation entstehen, in der mehr als ein Drittel der Knoten ausfällt, und wenn diese Knoten nicht umgehend repariert werden, kann das System keinen Konsens erreichen. Diese Einschränkung ist nachteilig für die Lebendigkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit des Systems.

#Vorschlag eines neuen PBFT-Konsensprotokolls

Um diese Probleme zu lösen, schlagen wir ein neues PBFT-Konsensprotokoll vor, das es Knoten ermöglicht, auszufallen und dann wieder ins Netzwerk einzutreten, sobald sie repariert sind. Dieser Prozess ermöglicht ein dynamisches Abstimmungsumfeld, in dem die Anzahl der aktiven Knoten schwanken kann. Indem wir Knoten erlauben, das Netzwerk zu verlassen und wieder beizutreten, können wir die Verfügbarkeit und Sicherheit des PBFT-basierten Systems in Echtzeit bewerten. Reparierbare Knoten helfen, die Fähigkeit des Systems aufrechtzuerhalten, Konsens zu erreichen, auch wenn viele Knoten ausfallen.

Diese Arbeit konzentriert sich auf die Analyse der Leistung und Zuverlässigkeit des PBFT-basierten Blockchain-Systems mit diesen reparierbaren wahlberechtigten Knoten. Mit Hilfe eines mehrdimensionalen Markov-Prozesses und einer ersten Durchgangszeit-Methode entwickeln wir Leistungskennzahlen, einschliesslich Durchsatz, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit. Wir betonen die zentrale Rolle von Markov-Prozessen und Warteschlangentheorie bei der Untersuchung von PBFT-Systemen, da sie wertvolle Einblicke in verschiedene Konsensprozesse bieten.

#Literaturübersicht

Die aktuelle Forschung zu PBFT-Systemen kann in drei Hauptkategorien unterteilt werden: Optimierung des PBFT-Konsensprotokolls, analytische Modelle zur Bewertung der Systemleistung und Simulationsmodelle, um zu untersuchen, wie sich diese Systeme in der Praxis verhalten.

#Entwicklung und Optimierung des PBFT-Konsensprotokolls

Seit die Byzantinisches Generäle-Problem eingeführt wurde, gibt es einen wachsenden Bedarf, BFT-Protokolle in realen Anwendungen zu implementieren. Dieser Bedarf hat die kontinuierliche Verbesserung der BFT-Methoden vorangetrieben. Verschiedene Verbesserungen, wie die Schaffung von Gruppen von Replikaten, einer hierarchischen Struktur und die Vereinfachung von Prozessen, wurden vorgeschlagen, um BFT-Protokolle praktikabler zu machen.

Im Gegensatz zu traditionellen PBFT-Protokollen erlaubt unser neu vorgeschlagenes PBFT, dass Knoten das Netzwerk verlassen und wieder beitreten. Dieser dynamische Betrieb zielt darauf ab, die Vorteile von PBFT aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Lebendigkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

#Analytische Modelle zur Leistungsbewertung

Das PBFT-Konsensprotokoll ist ein Kernelement von Blockchain-Systemen, das erheblichen Einfluss auf deren Gesamteffizienz, Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz hat. Mit der zunehmenden Nutzung von BFT oder PBFT in praktischen Szenarien ist die Bewertung ihrer Leistung immer wichtiger geworden.

In unserem Papier verwenden wir analytische Methoden, insbesondere Markov-Prozesse, um die Leistung von PBFT-basierten Systemen zu analysieren. Frühere Arbeiten, die ähnliche Techniken verwendet haben, haben zu unserem Verständnis des Abstimmungsprozesses und des Gesamtverhaltens des Systems beigetragen.

#Simulationsmodelle zur Untersuchung der Leistung

Simulationsmodelle werden oft verwendet, um das Verhalten von Blockchain-Systemen in Fällen zu bewerten, in denen analytische Modelle zu komplex oder nicht machbar sind. Diese Modelle können die Hauptszenarien von PBFT simulieren und bewerten, wie gut sie unter verschiedenen Umständen funktionieren.

Aus der Literatur wird deutlich, dass die bestehende Forschung hauptsächlich darauf fokussiert hat, PBFT-Protokolle zu verbessern und die Leistung durch analytische oder Simulationsmodelle zu bewerten. Dennoch gibt es noch eine Lücke in der Nutzung von Markov-Prozessen zur Bewertung von PBFT-Systemen mit reparierbaren wahlberechtigten Knoten.

#Modellspezifikation

In unserem PBFT-basierten Blockchain-System mit reparierbaren wahlberechtigten Knoten umreissen wir spezifische Annahmen bezüglich der Knotenfehler und Reparaturprozesse sowie wichtige Parameter, die für unsere spätere Analyse wesentlich sind.

