Raft论文研读 Ⅳ

地址：谷歌学术

引用：[1]Siben Tian, Fenhua Bai, Tao Shen, Chi Zhang, and Gong Bei. VSSB-Raft:A Secure and Efficient Zero Trust Consensus Algorithm for Blockchain[J]. ACM Trans. Sen. Netw. 2023.

期刊：ACM Trans. Sen. Netw.（中科院3区，JCR：Q2）

作者：Tian Siben; Bai Fenhua; Shen Tao; Zhang Chi; Bei Gong

日期：2023

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{collapse-item label=" 1.2 文章主要创新点 "}
①改善Raft共识算法投票机制

解决的问题：

To solve the problems of vote forgery and malicious election of candidate nodes in the Raft consensus algorithm.

解决Raft共识算法中选票伪造和候选节点恶意选择的问题。

解决方案：

增加Zero Trust与Raft结合。

使用了四个算法：

• 数字签名算法：确认消息发送者身份。
• SM2签名算法：允许在节点发送消息时对消息进行签名，以实现数据正确性和身份正确性的验证，满足零信任认证的需要。
• Secret Sharing算法：确保候选节点获得的选票是真实有效的，保证了选举的公平性和可信性。
• NDN算法：重新定义节点如何在Raft共识算法中通信，从而提高节点之间的数据传输质量。

解决选票伪造问题：通过椭圆曲线签名为每次选举生成选举签名，然后使用秘密共享技术将选举签名拆分为每个节点的投票消息。候选节点通过从追随者节点收集选票并恢复选举签名来赢得选举。该方法隐藏了产生选举签名的选举消息，增加了选票伪造的难度，并在选举过程中引入监督节点对候选人恢复的选举签名进行验证，保证了候选人的诚实性，并通过秘密共享的门限值使算法具有拜占庭容错性。

②降低共识延迟

解决的问题：

为了消除选举过程中由于安全认证而引起的共识延迟，提出了一种有效的节点间通信方式。

解决方案：

利用数据命名网络来重新定义节点间的通信。具体地，每个节点将最初在IP网络上定义的路由改变为NDN上的感兴趣的路由，并将该感兴趣的路由发布到NDN转发守护进程（NFD）。这允许以有效的方式发送消息，而不管节点是处于选举过程还是日志同步过程。

③引入监督节点

解决的问题：

为了实现VSSB-Raft的零信任，消除选举过程中节点间隐形的信任关系。

解决方案：

VSSB-Raft引入了监督节点，由监督节点为共识节点生成子秘密选票，并对选举结果进行验证。

• 监督节点在接收到候选节点发起的投票请求后，首先通过选举消息生成过程为本次选举生成选举消息。
• 之后，根据SM2椭圆曲线签名方法，通过私有选举密钥生成选举签名。然后秘密共享算法将选举签名分成n个子秘密1，2，...，n，n是共识节点的数量。它将子秘密分发给相应的共识节点以供后续投票。
• 最后，监督者还生成子秘密承诺签名值1、2、...，对于候选节点，n是子秘密的数目。当候选节点收集到足够的子秘密来恢复选举签名时，监督者将验证其置换的结果。该验证过程使用SM2算法，并且验证的结果是否，其中是候选人的恢复的选举签名。监管者将基于验证结果确定候选者是否可以成为领导者节点，并广播结果。

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{collapse-item label=" 1.3 启发和总结 "}

本文引入了大量的安全算法，通过这些安全算法来保证VSSB-Raft实现零信任。我是不是也需要某个算法来保证我的信誉机制呢？？？找到某一个加权算法添加到选票上！！！
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地址：谷歌学术

引用：[1]Du, Z., Qu, Z., Fu, Y., Huang, M., & Liu, L. (2023). Multi‐strategy‐based leader election mechanism for the Raft algorithm. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 35(22).

