Améliorer la sélection des leaders dans les systèmes blockchain
Proposer une méthode dynamique pour une sélection de leaders efficace dans les réseaux blockchain.
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Table des matières
La technologie blockchain est super importante pour créer des transactions numériques sécurisées. Un des défis ici, c'est comment organiser et valider ces transactions de manière efficace. Un problème courant, c’est de s'assurer que le système peut gérer plein de transactions en même temps tout en étant résistant à la censure. Les chercheurs étudient différentes méthodes pour régler ces soucis. Une approche prometteuse consiste à utiliser un Graphe Acyclique Orienté (DAG) pour gérer les transactions.
Un protocole populaire dans ce domaine s'appelle Bullshark, qui fait partie de la blockchain Sui. Ce protocole permet des transactions rapides, mais a quelques problèmes quand ses leaders (qui aident à valider les transactions) échouent ou plantent. Ça peut ralentir le système, entraînant des délais et une baisse de performance.
Pour résoudre ces problèmes, on cherche des moyens d'améliorer la sélection des leaders dans le système et de mieux utiliser leurs capacités. En développant une nouvelle méthode inspirée de recherches précédentes, on vise à améliorer l’efficacité de la sélection des leaders et à garantir que la blockchain fonctionne sans accroc même quand certaines parties échouent.
Contexte
Dans les systèmes blockchain, les leaders jouent un rôle crucial. Ils sont responsables de proposer de nouveaux blocs de transactions à ajouter à la blockchain. Chaque leader est sélectionné selon divers critères, comme sa performance actuelle et sa fiabilité. Si un leader plante quand il est nécessaire, ça peut entraîner des délais et une baisse de performance du système dans son ensemble.
Quand plusieurs leaders sont sélectionnés pour valider les transactions, le système peut gérer plus de transactions à la fois. Cependant, si des leaders performants échouent parfois ou ont besoin de maintenance, le système peut avoir du mal à maintenir sa performance. Ça met la pression sur les opérateurs de nœuds, qui doivent rapidement restaurer les leaders pour que tout fonctionne bien.
Défis dans les Protocoles Actuels
Beaucoup de protocoles blockchain actuels, comme Bullshark, sont conçus sur l'hypothèse qu'un leader sera toujours dispo. Quand des leaders plantent, les opérations normales du réseau sont perturbées, entraînant des problèmes comme une latence accrue et un Débit réduit. Dans certains cas, certains leaders sont favorisés parce qu'ils ont une plus grande part, ce qui peut créer un déséquilibre dans le système.
Quand ces leaders échouent, le réseau peut en souffrir gravement. Des délais surviennent et la performance de la blockchain peut se dégrader. Notre recherche aborde ces défis en développant une nouvelle approche de sélection des leaders qui prend en compte la performance actuelle de chaque leader et s’adapte rapidement quand les leaders ne sont pas là.
Notre Solution Proposée
On propose une nouvelle méthode de sélection des leaders qui prend en compte la performance de chaque leader. Cette approche consiste à surveiller en continu l'activité de tous les Validateurs (qui participent à la blockchain). En ajustant le planning des leaders selon la performance des validateurs, on peut s'assurer que le système continue de fonctionner sans accroc même si certains leaders échouent.
Pour mettre ça en œuvre, on utilise un système de points qui reflète la performance de chaque validateur. Chaque fois qu'un validateur vote avec succès pour une proposition de leader, il gagne des points. Plus un validateur a de points, plus il sera souvent sélectionné comme leader. Ça crée un mécanisme d’auto-correction où les validateurs les plus fiables sont choisis plus fréquemment.
Détails Techniques
La méthode proposée fonctionne sur un DAG. Cette structure permet plus de flexibilité par rapport aux systèmes basés sur des chaînes traditionnelles. Dans les DAG, tous les nœuds n'ont pas besoin d'être d'accord sur le même leader en même temps, ce qui permet une plus grande résilience face aux échecs.
Quand un leader échoue ou est jugé moins actif, il est rapidement retiré du planning des leaders. Ça laisse de la place pour des validateurs performants sans perturber le processus global. La restructuration du planning des leaders se fait régulièrement, assurant que le réseau reste réactif et efficace.
Mise en œuvre
On a développé une version pratique de notre méthode proposée. Cette mise en œuvre est conçue pour être prête pour la production, avec des capacités comme la récupération après crash et des outils de surveillance. Le système est construit sur la technologie blockchain existante et nécessite juste un petit code supplémentaire pour fonctionner efficacement.
La mise en œuvre tourne dans le mainnet de Sui, ce qui signifie qu'elle est déjà utilisée dans un environnement réel. Ça nous permet de collecter des données de performance en conditions réelles et de faire des ajustements si nécessaire.
Évaluation de Performance
Pour évaluer l’efficacité de notre système proposé, on a réalisé une série de tests. Ces tests avaient pour but de mesurer à quel point la nouvelle méthode de sélection des leaders fonctionne par rapport aux approches traditionnelles. Cette évaluation s'est concentrée sur deux facteurs clés : le débit et la latence.