1. Knotenfehler: Jeder wahlberechtigte Knoten kann ausfallen, und die Dauer bis zum Ausfall folgt einer exponentiellen Verteilung. Einmal ausgefallen, kann ein Knoten erst nach der Reparatur wieder teilnehmen.

2. Reparaturprozesse: Ein ausgefallener wahlberechtigter Knoten tritt sofort in den Reparaturmodus ein, wobei die Reparaturdauer ebenfalls einer exponentiellen Verteilung folgt.

3. Gesamtanzahl der wahlberechtigten Knoten: Die Gesamtanzahl der wahlberechtigten Knoten bleibt während der Analyse konstant.

4. Abstimmungsprozess: Jeder Knoten kann pro Runde nur einmal abstimmen.

5. Transaktionsgenehmigungswahrscheinlichkeit: Wir nehmen eine bestimmte Wahrscheinlichkeit an, dass Knoten Transaktionspakete genehmigen oder ablehnen.

6. Bewertung des Abstimmungsergebnisses: Wenn die Anzahl der Genehmigungen zwei Drittel der Gesamtanzahl der Knoten übersteigt, wird die Transaktion als Block bestätigt. Andernfalls wird sie als verwaister Block betrachtet.

7. Blockerstellungs- und Rollbackzeiten: Die Zeiten für die Erstellung von Blöcken und das Zurücksetzen verwaister Blöcke werden als identisch angenommen und folgen einer exponentiellen Verteilung.

8. Unabhängigkeit der Variablen: Alle definierten Zufallsvariablen werden als unabhängig betrachtet.

Mit diesen Annahmen können wir das Verhalten des Systems analysieren und den Übergang zwischen verschiedenen Zuständen bestimmen, z. B. ob eine Transaktion als Block bestätigt oder als verwaister Block behandelt wird.

#Zeiten zur Block- und verwaisten Blockgenerierung

Wir untersuchen, wie die Zeiten zur Generierung von Blöcken und verwaisten Blöcken verteilt sind. Die Zeiten, die benötigt werden, um eine Transaktion zu bestätigen oder abzulehnen, können mit phasenartigen Verteilungen modelliert werden.

Durch die Analyse des Markov-Prozesses können wir bestimmen, wie häufig Transaktionen zu Blöcken oder verwaisten Blöcken werden, was entscheidend für das Verständnis der Systemleistung ist. Sobald eine Transaktion einen bestimmten Zustand in diesem Prozess erreicht, markiert dies das Ende dieser Abstimmungsrunde, und eine neue Runde beginnt.

#Zeit bis zur Blockgenerierung

Die Zeit, die benötigt wird, damit ein Transaktionspaket zu einem Block wird, ist entscheidend für das Verständnis der Systemleistung. Dieser Prozess wird mit einem absorbierenden Zustand modelliert, wobei der Abschluss der Abstimmung zu einer Bestätigung führt.

Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine Transaktion zu bestätigen, kann ebenfalls berechnet werden, wobei hervorgehoben wird, wie Effizienz in PBFT-Systemen gemessen werden kann.

#Zeit bis zur Generierung eines verwaisten Blocks

Ähnlich wird die Zeit untersucht, die benötigt wird, um ein Transaktionspaket als verwaisten Block zu klassifizieren. Die durchschnittliche Zeit bis zur Ablehnung einer Transaktion gibt Einblicke, wie oft Knoten sich nicht auf einen Vorschlag einigen.

Das Verständnis dieser Zeitverteilungen ermöglicht eine tiefere Leistungsanalyse und Modellierung des PBFT-basierten Blockchain-Systems mit reparierbaren wahlberechtigten Knoten.

#Warteschlangenanalyse des PBFT-basierten Blockchain-Systems

Durch den Einsatz der Warteschlangentheorie stellen wir ein Modell für das PBFT-basierte Blockchain-System mit reparierbaren wahlberechtigten Knoten bereit. Dies ermöglicht uns, wichtige Kennzahlen effektiv zu analysieren.

#Transaktionsanfragen

Transaktionen kommen in unser System durch zwei Hauptprozesse: externe Transaktionen und solche, die von verwaisten Blöcken zurückgerollt werden. Beide Prozesse sind entscheidend für das Verständnis, wie unser System mit Daten umgeht.

Die in das System eintretenden Transaktionen werden als Kombination aus Poisson-Prozessen und phasenartigen Verteilungen modelliert. Die Ankunftsrate externer Transaktionen beeinflusst, wie schnell das System auf neue Anfragen reagieren kann.

#Servicezeiten

Der Vorgang der Bestätigung von Blöcken umfasst zwei Phasen: die Auswahl von Transaktionen und das Anheften dieser Blöcke an die Blockchain. Dieser zweistufige Prozess ist modelliert, um die Servicezeit effektiv zu erfassen.