期刊：Concurrency and Computation(JCR：Q3)

作者：Du Zhiqiang; Qu Zhi; Fu Yanfang; Huang Muhong; Liu Liangxin

日期：2023

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{collapse-item label=" 2.2 文章主要创新点 "}

①创新点一：更改领导者选举机制

解决的问题：领导者性能问题

解决方案：增加了反投票策略，可以根据服务器的状态信息，如吞吐量、共识延迟、服务器间延迟变化等，主动发起主动触发选举投票，即可以对状态信息不满足预设指标的leader进行降级，及时终止性能下降的leader服务器对系统的影响，能够保证系统的性能和安全性。

②创新点二：更改超时等待机制

解决的问题：领导者选举问题

解决方案：评估跟随者的状态并计算相应的优先级，如吞吐量、共识延迟、服务器间延迟变化、需要转发的写请求数等。利用这些信息分别计算优先级，然后根据优先级分配不同的随机选举超时时长，提高高性能服务器成为集群领导者的概率。

基于服务器优先级的选举超时机制将服务器的优先级分为三个级别，分别用1、2和3表示。为不同优先级的服务器分配不同级别的随机选举超时时间。在本研究中，Raft算法推荐的150- 300 ms选举超时分为三个级别：优先级为1的服务器的150-200ms选举超时，优先级为2的服务器的200-250ms选举超时，以及优先级为3的服务器的250-300ms选举超时。高优先级的服务器有更高的概率成为追随者，因为它们的随机持续时间更短。

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{collapse-item label=" 2.3 启发 "}

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地址：知网

引用：[1]黄冬艳,李浪,陈斌等.RBFT：基于Raft集群的拜占庭容错共识机制[J].通信学报,2021,42(03):209-219.

期刊：通信学报（北大核心）

作者：黄冬艳,李浪,陈斌

基金项目：

日期：2021

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{collapse-item label=" 3.2 文章主要创新点 "}

①分组共识

解决的问题：

针对现有联盟链共识机制因可拓展性不足，无法在支持大规模网络的同时满足低时延、高吞吐量和安全性的问题。

解决方案：

首先对网络节点进行分组，组内采用改进的 Raft 机制进行共识，然后由每个组内选出的领导者组成网络委员会，网络委员会内部采用 PBFT 机制进行共识。RBFT 同时引入监督节点，解决 Raft 共识不能对抗拜占庭恶意行为的问题，从而保证共识机制的安全性。

分组策略：

根据 RBFT算法的两级共识机制，PBFT 共识需要满足分组数k ≥ 4，每个组内的 Raft 共识需要满足节点数m ≥ 3。引入一致性 Hash 算法[26]的设计思想，利用一致性Hash 算法平衡、分散、单调的特点，提出一种适用于 RBFT 的节点分组算法。

1) InitHashRing (k) //根据分组数 k初始化 Hash环，确定每个分组 ID 的位置
2) 为监督节点分组
for i = 0:1:r
计算 Hash(nodeID + ip + randomStr)，根据结果
将节点映射到 Hash 环上
clockwiseSearch ( ) //根据监督节点位置顺时针查找分组 ID，将监督节点映射到对应的不同分组中
end for
3) 为普通节点分组
计算 Hash(nodeID + ip + randomStr)，根据结果
映射到环上
clockwiseSearch ( )
4) 合理性验证
根据组内节点数 3m≥ 及每个组内至少含一个
监督节点的条件，确定分组是否合理，若是，转至
步骤 5)；若否，转至步骤 2)
5) 分组完毕

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{collapse-item label=" 3.3 启发 "}

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地址：谷歌学术(通过基于多政策的无偏见排序的领导人选举来改善Raft)

引用：[1]Jinjie Xu, Wei Wang, Yu Zeng, Zhiwei Yan, & Hongtao Li. (2022). Raft-PLUS: Improving Raft by Multi-Policy Based Leader Election with Unprejudiced Sorting. Symmetry, 14(1122), 1122.

