数据科学每日总结--Day11--区块链

最新推荐文章于 2025-11-27 14:37:44 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-27 14:37:44 发布 · 1k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

BFT：系统能够在部分节点出现恶意行为或故障的情况下，仍然保证系统的正确性和一致性
SMR：通过将多个节点的状态机进行复制，并确保所有节点按照相同的顺序执行相同的操作，从而保证系统的一致性
拜占庭故障节点：在分布式系统中，某些节点由于故障或恶意行为，可能表现出不可预测、任意甚至欺骗性的行为。这些节点不仅可能宕机或停止响应，还可能发送错误或虚假的信息，甚至联合其他恶意节点进行攻击
BFT-SMR结合了拜占庭容错和状态机复制两种技术，目标是在存在恶意或故障节点的情况下，依然能够实现分布式系统的一致性和高可用性。简单来说就是只要系统中的拜占庭故障节点数量不超过系统设计的容忍上限，BFT-SMR算法就能保证系统继续正常运行，并且所有非故障节点会就一系列的操作或数据更新达成一致。

概念：在数据挖掘领域，指的是利用数据挖掘技术为司法调查、法律诉讼、网络安全事件等提供证据支持和分析服务，主要目标是从大量数据中发现、提取、分析与案件相关的证据，帮助调查人员或执法机构揭示事实真相。

参数m：

参数k：

参数d：

通过调整这三个参数，系统设计者可以根据具体需求来优化系统的法证支持能力。例如，如果系统对安全性要求较高，可能需要设置较小的𝑚值和较大的𝑘值，以确保在较少恶意节点存在时也能提供强有力的责任证明。

应用场景：

概念：HotStuff是一个建立在部分同步模型（partial synchrony model）上的BFT协议，它以其线性的通信复杂度和响应性而著称，并被用作多个区块链的共识引擎。

协议概述：

核心特性：

线性的视图变更：HotStuff协议解决了传统BFT协议中视图变更（View Change）复杂度高、完成时间不确定以及系统无法对外提供服务的问题。在HotStuff中，视图变更被融入了常规共识流程中，无需增加额外的协议和代价，且系统在此期间还能继续对外提供服务。
乐观响应性：在GST之后，被指定的正确leader节点只需要收集n-f个响应即可保证协议正常执行下去，包括主节点被替换的场景。这种特性使得HotStuff在大多数情况下能够迅速达成共识

共识流程： HotStuff的基础共识流程围绕一个核心的三轮共识投票展开，且在每个视图内，都有一个唯一的主节点负责打包区块、收集和转发消息并生成仲裁证书（Quorum Certificate, QC）。

准备阶段：主节点向其他节点发送prepare消息，包含当前提案的信息。
预提交阶段：主节点收集到足够的prepare消息后，生成准备仲裁证书（pre-prepare QC），并以预提交消息的形式广播给所有节点。
提交阶段：主节点收集到足够的预提交消息后，生成提交仲裁证书（commit QC），并以提交消息的形式广播给所有节点。接收到该消息的副本可以锁定当前状态转换请求，以便即使在视图更改期间也可以达成共识决策。

应用场景：

区块链共识引擎：HotStuff被用作多个区块链项目的共识引擎，如Libra（现更名为Diem）区块链。这些项目利用HotStuff的线性通信复杂度和响应性来提供高效、可靠的共识服务。
推动BFT协议的发展：HotStuff的出现推动了BFT协议的发展和创新。它展示了如何在保持拜占庭容错能力的同时，降低通信复杂度和提高响应性。这为分布式系统和区块链领域带来了新的研究方向和应用前景。