Die Kombination von phasenartigen und exponentiellen Verteilungen hilft uns zu bewerten, wie schnell Blöcke bestätigt und zur Blockchain hinzugefügt werden können.

#Stationäre Wahrscheinlichkeitsvektoren

Mit dem bereitgestellten Warteschlangenmodell können wir stationäre Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Zustände im System berechnen. Dies gibt Einblicke, wie oft das System beschäftigt oder im Leerlauf ist und wie effektiv das System konstant Blöcke bestätigt.

#Leistungskennzahlen des PBFT-Systems

Mit der Warteschlangenanalyse im Hinterkopf können wir mehrere wichtige Leistungskennzahlen für unser PBFT-basiertes Blockchain-System mit reparierbaren wahlberechtigten Knoten ableiten.

#Wahrscheinlichkeiten für keine Transaktionen

Die Berechnung der stationären Wahrscheinlichkeit, dass keine Transaktion im System vorhanden ist, hilft zu beurteilen, ob die Knoten effektiv engagiert oder zu inaktiv sind.

#Raten der Blockbestätigung

Das Verständnis, wie schnell Blöcke bestätigt werden können, bietet ein Mass für den Durchsatz des Systems. Diese Kennzahl ist entscheidend für die Bewertung der Effizienz des PBFT-basierten Systems.

#Durchsatzberechnung

Der Durchsatz des Systems, definiert als die Anzahl der bestätigten Blöcke pro Sekunde, ist entscheidend für die Bewertung seiner Leistung.

Wir definieren auch den Transaktionsdurchsatz, der die Anzahl der verarbeiteten Transaktionen pro Sekunde ist. Dies hilft, die Effizienz der Bestätigung von Blöcken in das Benutzererlebnis für die Beteiligten im Blockchain-Netzwerk zu übersetzen.

#Zuverlässigkeitsanalyse des PBFT-basierten Blockchain-Systems

Zuverlässigkeit ist ein wesentlicher Aspekt jedes Blockchain-Systems. Wir etablieren zwei neue Markov-Prozesse, um die Zuverlässigkeit unseres PBFT-basierten Systems mit reparierbaren wahlberechtigten Knoten zu analysieren.

#Unverfügbarkeit aufgrund fehlgeschlagener Knoten

In Situationen, in denen zu viele Knoten ausfallen, kann das System unbrauchbar werden. Dieses Szenario muss modelliert werden, indem untersucht wird, wie die Anzahl der ausgefallenen Knoten die Fähigkeit zur Blockgenerierung beeinflusst.

#Unverfügbarkeit durch kombinierte Faktoren

Wir analysieren auch Fälle, in denen das System aufgrund einer Kombination aus ausgefallenen Knoten und Ablehnungsstimmen unbrauchbar wird. Dieses Modell berücksichtigt verschiedene Wege, die den Konsensprozess behindern könnten.

#Numerische Analyse

Der Abschnitt über die numerische Analyse bietet Algorithmen zur Berechnung des Transaktionsdurchsatzes und untersucht, wie verschiedene Parameter die Leistung des PBFT-Systems beeinflussen.

#Auswirkungen der Parameter

Durch verschiedene Beispielgruppen bewerten wir, wie wichtige Parameter den Transaktionsdurchsatz und die Verfügbarkeit beeinflussen.

Die Erkenntnisse zeigen, dass eine Erhöhung der Anzahl der wahlberechtigten Knoten im Allgemeinen die Verfügbarkeit verbessert. Eine grössere Anzahl von Knoten kann jedoch auch den Durchsatz aufgrund der erhöhten Komplexität beim Erreichen des Konsenses verringern.

#Abschliessende Bemerkungen zu Forschungsrichtungen

Wir fassen die Bedeutung des neuen PBFT-Protokolls mit reparierbaren wahlberechtigten Knoten und dessen potenziellen Anwendungen zusammen. Die hier verwendete Methodik kann den Weg für weitere Verbesserungen in Blockchain-Systemen ebnen, die hohe Zuverlässigkeit und Leistung erfordern.

Zukünftige Forschungsrichtungen umfassen die Optimierung von Algorithmen zur Handhabung von Markov-Prozessen und die Erforschung stochastischer Optimierungsmethoden zur Verbesserung von PBFT-Protokollen. Sicherheit und Effizienz bleiben ein zentrales Anliegen für die Weiterentwicklung der Blockchain-Technologie.

Die aus unserer Analyse und den numerischen Experimenten gewonnenen Erkenntnisse bieten einen Weg, um zuverlässigere und effizientere PBFT-basierte Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, verschiedene Bedingungen in realen Anwendungen effektiv zu bewältigen.