期刊：Symmetry(JCR：Q2，中科院4区)

作者：Xu Jinjie; Wang Wei; Zeng Yu; Yan Zhiwei; Li Hongtao

日期：2022

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{collapse-item label=" 4.2 文章主要创新点 "}

①采取多种选举策略选择领导人

解决的问题：采用策略投票代替Raft算法中的先到先得的方法。

解决方案：

每个Follower将在一段时间内收集Candidate RequestVote RPC，并将这些请求添加到投票请求池中。这个阶段称为投票收集阶段，从收到的第一个RequestVote RPC开始，结束由计时器和投票请求池中的请求数量控制。计时器设置一个固定值，该值应大于0且小于follower选举超时的最大值和最小值之差。当超时或投票请求池中的请求数超过集群数的1/3时，进入投票阶段。在投票阶段，关注者根据配置的投票策略从投票请求池中选择最佳候选人，并将投票发送给候选人。

制定了四项选举政策：

• 基于网络测量的选举策略：该策略类似于基于网络测量的反对策略。测量从追随者到候选者的网络延迟和抖动，作为投票的基础。为了最大限度地减少网络测量的时间成本，Follower在收到来自投票者的投票请求时立即开始测量网络性能-Follower投票给具有最佳网络性能的候选者。
• 基于处理能力的选举政策：此策略类似于基于处理能力的反对策略，其根据候选人的处理能力对候选人进行排序，并投票给具有最佳处理能力的候选人。
• 选举政策是以领导人当选的次数为依据的：根据领导人当选的次数，该策略投票给当选次数较多的候选人，以确保领导人的稳定性。如果多个候选人当选的次数相同，则投票将给予首先发送请求的候选人。
• 基于收到的客户端请求数量的选择策略：处于任何状态的服务器都可以接收客户端请求。如果Follower收到客户端请求，它会将请求转发给Leader。Leader处理请求并将结果发送给客户端。此策略基于服务器收到的客户端请求数作为投票的基础。关注者将投票给在上一个任期内收到最多客户请求的候选人。

②增加反对机制

解决的问题：解决Leader节点与其他节点之间的不对称状态。

解决方案：增加反对机制并根据选举中的不同策略进行无偏排序，主动触发新一轮领导人选举。

制定了三项反对政策：

• 基于网络测量的对抗策略：从跟随者到领导者的延迟和抖动的网络性能是基于投票来测量的。当网络质量低于阈值时（例如，延迟大于100 ms或抖动大于50 ms），则跟随者向引导者发送反对票。
• 基于处理能力的反对政策：此策略对Leader的处理能力进行投票，服务器的处理能力由硬件性能（包括CPU使用率、内存使用率和磁盘I/O使用率）和提交日志所需的时间来衡量。如果Leader的处理能力低于Follower设置的阈值，则Follower向Leader发送反对票。
• 基于提交的日志数的反对策略：此策略根据Leader提交的日志数进行投票。当Leader提交的日志数量达到某个阈值时，Follower会向Leader发送反对票。

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{collapse-item label=" 4.3 启发 "}

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地址：谷歌学术

引用：[1]Shaofei Lu, Xuyang Zhang, Renke Zhao, Lizhi Chen, Junyi Li, & Guanzhong Yang. (2023). P-Raft: An Efficient and Robust Consensus Mechanism for Consortium Blockchains. Electronics, 12(2271), 2271. https://doi.org/10.3390/electronics12102271

期刊：Electronics(JCR：Q2，中科院3区)

作者：Lu Shaofei; Zhang Xuyang; Zhao Renke; Chen Lizhi; Li Junyi; Yang Guanzhong

日期：2023

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{collapse-item label=" 5.2 文章主要创新点 "}

①基于性能评估的一致性算法P-RAFT

解决的问题：提高Leader处理的效率，确保Leader选举的稳健性。

解决方案：

每个节点的性能与选举超时相关联，以确保具有上级性能的节点更有可能被选为Leaders。

(1)如果Follower节点在设定的时间段内没有收到Leader的心跳消息，则读取其实时性能，并根据Yasa模型计算当前性能得分。基于性能得分，它计算Leader选举的等待时间上限T，这表明每个节点必须考虑是否成为Leader。随着表现分数的增加，Follower会被提示快速转换为候选人并开始选举过程。

(2)在等待T之后，Follower节点发起选举，增加当前项，并将节点的标识更改为候选者。

(3)候选人向其他节点发送投票请求。接收到投票请求的节点将其任期与请求发送者的任期进行比较。如果发送者的任期比它自己的任期长，则节点退出选举，并承担追随者的角色。当所有其他节点收到的术语都低于术语本身时，节点为自己投票。最后，领导人由收到的选票数决定。