Le débit fait référence au nombre de transactions que le système peut gérer dans un certain laps de temps, tandis que la latence est le temps qu'il faut pour qu'une transaction soit confirmée. Dans des conditions idéales, notre nouvelle méthode a montré une légère amélioration de la latence tout en maintenant un débit élevé.
Dans des scénarios où des leaders avaient des difficultés, notre système a montré une réduction significative de la latence et une amélioration du débit comparé à la méthode traditionnelle. Les résultats indiquent que notre approche peut maintenir la performance même quand certaines parties du système ne fonctionnent pas de façon optimale.
Conclusion
La recherche présentée ici aborde certains des principaux défis auxquels sont confrontés les systèmes blockchain, en particulier autour de la performance de la sélection et de la gestion des leaders. En introduisant une méthode de sélection dynamique des leaders basée sur la performance en temps réel, on peut significativement améliorer l’efficacité et la résilience des réseaux blockchain.
Notre mise en œuvre a montré des résultats prometteurs dans un environnement réel. Alors que la technologie blockchain continue d’évoluer, les techniques et les idées tirées de ce travail joueront un rôle décisif dans le futur développement de systèmes blockchain efficaces et fiables.
Travaux Futurs
En regardant vers l’avenir, il y a plusieurs domaines où cette recherche peut être élargie. Une direction importante serait d'affiner encore le système de points pour les validateurs afin de mieux capturer leur performance en temps réel. De plus, on vise à explorer comment cette méthode de sélection des leaders peut être adaptée à différents types de systèmes blockchain au-delà de ceux utilisant des structures DAG.
Un autre axe clé sera d'améliorer le protocole pour gérer des réseaux plus grands et plus complexes. À mesure que plus de validateurs sont ajoutés à un système, s’assurer que la performance reste élevée devient de plus en plus délicat.
En abordant ces questions, on peut continuer à améliorer les capacités de la technologie blockchain et veiller à ce qu'elle réponde efficacement aux besoins de ses utilisateurs. La recherche continue visera à rendre les systèmes blockchain plus fiables, plus rapides et plus adaptables face aux défis.
Remarques Finales
Les avancées en sélection des leaders pour les systèmes blockchain soulignent l'importance de l’adaptabilité et de la performance pour garantir le bon fonctionnement de ces réseaux. En se concentrant sur la performance en temps réel des validateurs et en ajustant dynamiquement les rôles des leaders, on peut créer des systèmes mieux adaptés pour gérer les exigences des transactions numériques modernes.
Alors que la technologie blockchain mûrit, il est essentiel de développer des solutions qui surmontent les limitations actuelles et embrassent des approches innovantes. Notre travail représente un pas dans cette direction, avec le potentiel de façonner le futur de la technologie blockchain.
Grâce à une recherche et un développement continus, on peut débloquer de nouvelles possibilités pour la mise en œuvre efficace des systèmes blockchain dans divers secteurs. L'avenir de la blockchain est prometteur, et avec des efforts continus pour améliorer la performance et la résilience, elle peut atteindre des sommets encore plus grands.
En conclusion, la méthode dynamique de sélection des leaders proposée offre une voie prometteuse pour aborder les défis critiques en matière de performance blockchain. Avec une mise en œuvre réussie dans le monde réel et des évaluations continues, cette recherche apporte des insights précieux au domaine en évolution de la technologie blockchain, ouvrant la voie à des systèmes plus robustes, efficaces et fiables.
Titre: HammerHead: Leader Reputation for Dynamic Scheduling
Résumé: The need for high throughput and censorship resistance in blockchain technology has led to research on DAG-based consensus. The Sui blockchain protocol uses a variant of the Bullshark consensus algorithm due to its lower latency, but this leader-based protocol causes performance issues when candidate leaders crash. In this paper, we explore the ideas pioneered by Carousel on providing Leader-Utilization and present HammerHead. Unlike Carousel, which is built with a chained and pipelined consensus protocol in mind, HammerHead does not need to worry about chain quality as it is directly provided by the DAG, but needs to make sure that even though validators might commit blocks in different views the safety and liveness is preserved. Our implementation of HammerHead shows a slight performance increase in a faultless setting, and a drastic 2x latency reduction and up to 40% throughput increase when suffering faults (100 validators, 33 faults).
Auteurs: Giorgos Tsimos, Anastasios Kichidis, Alberto Sonnino, Lefteris Kokoris-Kogias
Dernière mise à jour: 2023-09-22 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.12713
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.12713
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://github.com/MystenLabs/sui/releases/tag/mainnet-v1.9.1
- https://github.com/asonnino/sui/tree/hammerhead
- https://github.com/AUTHOR/REPO.git
- https://github.com/asonnino/sui/blob/hammerhead/crates/orchestrator/assets/grafana-dashboard.json
- https://github.com/asonnino/sui/blob/03c96a3648f40f89bd78930b837aa1393bab73ec/crates/sui-swarm-config/src/genesis
- https://github.com/asonnino/hammerhead-paper/tree/main/data
- https://github.com/mystenlabs/sui
- https://tokio.rs
- https://github.com/MystenLabs/fastcrypto
- https://rocksdb.org
- https://github.com/quinn-rs/quinn