(4)一旦Leader被确认，确认消息被发送到其他节点。Follower在收到Leader的消息时验证Leader。在主选择过程结束后，其他节点切换到跟随者状态。

②节点性能评估模型：Yasa模型

解决的问题：评估各个节点的综合性能。

解决方案：

$$ C = Wm × Cm + Ws × Cs $$

Cm是节点的机器性能得分，Cs是节点的稳定性得分，Wm是Cm的权重，并且Ws是Cs的权重。Wm和Ws的值可以根据实际应用需求确定。

Cm计算：

每个节点将服务器的CPU空闲率、内存空闲率、GPU空闲率和网络带宽空闲率读入以下矩阵X：

$$ X = (ci, mi, gi, ni) $$

其中ci表示CPU空闲率，mi表示内存空闲率，gi表示GPU空闲率，ni表示网络带宽空闲率。

Cm计算公式：

$$ C_{m}={\textstyle \sum_{j=1}^{4}} (w_{j}\times w_{1j} ) $$

本文选用层次分析法对权重系数进行科学计算。

Cs计算公式：

$$ C_{s} = \frac{2}{1+e^{\mu \times t_{k} } } $$

tk是在时间k内服务器的停机次数; µ是增益参数。µ值越高，系统对节点停机行为的容忍度越低。

③领导者验证机制

解决的问题：为了防止恶意节点伪造自己的任期和抢占集群领导者。

解决方案：提出了一个领导者验证机制，结合阈值签名方案和BLS签名。

BLS签名可以聚合多个签名和m-n个签名，而不产生随机数。BLS签名减少了节点间的冗余通信开销。

阶段1：候选节点从超过2/3的关注者接收部分BLS签名，并生成BLS聚合签名。

阶段2：候选节点分发附加有BLS聚合签名的消息，并等待其他节点对BLS聚合签名的验证。如果验证过程成功，追随者可以提供积极的反馈。但是，如果验证过程失败，则会给出负面反馈。

阶段3：收到2/3正面反馈的Candidate节点变成Leader，并向其他节点发送带有正面反馈的心跳消息，以完成选举过程。

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{collapse-item label=" 5.3 启发 "}

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层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种用于解决多准则决策问题的方法，它可以帮助确定不同因素或准则之间的相对权重。以下是使用层次分析法进行权重系数科学计算的基本步骤：

1. 定义决策结构：首先，明确决策问题的目标和准则，并将它们组织成一个层次结构。层次结构由目标层、准则层和备选方案层组成。确保每个层次都与整体目标和子目标对应。
2. 构建判断矩阵：对于准则层中的每对准则，创建一个判断矩阵来比较它们之间的重要性。判断矩阵是一个方阵，其元素表示两个准则之间的相对重要性。这些相对重要性通常使用1到9的尺度进行评估，其中1表示两个准则完全一样重要，9表示一个准则远远重要于另一个。
3. 计算权重向量：通过对判断矩阵进行特征值分解，可以计算出每个准则的权重向量。一般情况下，采用最大特征值法来确定主特征值，并将其归一化以得到权重向量。
4. 一致性检验：在进行权重计算之前，需要进行一致性检验，以确保判断矩阵的合理性。通过计算一致性指标（Consistency Index，CI）和一致性比率（Consistency Ratio，CR）来评估判断矩阵的一致性。如果CR小于某个预先设定的阈值（通常为0.1），则认为判断矩阵是一致的。
5. 权重调整：如果一致性比率超过了设定的阈值，则需要对判断矩阵进行修正或重新评估，直到满足一致性要求为止。
6. 综合决策：使用权重向量将不同层次的准则组合起来，进行综合决策。根据权重系数，可以计算备选方案的综合得分，并确定最优选择。

总之，采用层次分析法进行权重系数的科学计算需要明确决策结构，构建判断矩阵，计算权重向量，进行一致性检验和调整权重，最后综合决策并确定最佳选择。这种方法可以帮助决策者在多准则决策问题中进行科学、系统的权衡和选择。{/collapse-item}